catalog-intelligence-agent

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MCP server for autonomous catalog enrichment, turning raw ERP data into storefront-ready product listings with SEO titles, descriptions, images, schema.org, and validation. Provides tools for EAN lookup, image search, enrichment, batch processing, URL analysis, and Shopify payload generation.

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README

Catalog Intelligence Agent

Agente MCP de enriquecimento autônomo de catálogo para STOREFRONTS (lojas próprias). Trilha Catalog & Content — Hackathon Agents for Commerce (Deco, 01–09/08/2026).

Recebe dados brutos de ERP (título em CAIXA ALTA, sem descrição, marca genérica, sem imagem) e devolve o produto pronto para publicar na loja própria do lojista — com título SEO, bullets de benefícios, descrição HTML mobile-first, slug/meta, schema.org JSON-LD e imagem.

Não é integrador de marketplace: foca no motor central de higienização que qualquer storefront (deco.cx, VTEX, Shopify, Nuvemshop…) consome via um agente de IA.


Ferramentas MCP (5)

Tool O que faz
lookup_ean Dados de referência por EAN/GTIN (valida dígito verificador + cascade: Bluesoft Cosmos BR → Open Food Facts → EAN-Search)
search_images URLs de imagem candidatas por EAN ou título (marca própria sem EAN → Unsplash/Pexels)
enrich_product Pipeline completo: higieniza título → bullets → descrição HTML → SEO → schema.org JSON-LD → imagem (rembg fundo branco) → análise visual → SEO da imagem (alt/filename/caption)
validate_listing Score 0–100 de completeza p/ loja própria (SEO on-page, dados, schema.org, imagem, regras de moda: grade/composição/cor/medidas) + issues
enrich_batch Orquestra lote de até 50 produtos → relatório consolidado
analyze_url Raspa e diagnostica a página de um produto na loja do cliente (título, preço, marca, SKU, imagens, EAN)
analyze_image Analisa a imagem: resolução, proporção, fundo, nitidez, metadados EXIF + prontidão p/ loja
fetch_product_images Baixa até 10 imagens e exibe galeria no chat (data-URLs) ou retorna caminhos locais
prepare_shopify_payload Converte o produto enriquecido no payload GraphQL productCreate (publicação automática na loja, sem copiar/colar)

Impacto financeiro (pitch)

  • Operação de 5.000 SKUs gasta ~200 h/mês de equipe de catálogo → R$ 5.000/mês em horas (R$25/h)
  • Concorrência (PIMs + IA): US$600–1.000/mês para 500 SKUs — nosso custo ≈ R$0–50/lote
  • Demo inteira roda em free tiers (~R$0)

Execução

npm install
npm run build        # tsc → dist/
npm run dev          # modo dev (tsx watch) — MCP server stdio
npm start            # node dist/server.js — MCP server stdio
npm test             # testes unitários (9): EAN, validate, schema
npm run smoke        # smoke end-to-end do protocolo MCP (6 checks, stdio)

Conectar em um cliente MCP

Claude Desktop / Cursor / CLI:

{ "mcpServers": { "catalog-intelligence": { "command": "node", "args": ["/caminho/para/dist/server.js"] } } }

deco Studio (Custom Connection): rode o servidor HTTP e aponte a Connection para o endpoint:

PORT=8788 node dist/http.js     # Streamable HTTP em http://localhost:8788/mcp

No Studio: Agent → Settings → Connections → Add Connection → Custom Connection → cole a URL → selecione as tools do agente.

Teste com MCP Inspector

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/server.js

Exemplo

Entrada (ERP):

{ "ean": "7891234567890", "title": "FURADEIRA IMPACTO 750W 110V", "brand": "SEM MARCA" }

Saída (storefront):

{
  "title": "Furadeira de Impacto 750W 110V",
  "slug": "furadeira-de-impacto-750w-110v",
  "meta_title": "Furadeira de Impacto 750W 110V — Compre Online",
  "bullets": ["✅ Potência de 750W...", "✅ Mandril 13mm...", "✅ Ideal para uso doméstico e profissional..."],
  "description_html": "<p>Furadeira de impacto profissional...</p>",
  "seo_keywords": ["furadeira", "furadeira de impacto", "750w"],
  "schema_org": { "@type": "Product", "name": "Furadeira de Impacto 750W 110V", "sku": "7891234567890", "brand": {"@type":"Brand","name":"..."} },
  "image_url": "https://...",
  "warnings": []
}

Stack

  • TypeScript ESM (Node 22+)
  • @modelcontextprotocol/sdk (MCP) + zod (schemas)
  • Transportes: stdio (dev) + Streamable HTTP (deco Studio)
  • IA: qualquer endpoint OpenAI-compatível via env (AI_ENDPOINT, AI_MODEL, AI_API_KEY) — sem key, o agente funciona 100% determinístico
  • Zero dependências proprietárias — sem regras de marketplace, sem pricing engine

Env vars

Var Uso Obrigatória
AI_ENDPOINT Endpoint OpenAI-compatível (default: Nous inference) não
AI_MODEL Modelo (default: deepseek-v4-flash) não
AI_API_KEY Key da IA (sem ela → fallback determinístico) não
COSMOS_TOKEN Bluesoft Cosmos BR (opcional, 1ª fonte EAN) não
EAN_SEARCH_TOKEN EAN-Search.org (opcional, 3ª fonte) não
PORT Porta do Streamable HTTP (default 8788) não

Integração com deco Studio

O servidor é um MCP server padrão — pluga como Connection customizada no Studio (control plane de agentes da Deco). A demo mostra o agente rodando dentro do Studio: conectar → chamar enrich_product → ver trace/custo no Monitor.

Author

Carlos Nunes — ClickPim (consultor Amazon BR / automação de catálogo). Submissão individual, hackathon Agents for Commerce — trilha Catalog & Content.

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