Express ERP MCP Server
Enables AI agents to verify orders in an ERP system through Supabase API, checking order existence and retrieving details.
README
Express ERP MCP Server
Serwer MCP (Model Context Protocol) dla systemu ERP umożliwiający agentom AI weryfikację zamówień poprzez API Supabase.
Funkcje
- ✅ Weryfikacja istnienia zamówień w systemie ERP
- ✅ Pobieranie szczegółowych informacji o zamówieniach
- ✅ Obsługa błędów i retry logic
- ✅ Timeout handling
- ✅ Wsparcie dla deploymentu lokalnego i w chmurze (Railway, Google Cloud Run)
Wymagania
- Node.js 18 lub nowszy
- npm lub yarn
- Dostęp do API Supabase ERP
Instalacja Lokalna
1. Sklonuj repozytorium
git clone <repository-url>
cd Express_ERP_MCP
2. Zainstaluj zależności
npm install
3. Konfiguracja
Skopiuj plik .env.example do .env:
cp .env.example .env
Edytuj plik .env i uzupełnij wymagane dane:
SUPABASE_URL=https://qqlfyuhupuqcingumhqm.supabase.co/functions/v1/order-verification
SUPABASE_BEARER_TOKEN=twój_token_tutaj
NODE_ENV=development
API_TIMEOUT=5000
LOG_LEVEL=info
4. Zbuduj projekt
npm run build
5. Uruchom serwer
npm start
Lub w trybie developerskim z hot reload:
npm run dev
Konfiguracja w Claude Desktop
Aby używać serwera MCP z Claude Desktop, dodaj konfigurację do claude_desktop_config.json:
Dla serwera lokalnego
{
"mcpServers": {
"express-erp": {
"command": "node",
"args": ["C:/path/to/Express_ERP_MCP/dist/index.js"],
"env": {
"SUPABASE_URL": "https://qqlfyuhupuqcingumhqm.supabase.co/functions/v1/order-verification",
"SUPABASE_BEARER_TOKEN": "twój_token_tutaj"
}
}
}
}
Dla serwera w chmurze (Railway/Google Cloud Run)
{
"mcpServers": {
"express-erp": {
"url": "https://your-server-url.app/sse",
"transport": "sse"
}
}
}
Deployment
Opcja A: Railway
Railway oferuje najprostszy deployment z automatyczną integracją GitHub.
Kroki:
-
Zaloguj się do Railway
- Przejdź na railway.app
- Zaloguj się przez GitHub
-
Utwórz nowy projekt
- Kliknij "New Project"
- Wybierz "Deploy from GitHub repo"
- Wybierz repozytorium Express_ERP_MCP
-
Skonfiguruj zmienne środowiskowe
- W panelu projektu przejdź do zakładki "Variables"
- Dodaj następujące zmienne:
SUPABASE_URLSUPABASE_BEARER_TOKENNODE_ENV=production
-
Deploy
- Railway automatycznie zbuduje i wdroży aplikację
- Otrzymasz publiczny URL
Automatyczne deploymenty
Railway automatycznie deployuje przy każdym push do głównej gałęzi.
Opcja B: Google Cloud Run
Google Cloud Run oferuje serverless deployment z auto-scalingiem.
Wymagania:
- Konto Google Cloud
- Zainstalowane
gcloudCLI
Kroki:
- Zaloguj się do Google Cloud
gcloud auth login
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
- Włącz wymagane API
gcloud services enable cloudbuild.googleapis.com
gcloud services enable run.googleapis.com
- Zbuduj i wyślij obraz do Container Registry
gcloud builds submit --tag gcr.io/YOUR_PROJECT_ID/express-erp-mcp
- Wdróż na Cloud Run
gcloud run deploy express-erp-mcp \
--image gcr.io/YOUR_PROJECT_ID/express-erp-mcp \
--platform managed \
--region europe-central2 \
--allow-unauthenticated \
--set-env-vars SUPABASE_URL="https://qqlfyuhupuqcingumhqm.supabase.co/functions/v1/order-verification" \
--set-env-vars SUPABASE_BEARER_TOKEN="your_token_here" \
--set-env-vars NODE_ENV="production"
- Otrzymasz URL
- Cloud Run zwróci publiczny URL serwisu
- Np.
https://express-erp-mcp-xxxxx-uc.a.run.app
Narzędzia MCP
verify_order
Weryfikuje istnienie zamówienia w systemie ERP i pobiera szczegóły.
Parametry:
numer_zamowienia(string, wymagany) - Numer zamówienia do weryfikacji (np. "OP1001")
Przykład użycia w Claude:
Sprawdź zamówienie OP1001
Odpowiedź dla istniejącego zamówienia:
✓ Zamówienie zostało znalezione w systemie
📦 SZCZEGÓŁY ZAMÓWIENIA
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• Numer zamówienia: OP1001
• ID zamówienia: 1a2b7eaa-fbae-46a0-b3ce-896654acb814
• Status: dostarczone
• Wartość całkowita: 1476 PLN
👤 DANE KLIENTA
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• Imię i nazwisko: Anna Kowalska
• Email: anna.k101@example.com
Odpowiedź dla nieistniejącego zamówienia:
✗ Zamówienie "OP9999" nie zostało znalezione w systemie
Możliwe przyczyny:
• Numer zamówienia został wpisany nieprawidłowo
• Zamówienie nie istnieje w systemie
• Zamówienie zostało usunięte
API Reference
Struktura odpowiedzi API
interface OrderVerificationResponse {
zamowienieIstnieje: boolean;
daneZamowienia: {
id_zamowienia: string;
numer_zamowienia: string;
status: string;
wartosc_calkowita: number;
klient: {
imie: string;
nazwisko: string;
email: string;
};
} | null;
}
Obsługa błędów
Serwer obsługuje następujące typy błędów:
- 400 - Nieprawidłowe żądanie (błędny format numeru)
- 401 - Błąd autoryzacji (nieprawidłowy token)
- 408 - Timeout (przekroczono limit czasu)
- 429 - Rate limiting (zbyt wiele żądań)
- 500+ - Błędy serwera API
Wszystkie błędy są automatycznie retry'owane z exponential backoff dla błędów przejściowych.
Bezpieczeństwo
Najlepsze praktyki:
- Nigdy nie commituj tokenu do repozytorium Git
- Używaj zmiennych środowiskowych dla wrażliwych danych
- Regularnie rotuj tokeny (co 90 dni)
- Monitoruj logi pod kątem nieautoryzowanego dostępu
- Używaj HTTPS w produkcji
Rate Limiting
API może mieć limity żądań. Serwer automatycznie obsługuje retry w przypadku kodu 429.
Troubleshooting
Problem: "SUPABASE_URL environment variable is required"
Rozwiązanie: Upewnij się, że ustawiłeś zmienną środowiskową SUPABASE_URL w pliku .env lub w konfiguracji cloud providera.
Problem: "Błąd autoryzacji - nieprawidłowy token"
Rozwiązanie: Sprawdź czy token Bearer w zmiennej SUPABASE_BEARER_TOKEN jest poprawny.
Problem: "Przekroczono limit czasu żądania"
Rozwiązanie: Sprawdź połączenie sieciowe lub zwiększ wartość API_TIMEOUT w konfiguracji.
Problem: Serwer nie odpowiada
Rozwiązanie:
- Sprawdź czy wszystkie zależności są zainstalowane:
npm install - Zbuduj projekt ponownie:
npm run build - Sprawdź logi błędów w konsoli
Rozwój
Uruchomienie w trybie developerskim
npm run dev
Linting
npm run lint
Czyszczenie buildu
npm run clean
Struktura projektu
Express_ERP_MCP/
├── src/
│ ├── index.ts # Główny serwer MCP
│ ├── config/
│ │ └── index.ts # Konfiguracja
│ ├── services/
│ │ └── apiClient.ts # Klient API
│ ├── tools/
│ │ └── orderVerification.ts # Narzędzie MCP
│ └── types/
│ └── index.ts # Typy TypeScript
├── dist/ # Zbudowane pliki (generowane)
├── tests/ # Testy (przyszłe)
├── .env.example # Przykładowa konfiguracja
├── .gitignore
├── Dockerfile # Dla Google Cloud Run
├── railway.json # Konfiguracja Railway
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md
Zmienne środowiskowe
| Zmienna | Wymagana | Domyślna | Opis |
|---|---|---|---|
SUPABASE_URL |
✅ | - | URL endpointu API Supabase |
SUPABASE_BEARER_TOKEN |
✅ | - | Token autoryzacyjny Bearer |
NODE_ENV |
❌ | development |
Środowisko (development/production) |
API_TIMEOUT |
❌ | 5000 |
Timeout API w milisekundach |
LOG_LEVEL |
❌ | info |
Poziom logowania |
PORT |
❌ | 3000 |
Port dla HTTP transport (cloud) |
Licencja
MIT
Wsparcie
W przypadku problemów lub pytań, utwórz issue w repozytorium GitHub.
Wersja: 1.0.0 Ostatnia aktualizacja: 2025-01-06
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。