Market Fiyatı MCP Server
A Model Context Protocol server for querying Turkish market prices, comparing products, and getting AI-powered shopping recommendations.
README
Market Fiyatı MCP Server
Market Fiyatı API'si için Model Context Protocol (MCP) server ve Gemini AI entegrasyonu.
🚀 Özellikler
- MCP Server: Model Context Protocol desteği
- Gemini AI: Google Gemini AI entegrasyonu
- Market API: Market Fiyatı API entegrasyonu
- Express API: Mobil uygulama için REST API
- TypeScript: Tam tip güvenliği
- Akıllı Öneriler: AI destekli ürün önerileri
📦 Kurulum
Gereksinimler
- Node.js 18+
- npm veya yarn
- Gemini AI API Key
Adımlar
- Bağımlılıkları yükle:
npm install
- Çevre değişkenlerini ayarla:
# .env dosyası oluştur
GEMINI_API_KEY=AIzaSyDPk3L-PUmd6vgqkFfutz1ETU1EQOg2CLs
MARKET_API_BASE_URL=https://api.marketfiyati.org.tr/api/v2
PORT=3000
NODE_ENV=development
- Projeyi derle:
npm run build
- Server'ı başlat:
# MCP Server
npm start
# Express API Server (mobil uygulama için)
npm run dev
🛠️ MCP Araçları
1. search_products
Ürün arama işlemi yapar.
Parametreler:
keywords(string): Aranacak ürün anahtar kelimelerilatitude(number): Kullanıcı enlem koordinatılongitude(number): Kullanıcı boylam koordinatıdistance(number, opsiyonel): Arama mesafesi (km)size(number, opsiyonel): Sonuç sayısı
2. search_by_id
Ürün ID'si ile arama yapar.
Parametreler:
productId(string): Ürün ID'silatitude(number): Kullanıcı enlem koordinatılongitude(number): Kullanıcı boylam koordinatı
3. compare_prices
Ürün fiyatlarını karşılaştırır.
Parametreler:
productId(string): Karşılaştırılacak ürün ID'silatitude(number): Kullanıcı enlem koordinatılongitude(number): Kullanıcı boylam koordinatı
4. find_cheapest
En ucuz ürünleri bulur.
Parametreler:
keywords(string): Aranacak ürün anahtar kelimelerilatitude(number): Kullanıcı enlem koordinatılongitude(number): Kullanıcı boylam koordinatı
5. filter_by_market
Belirli markete göre ürünleri filtreler.
Parametreler:
keywords(string): Aranacak ürün anahtar kelimelerimarketName(string): Market adı (bim, sok, a101, migros, vb.)latitude(number): Kullanıcı enlem koordinatılongitude(number): Kullanıcı boylam koordinatı
6. get_ai_recommendations
AI destekli ürün önerileri alır.
Parametreler:
userQuery(string): Kullanıcının sorusu veya isteğikeywords(string): Aranacak ürün anahtar kelimelerilatitude(number): Kullanıcı enlem koordinatılongitude(number): Kullanıcı boylam koordinatı
7. analyze_prices
Fiyat analizi yapar ve AI önerisi verir.
Parametreler:
productId(string): Analiz edilecek ürün ID'silatitude(number): Kullanıcı enlem koordinatılongitude(number): Kullanıcı boylam koordinatı
8. generate_shopping_list
AI destekli alışveriş listesi oluşturur.
Parametreler:
items(array): Alışveriş listesindeki ürünlerbudget(number, opsiyonel): Bütçe (TL)preferences(array, opsiyonel): Kullanıcı tercihleri
9. compare_markets
Marketleri karşılaştırır ve AI analizi verir.
Parametreler:
keywords(string): Karşılaştırma için ürün anahtar kelimelerilatitude(number): Kullanıcı enlem koordinatılongitude(number): Kullanıcı boylam koordinatı
10. chat
AI ile genel sohbet.
Parametreler:
message(string): Kullanıcı mesajıcontext(object, opsiyonel): Ek bağlam bilgisi
🌐 REST API Endpoints
Ürün İşlemleri
POST /api/search- Ürün aramaPOST /api/search-by-id- ID ile ürün aramaPOST /api/compare-prices- Fiyat karşılaştırmaPOST /api/cheapest- En ucuz ürünlerPOST /api/filter-by-market- Market filtresiPOST /api/nearby-markets- Yakın marketler
AI İşlemleri
POST /api/ai/recommendations- AI önerileriPOST /api/ai/analyze-prices- Fiyat analiziPOST /api/ai/shopping-list- Alışveriş listesiPOST /api/ai/compare-markets- Market karşılaştırmasıPOST /api/ai/chat- AI sohbet
Sistem
GET /health- Sistem durumu
📱 Mobil Uygulama Entegrasyonu
Örnek Kullanım
// Ürün arama
const searchProducts = async (keywords, latitude, longitude) => {
const response = await fetch('http://localhost:3000/api/search', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
keywords,
latitude,
longitude,
distance: 5,
size: 24
})
});
return await response.json();
};
// AI önerisi alma
const getAIRecommendations = async (userQuery, keywords, latitude, longitude) => {
const response = await fetch('http://localhost:3000/api/ai/recommendations', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
userQuery,
keywords,
latitude,
longitude
})
});
return await response.json();
};
// Fiyat karşılaştırması
const comparePrices = async (productId, latitude, longitude) => {
const response = await fetch('http://localhost:3000/api/compare-prices', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
productId,
latitude,
longitude
})
});
return await response.json();
};
🤖 AI Özellikleri
Gemini AI Entegrasyonu
- Ürün Önerileri: Kullanıcı ihtiyaçlarına göre akıllı öneriler
- Fiyat Analizi: Detaylı fiyat analizi ve tasarruf önerileri
- Alışveriş Listesi: Bütçe dostu alışveriş listesi oluşturma
- Market Karşılaştırması: Marketlerin avantaj/dezavantaj analizi
- Sohbet: Genel market ve alışveriş danışmanlığı
AI Prompt Örnekleri
- "En ucuz patates nerede?"
- "100 TL bütçeyle haftalık alışveriş listesi oluştur"
- "BIM ve A101'i karşılaştır"
- "Hangi marketten alışveriş yapmalıyım?"
🏗️ Proje Yapısı
src/
├── types/ # TypeScript tip tanımları
│ └── market.ts
├── services/ # Servis sınıfları
│ ├── marketApi.ts
│ └── geminiService.ts
├── mcp/ # MCP server
│ └── server.ts
├── api/ # Express API
│ └── express-server.ts
└── index.ts # Ana giriş dosyası
🔧 Geliştirme
Scripts
npm run build # TypeScript derleme
npm run dev # Geliştirme modu
npm start # Üretim modu
npm test # Testleri çalıştır
Linting ve Formatting
npm run lint # ESLint kontrolü
npm run format # Prettier formatting
📊 Örnek Veri Yapıları
Ürün Arama Sonucu
{
"numberOfFound": 52,
"searchResultType": 1,
"content": [
{
"id": "00000000010CO",
"title": "Patates",
"brand": "Markasız",
"imageUrl": "https://cdn.cimri.io/market/500x500/-_185267.jpg",
"refinedVolumeOrWeight": "1 kg",
"productDepotInfoList": [
{
"depotId": "tarim_kredi-6761",
"depotName": "Samsun Atakum Körfez",
"price": 19.9,
"unitPrice": "19,90 ₺/kg",
"marketAdi": "tarim_kredi",
"longitude": 36.2287,
"latitude": 41.36649
}
]
}
]
}
AI Önerisi
{
"recommendation": "Size en uygun patates seçenekleri...",
"products": [...]
}
🚀 Deployment
Docker
FROM node:18-alpine
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production
COPY dist ./dist
EXPOSE 3000
CMD ["node", "dist/index.js"]
Environment Variables
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key
MARKET_API_BASE_URL=https://api.marketfiyati.org.tr/api/v2
PORT=3000
NODE_ENV=production
📝 Lisans
MIT License
🤝 Katkıda Bulunma
- Fork yapın
- Feature branch oluşturun (
git checkout -b feature/amazing-feature) - Commit yapın (
git commit -m 'Add amazing feature') - Push yapın (
git push origin feature/amazing-feature) - Pull Request oluşturun
📞 İletişim
Proje hakkında sorularınız için issue açabilirsiniz.
Market Fiyatı MCP Server - Akıllı alışveriş deneyimi için AI destekli market fiyat karşılaştırma sistemi.
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。
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。
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。
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。