oskelly-mcp
MCP server for browsing the public oskelly.ru catalog using 14 anonymous read-only tools to search products, apply filters, explore categories/brands, and fetch product details.
README
oskelly-mcp
MCP-сервер для публичного каталога oskelly.ru. 14 инструментов, только анонимные read-only операции, все проверены на живом сайте.
Неофициальный проект, не аффилирован с Oskelly. Читает ровно то, что видит любой посетитель без регистрации. Товарные знаки принадлежат их владельцам.
License
Installation
Node.js 22+.
git clone https://github.com/ihavealotofguap/oskelly-mcp.git
cd oskelly-mcp
npm ci
npm run build
npm run verify
-
Claude Desktop —
claude_desktop_config.json(Settings → Developer → Edit Config), путь обязан быть абсолютным:{ "mcpServers": { "oskelly": { "command": "node", "args": ["/abs/path/oskelly-mcp/dist/index.js"] } } }spawn node ENOENTна Windows → замените"node"на выводwhere node, слэши экранируются.- После правки полностью перезапустите приложение, включая иконку в трее.
-
Claude Code —
claude mcp add oskelly -- node /abs/path/oskelly-mcp/dist/index.js -
Отладка —
npm run inspector
Tools
| Tool | Что делает |
|---|---|
oskelly_describe_filters |
Шпаргалка по модели фильтров: коды, форматы, чем резолвить имя в id |
oskelly_search_products |
Поиск: запрос, фасеты, цена, булевы теги, пагинация, сортировка |
oskelly_search_facets |
Тот же запрос, но отдаёт счётчик и доступные фасеты вместо товаров |
oskelly_filter_values |
Значения одного фасета с id (brand, category, size, condition, …) |
oskelly_search_suggestions |
Автокомплит запроса |
oskelly_category_tree |
Дерево категорий, обрезка по rootId / depth |
oskelly_list_brands |
Бренды с id, поиск по подстроке, пагинация |
oskelly_list_conditions |
Состояния товара с описаниями |
oskelly_list_attributes |
Словарь атрибутов (материал, цвет, …) |
oskelly_get_product |
Карточка по id или URL: описание, атрибуты, размеры, фото, продавец |
oskelly_seller_products |
Товары продавца |
oskelly_seller_filters |
Что реально есть в ассортименте продавца |
oskelly_home_banners |
Баннеры главной (FEMALE/MALE/KIDS/LIFESTYLE) |
oskelly_banner_catalog |
Разворачивает баннер-подборку в пресет фильтров + товары |
Поток: describe_filters → list_brands/category_tree/filter_values → search_products → get_product.
Scope
Нет и не может быть логина, кук, корзины, избранного, сообщений, заказов. Это свойство кода:
credentials: "omit", никакихAuthorization/Cookie.- POST разрешён только на три read-only search-эндпоинта — allow-list
assertReadOnlyPostвsrc/client.ts. - Все tools:
readOnlyHint: true,destructiveHint: false. - Smoke-тест проверяет, что в списке tools нет имён с
login/cart/favourite/order/checkout/message/account.
Notes
- Карточка товара парсится из
__NUXT_DATA__. Публичного JSON-эндпоинта для одного товара нет (GET /api/v2/products/{id}→ 404), страница рендерится Nuxt 3 на сервере. Payload декодируется официальным пакетомdevalue— той же библиотекой, которой Nuxt его и сериализует; кастомные типы подключены через штатные revivers (src/nuxt.ts). Не Playwright: ~150 МБ Chromium и 3–5 с против одного GET за ~150 мс. - Слаг в URL игнорируется — значение имеет только числовой id в конце, tool принимает и то и другое.
- Формат фильтров в теле
/products/search*: мульти-выбор — массив id ({"brand": [675]}), булев — голый boolean ({"sale": true}), цена — объект ({"price": {"lower": 50000}}).{"brand": "675"}и{"sale": [true]}молча игнорируются,{"price": [a, b]}даётsuccess: false. - Цена фильтруется по размеру-SKU, не по цене карточки — товар может попасть в выдачу с ценой
карточки ниже границы, поэтому каждый ответ несёт
sizePriceRange: {min, max}. - Счётчики апстрима переименованы:
totalAmount→totalMatches,itemsCount→itemsOnPage. - Сегменты (
baseCategory) — id узлов дерева: Женское=2, Мужское=105, Детское=188, Лайфстайл=366. - WAF: кириллица в query обязана быть percent-encoded, иначе 403.
- Контекст: сырые ответы огромные (дерево ~1 МБ, бренды ~750 КБ), поэтому по умолчанию отдаётся
компактная проекция;
verbose: trueвозвращает нетронутый ответ.
Testing
npm run verify # офлайн: сервер стартует, 14 tools, все read-only
node smoke-test.mjs # живой end-to-end по MCP против oskelly.ru
Smoke-тест поднимает скомпилированный сервер отдельным процессом по stdio и дёргает каждый tool
против живого сайта — без моков. Параметры выстроены в цепочку из предыдущих ответов
(бренд → поиск → productId → sellerId → баннер), и каждый вызов проходит содержательную проверку:
PRICE_DESC действительно даёт убывающие цены, conditionIds: [1] — действительно только состояние 1,
фильтры сужают выдачу монотонно. Последний прогон — SMOKE-TEST-OUTPUT.txt
(23 вызова, 14/14 tools, 0 падений).
CI собирает проект на Node 22/24/26 и гоняет npm run verify. Живой smoke-тест вынесен в ручной
запуск (Actions → CI → Run workflow → run_smoke_test), чтобы не долбить чужой сайт с раннеров.
Structure
src/client.ts HTTP-клиент, конверт, allow-list на POST
src/nuxt.ts извлечение и декодирование SSR-payload (devalue)
src/search.ts схема и сборка тела запроса для /products/search*
src/format.ts компактные проекции ответов
src/tools.ts определения 14 инструментов
src/index.ts точка входа, stdio-транспорт
scripts/verify-server.mjs офлайн-проверка поверхности tools (CI)
smoke-test.mjs живой end-to-end тест по протоколу MCP
Contributing
PR приветствуются. Перед отправкой — npm run build, npm run verify, node smoke-test.mjs.
Самые ломкие места, если oskelly обновится: формат __NUXT_DATA__ (упадёт с явной ошибкой,
указывающей добавить reviver в src/nuxt.ts), коды фасетов, id сегментов. Rate-limiting
не тестировался; таймаут 45 с, ретраев нет — сознательно.
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。