Product Management MCP Server
Provides tools for managing a product catalog, including functions to list, add, and retrieve product statistics. It enables AI agents to perform inventory operations and data analysis through a standardized interface.
README
AI Engineer Test Task
Реализация тестового задания:
- MCP сервер на FastMCP (stdio, 4 инструмента)
- LangGraph агент с mock LLM и custom tools
- FastAPI endpoint для общения с агентом
- Dockerfile + docker-compose
- Набор тестов (3+)
Стек
- Python 3.11+
- FastMCP
- MCP Python SDK
- LangGraph + langchain-core
- FastAPI + Uvicorn
- Pytest
Структура проекта
.
├── app
│ ├── agent
│ │ ├── graph.py
│ │ ├── mcp_client.py
│ │ ├── mock_llm.py
│ │ └── tools.py
│ ├── main.py
│ └── schemas.py
├── mcp_server
│ ├── data/products.json
│ └── server.py
├── tests
│ ├── test_agent.py
│ ├── test_api.py
│ └── test_mcp_server.py
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
└── requirements.txt
MCP инструменты
В mcp_server/server.py реализованы tools:
list_products(category: str | None = None)get_product(product_id: int)add_product(name: str, price: float, category: str, in_stock: bool = True)get_statistics()
Особенности:
- transport:
stdio - декораторы
@mcp.tool - type hints + docstrings
ValueError, если товар не найден
Агентный flow (LangGraph)
- Узел
analyze: mock LLM (rule-based) разбирает запрос и формируетaction + params. - Узел
execute: вызывает MCP tools через stdio-клиент + custom tools. - Узел
respond: формирует финальный текст пользователю.
Custom tools:
calculate_discount- форматтеры ответа (
format_products,format_statistics)
API
POST /api/v1/agent/queryGET /health
Пример запроса:
curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/agent/query" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query":"Покажи все продукты в категории Электроника"}'
Запуск
Вариант 1: Docker Compose (рекомендуется)
docker compose up --build
API будет доступен на http://localhost:8000.
Вариант 2: Локально
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload --port 8000
Тесты
pytest -q
Покрытие требований тестами:
tests/test_mcp_server.py:- добавление продукта
- статистика
- обработка ошибки
ValueError
tests/test_agent.py:- вычисление средней цены
- расчет скидки через custom tool
tests/test_api.py:- проверка
POST /api/v1/agent/query
- проверка
Примеры запросов к агенту
Покажи все продукты в категории ЭлектроникаКакая средняя цена продуктов?Добавь новый продукт: Мышка, цена 1500, категория ЭлектроникаПосчитай скидку 15% на товар с ID 1
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。
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。
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。
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。
mcp-server-qdrant
这个仓库展示了如何为向量搜索引擎 Qdrant 创建一个 MCP (Managed Control Plane) 服务器的示例。
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