Pyaterochka MCP Tool
Enables AI assistants and MCP clients to search Pyaterochka stores, browse categories, find products with filters for price, brand, and promotions, and retrieve product details, store hours, and promotion conditions through the exposed MCP tools.
README
<div align="center">
🛒 Pyaterochka MCP Tool
MCP-сервер и AI-бот для каталога «Пятёрочки» — поиск магазинов, товаров, акций и цен по всей России прямо из вашей нейросети.
</div>
✨ Что это
Проект превращает публичный каталог 5ka.ru в инструменты (tools) для LLM:
| Компонент | Что делает |
|---|---|
| 🧩 MCP stdio-сервер | Подключается к Claude Desktop, Cursor, opencode и любому MCP-клиенту |
| 🌐 HTTP MCP-сервер | Тот же набор инструментов по http://127.0.0.1:8765/mcp (Streamable HTTP) — удобно для remote MCP через туннель |
| 🤖 Telegram-бот с ИИ | Полноценный агент: сам находит магазин, ищет товары, показывает фото и цены, помнит ваши предпочтения |
Умеет:
- 🔍 найти физический магазин по адресу или геолокации;
- 🗂️ получить категории конкретного магазина;
- 🛒 искать товары с фильтрами: цена (мин/макс), бренд, только акции;
- 📊 сортировать по цене / размеру скидки / популярности;
- 💳 показывать цену по карте, акции «при покупке N штук», старую цену;
- 📋 возвращать наличие, остаток, БЖУ, состав, PLU и ссылку на товар;
- 📸 отправлять альбом фотографий найденных товаров в Telegram.
⚠️ Проект неофициальный и не связан с X5 Group. Используется открытый веб-каталог без логина и пароля. Только в образовательных целях.
🏗️ Архитектура
┌──────────────────────┐
│ Claude / Cursor / │
│ ChatGPT / Telegram │
└──────────┬───────────┘
│
┌────────────────┴────────────────┐
│ │
MCP stdio / HTTP MCP OpenAI-compatible API
│ │
┌─────────▼─────────┐ ┌─────────▼─────────┐
│ mcp/mcp_server │ │ llm_client │
│ + mcp_http_server│ │ (фолбэк между │
└─────────┬─────────┘ │ провайдерами) │
│ └─────────┬─────────┘
┌─────────▼──────────────────────────────────▼─────────┐
│ pyaterochka_store_api │
│ браузер Camoufox ИЛИ aiohttp + cookies.json │
└──────────────────────────┬───────────────────────────┘
│
🌐 5d.5ka.ru API
🚀 Быстрый старт
1. Установка
git clone https://github.com/<you>/pyaterochka-mcp-tool.git
cd pyaterochka-mcp-tool
python -m venv .venv
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# Linux/macOS:
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
<details> <summary><b>Браузерный режим (опционально, рекомендую)</b></summary>
Без него тоже работает — через cookies (см. ниже). С ним cookies не нужны вообще:
pip install "camoufox[geoip]"
python -m camoufox fetch # один раз скачать браузер (~150 МБ)
</details>
2. Настройка .env
cp .env.example .env
Минимум для работы MCP-сервера — ничего (только cookies, если не ставили camoufox). Минимум для бота:
TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456:AA... # от @BotFather
LLM_API_URL=https://api.openai.com/v1
LLM_API_KEY=sk-...
LLM_MODEL=gpt-4o-mini
Любой OpenAI-совместимый провайдер подойдёт: OpenAI, OpenRouter, Groq,
DeepSeek, NVIDIA NIM, Together AI, локальный vLLM/Ollama (http://localhost:11434/v1).
<details> <summary><b>Все переменные окружения</b></summary>
| Переменная | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|
TELEGRAM_BOT_TOKEN |
— | Токен бота от @BotFather (обязателен для бота) |
TELEGRAM_API_BASE_URL |
https://api.telegram.org |
Можно указать локальный Telegram Bot API Server — тогда включится стриминг ответа |
LLM_API_URL |
https://api.openai.com/v1 |
Основной LLM (OpenAI-совместимый /v1) |
LLM_API_KEY |
— | Ключ основного LLM |
LLM_MODEL |
gpt-4o-mini |
Модель основного провайдера |
LLM_RESERVE_URL/_KEY/_MODEL |
— | Резерв №1 (автофолбэк при сбоях/429/5xx) |
LLM_FALLBACK_URL/_KEY/_MODEL |
— | Резерв №2 (последний рубеж) |
OPENAI_API_KEY, OPENROUTER_API_KEY, GROQ_API_KEY, … |
— | Ключи для инлайн-меню /model в боте |
PYATEROCHKA_COOKIES_FILE |
— | Путь к cookies.json (если нет браузерного режима) |
PYATEROCHKA_PROXY |
— | SOCKS5-прокси для запросов к 5ka.ru |
MCP_HOST / MCP_PORT |
127.0.0.1 / 8765 |
Адрес HTTP MCP-сервера |
</details>
🇷🇺 Пользователям из РФ: если официальный
api.telegram.orgнедоступен, можно использовать публичное зеркало Telegram Bot API — просто добавьте в.env:TELEGRAM_API_BASE_URL=https://telegram.ebalo.lol
🧩 Запуск MCP-сервера
Вариант A: stdio (для десктопных клиентов)
Ничего запускать руками не нужно — клиент сам стартует процесс. Добавьте сервер в конфиг клиента:
Claude Desktop — claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"pyaterochka": {
"command": "python",
"args": ["C:/absolute/path/to/pyaterochka-mcp-tool/mcp/mcp_server.py"],
"env": {
"PYATEROCHKA_COOKIES_FILE": "C:/secrets/pyaterochka/cookies.json"
}
}
}
}
Cursor / любой клиент с mcpServers — формат тот же.
Проверить вручную можно так:
python mcp/mcp_server.py # слушает JSON-RPC в stdin/stdout
# или после pip install -e . :
pyaterochka-mcp
Вариант B: HTTP (Streamable HTTP)
python mcp_http_server.py # → http://127.0.0.1:8765/mcp
Эндпоинты: POST /mcp (JSON-RPC), GET /health, GET / (инфо + список tools).
Пример запроса:
curl -X POST http://127.0.0.1:8765/mcp \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"find_store","arguments":{"address":"Москва, Кировоградская улица, 17"}}}'
🧰 Доступные инструменты (12)
| Tool | Описание |
|---|---|
find_store |
Найти магазин по адресу → store_id |
find_nearest_stores |
Ближайшие магазины по координатам |
get_store_info / get_store_hours |
Карточка и часы работы магазина |
list_stores_in_area |
Магазины в прямоугольной области карты |
list_store_categories |
Дерево категорий магазина |
search_products |
Поиск товаров: цена, бренд, акции, сортировка |
list_category_products |
Товары категории с фильтрами |
find_products |
Универсальный поиск по адресу или store_id |
get_product_promotion |
Условия акции на товар |
get_product_info |
Карточка товара: состав, калории, БЖУ |
refresh_session |
Обновить web-сессию 5ka.ru |
Подробнее — в mcp/README.md.
🤖 Запуск Telegram-бота
python bot.py # только бот
python run.py # бот + HTTP MCP-сервер вместе (живой вывод в консоль)
Как пользоваться:
/start→ отправьте боту геолокацию (скрепка → 📍 Location) или напишите адрес;- выберите избранный магазин кнопками;
- спрашивайте: «найди молоко до 100 ₽», «что со скидкой на кофе?», «часы работы?»;
- команды:
/reset— сбросить память,/stop— прервать выполнение,/model— сменить модель на лету.
Бот ведёт себя как агент: сам вызывает инструменты по цепочке (найти магазин → искать товары → проверить акции → показать фото и итог).
🍪 Cookies: нужны ли и зачем
Есть два транспорта для доступа к каталогу — выберите один:
| 🦊 Браузерный (camoufox) | 📄 aiohttp + cookies.json | |
|---|---|---|
| Ручные cookies | ❌ не нужны | ✅ нужны |
| Надёжность при 403/антиботе | выше | ниже |
| Зависимости | тяжёлые (~150 МБ браузер) | лёгкие |
Как получить cookies.json (для второго варианта):
- Откройте 5ka.ru в Chrome/Firefox — логиниться не нужно, достаточно просто открыть сайт;
- Экспортируйте cookies расширением типа Get cookies.txt LOCALLY (формат JSON или Netscape);
- Сохраните файл вне репозитория, например
C:\secrets\pyaterochka\cookies.json; - Укажите путь:
PYATEROCHKA_COOKIES_FILE=C:\secrets\pyaterochka\cookies.json.
При запуске клиент сначала открывает 5ka.ru, чтобы принять свежие защитные
cookies (spjs/spsc и др.), а затем обновляет их автоматически.
🔐 Никогда не публикуйте cookies.json — это ваша живая веб-сессия. Файл уже добавлен в
.gitignore. Если утёк — очистите cookies на сайте.
🌍 Публичный доступ: подключение ChatGPT / Claude через туннель
HTTP MCP-сервер слушает 127.0.0.1:8765 — чтобы внешние нейросети (ChatGPT,
Claude и любые клиенты с поддержкой remote MCP) достучались до него,
заверните порт в туннель:
ngrok:
ngrok http 8765
# получите адрес вида https://a1b2-...ngrok-free.app
cloudflared (без регистрации):
cloudflared tunnel --url http://localhost:8765
# получите адрес вида https://....trycloudflare.com
Затем добавьте URL в клиент:
| Клиент | Где указать |
|---|---|
| Claude Desktop / Claude Web | Settings → Connectors → Add custom connector → https://ваш-адрес/mcp |
| ChatGPT | Settings → Apps & Connectors → Create (Developer Mode) → URL https://ваш-адрес/mcp |
| Cursor | MCP settings → Add server → тип URL/SSE |
| MCP Inspector | npx @modelcontextprotocol/inspector, transport: URL |
⚠️ Безопасность: endpoint публичный и без авторизации — любой, кто узнает адрес, сможет пользоваться вашими инструментами. Для постоянного использования прикройте туннель базовой авторизацией на реверс-прокси или используйте ngrok с IP-ограничением. SSH-туннели/ключи в код проекта сознательно не включены.
💡 Примеры запросов
Найди в Пятёрочке по адресу Москва, Кировоградская улица, 17
молоко дешевле 200 рублей и отсортируй по цене.
Что из кофе сейчас по акции рядом со мной? Пришли фото топ-5.
Через CLI (без нейросети):
python pyaterochka_store_api.py resolve --address "Москва, Кировоградская улица, 17"
python pyaterochka_store_api.py products --address "Москва, Кировоградская улица, 17" \
--store-id S105 --query "молоко" --price-max 200 --sort price_asc --limit 20
📁 Структура проекта
pyaterochka-mcp-tool/
├── mcp/
│ ├── mcp_server.py # MCP stdio-сервер (12 инструментов)
│ └── README.md # детали подключения MCP-клиентов
├── mcp_http_server.py # HTTP (Streamable HTTP) транспорт MCP
├── pyaterochka_store_api.py # API-слой каталога 5ka.ru (+CLI)
├── bot.py # Telegram-бот (aiogram)
├── run.py # бот + HTTP MCP одним процессом
├── agent.py # агентский цикл: LLM ↔ инструменты
├── llm_client.py # OpenAI-совместимый клиент с фолбэком
├── providers.py # каталог LLM-провайдеров для /model
├── config.py # конфиг из переменных окружения
├── stats.py / live_timer.py # статистика и консольные украшения
├── requirements.txt
├── pyproject.toml
└── .env.example
🛡️ Безопасность
- Все ключи и токены — только через
.env(в git не попадает). cookies.json,sessions.json, логи — в.gitignore.- Ответы моделей никогда не содержат внутренних id (
sap_code, PLU). - Не публикуйте cookies, прокси и токены — см. раздел Cookies.
⚖️ Лицензия
MIT. Проект не аффилирован с X5 Group («Пятёрочка»); все товарные знаки принадлежат их владельцам.
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。