retail-order-sync-hub
MCP server enabling AI agents to trace and resolve order synchronization incidents between an ERP (Odoo) and multiple marketplaces.
README
Retail Order Sync Hub — ERP ↔ Marketplaces
Sistema de sincronización de órdenes entre Odoo ERP y múltiples marketplaces (MercadoLibre sandbox + paris-mock), construido con outbox pattern, DLQ, observabilidad end-to-end y un MCP server que permite a un agente IA trazar y operar incidentes de sincronización.
"¿Por qué la orden ML-98345 no apareció en MELI?" → El agente responde con el trace completo y puede reintentar el envío con los permisos correctos.
El escenario
Un lunes con el equipo de Comercio Exterior:
- Las órdenes en Odoo no aparecen en los marketplaces.
- Los webhooks llegan pero nadie sabe si se procesaron.
- El equipo de soporte no tiene visibilidad — necesita abrir un ticket a IT.
Este repo resuelve ese escenario end-to-end:
- Odoo como fuente de verdad de órdenes.
- Sync confiable a MercadoLibre y Paris con retry exponencial y DLQ.
- Webhooks idempotentes con deduplicación y firma HMAC.
- Bronze/Silver/Gold en BigQuery para analytics (dbt).
- Observabilidad con OpenTelemetry, Grafana y alertas.
- MCP server con IAM por scope y audit log — el agente puede responder y actuar.
Arquitectura
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Retail Order Sync Hub │
│ │
│ ┌─────────┐ outbox ┌──────────────┐ ┌────────────┐ │
│ │ Odoo │──pattern──▶│ Outbox Worker│───▶│ Adapters │──▶ MercadoLibre│
│ │ (ERP) │ │ retry/DLQ │ │ ML · Paris │──▶ paris-mock │
│ └─────────┘ └──────────────┘ └────────────┘ │
│ ▲ │ │ │
│ │ sync.dlq webhooks │
│ reconcile (Pub/Sub) (signed · idempotent) │
│ │ │ │
│ ┌────┴────────────┐ ┌─────────▼──────┐ │
│ │ Subscriber + │◀── marketplace ────│ Webhook │ │
│ │ Reconciler │ .events │ Receiver │ │
│ │ (silver orders) │ (Pub/Sub) │ (bronze · dedup)│ │
│ └────────┬────────┘ └────────┬────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌─────▼──────────────────────────────────────▼──────┐ │
│ │ BigQuery │ │
│ │ bronze (raw) → silver (clean) → gold (SLA/KPIs) │ │
│ │ dbt models · contracts · singular tests │ │
│ └─────────────────────────┬──────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────────────────────────▼──────────────────────────┐ │
│ │ MCP Server │ │
│ │ get_order_status · trace_order · get_dlq_depth │ │
│ │ get_sla_metrics · find_failed_orders │ │
│ │ replay_dlq_message · retry_failed_sync · drain_dlq │ │
│ │ IAM (scopes: orders.read / dlq.replay / dlq.admin) │ │
│ │ Audit log (mcp_audit_log, transacción separada) │ │
│ └────────────────────────────▲──────────────────────────┘ │
│ │ MCP protocol (stdio) │
│ Claude Code / Desktop │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Observabilidad: OTel Collector → Prometheus + Tempo │ │
│ │ Grafana: Comex Ops dashboard · Pipeline Health │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Diagrama Mermaid completo: docs/diagrams/architecture.mmd
Stack
| Capa | Tecnología |
|---|---|
| Runtime | Python 3.11, uv, ruff, mypy strict |
| API | FastAPI + Pydantic v2 |
| DB | PostgreSQL (psycopg3) + SQLAlchemy 2.x + Alembic |
| Broker | Google Cloud Pub/Sub (emulator local, real en GCP) |
| Outbox | Patrón outbox con ON CONFLICT DO NOTHING + RETURNING |
| DLQ | Pub/Sub topic marketplace.sync.dlq |
| Analytics | BigQuery + dbt (bronze/silver/gold, contratos, tests singulares) |
| AI | FastMCP 2.x, stdio transport, MCP_STATIC_TOKENS IAM |
| Observabilidad | OpenTelemetry SDK + Collector → Prometheus + Tempo → Grafana |
| Infra local | Docker Compose (stack + obs stack separados) |
| CI | GitHub Actions (ruff + mypy + pytest, coverage ≥ 85%) |
Quickstart (10 minutos)
Prerequisitos
- Docker Desktop
- Python 3.11 (
uvlo gestiona automáticamente) uvinstalado:curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
1. Clonar e instalar
git clone https://github.com/JulioPradenas/retail-order-sync-hub.git
cd retail-order-sync-hub
uv sync --dev
2. Levantar el stack
make up # Odoo, Postgres, Pub/Sub emulator, paris-mock
make migrate # aplica migraciones Alembic
make seed # carga órdenes demo en Odoo
El primer make up descarga ~2 GB de imágenes. Odoo tarda ~60 s en iniciar.
3. Verificar
# Check de código + tests (85%+ cobertura)
make check
# Odoo disponible en
open http://localhost:8069 # admin / admin
# Paris-mock en
curl http://localhost:9100/orders -H "X-API-Key: change-me"
# Webhook receiver
curl http://localhost:8000/health
4. Observabilidad (opcional)
make obs-up # Grafana + Prometheus + Tempo + OTel Collector
open http://localhost:3000 # Grafana — admin / admin
Dashboards disponibles:
- Comex Ops — webhook throughput, sync outcomes, DLQ depth, latencia p95
- Pipeline Health — OTel spans, FastAPI requests, Prometheus targets
5. Tests de integración
make up && make migrate
ROSH_INTEGRATION=1 uv run pytest -m integration -v
6. BigQuery + dbt (requiere GCP)
cp dbt/profiles.yml.template ~/.dbt/profiles.yml
# Edita con tu project_id y credenciales
cd dbt && uv run dbt run && uv run dbt test
MCP Server — Claude como operador de turno
El MCP server expone 8 herramientas a Claude Code o Claude Desktop para trazar y operar incidentes de sincronización.
Configuración (Claude Desktop)
{
"mcpServers": {
"retail-order-sync-hub": {
"command": "uv",
"args": ["run", "python", "-m", "src.mcp_server"],
"cwd": "/ruta/al/retail-order-sync-hub",
"env": {
"MCP_STATIC_TOKENS": "mi-token:orders.read,metrics.read,outbox.retry,dlq.replay",
"APP_DB_HOST": "localhost",
"APP_DB_PORT": "5433"
}
}
}
}
Guía completa: docs/mcp-setup.md
Herramientas disponibles
| Herramienta | Scope requerido | Descripción |
|---|---|---|
get_order_status |
orders.read |
Estado actual de una orden en Postgres silver |
trace_order |
orders.read |
Timeline completa: webhooks → outbox → silver |
get_dlq_depth |
metrics.read |
Cantidad de órdenes en DLQ |
get_sla_metrics |
metrics.read |
p50/p95 de latencia de sync desde BigQuery gold |
find_failed_orders |
metrics.read |
Órdenes sin sync en un período |
replay_dlq_message |
dlq.replay |
Resetea una entrada DLQ a pending (auditado) |
retry_failed_sync |
outbox.retry |
Re-encola todas las entradas DLQ de una orden (auditado) |
drain_dlq |
dlq.admin |
Lista o limpia en bulk el DLQ (dry_run por default, auditado) |
Demo prompts
¿Por qué la orden ML-12345 no llegó a MercadoLibre?
trace_order("ML-12345")
¿Cuántas órdenes están bloqueadas en DLQ en este momento?
get_dlq_depth()
Hay 3 órdenes atascadas — reintentar todas con retry
retry_failed_sync("12345")
IAM y scopes
Tres roles predefinidos para configurar tokens:
| Rol | Scopes |
|---|---|
| viewer | orders.read, metrics.read |
| operator | + outbox.retry, dlq.replay |
| admin | + dlq.admin |
Cada operación write queda registrada en mcp_audit_log con user_id, scope, params, resultado y latencia. Referencia completa: docs/iam.md
Documentación
| Documento | Contenido |
|---|---|
docs/iam.md |
Scopes, roles, tokens, audit log |
docs/mcp-setup.md |
Configuración Claude Desktop, demo prompts |
docs/observability.md |
Stack OTel, catálogo de métricas, dashboards |
docs/adapters.md |
Contratos de adapters, retry policy |
docs/fde-narrative.md |
Narrativa FDE: decisiones, trade-offs, contexto |
adr/ |
Architecture Decision Records (5 ADRs) |
dbt/ |
Modelos dbt, contratos de schema, tests singulares |
Estructura del repo
src/
adapters/ # Paris + MercadoLibre adapters (Protocol-based)
bq_sync/ # BigQuery watermark sync (bronze)
common/ # Config, DB, models, logging, OTel, signing
mcp_server/ # FastMCP server (read + write tools, IAM, audit)
outbox_worker/ # Outbox processor con retry exponencial + DLQ
paris_mock/ # Mock del marketplace Paris (FastAPI)
reconciler/ # Reconciliación silver → Odoo
subscriber/ # Pub/Sub subscriber → normalize → silver
webhook_receiver/ # Inbound webhooks (HMAC, dedupe, bronze)
infra/
docker-compose.yml # Stack operacional
docker-compose.obs.yml # Stack de observabilidad
grafana/ # Dashboards y datasources
dbt/ # Modelos bronze/silver/gold + contratos
migrations/ # Alembic migrations
tests/
unit/ # 141 tests unitarios (85%+ cobertura)
integration/ # Tests contra el stack real (ROSH_INTEGRATION=1)
docs/
adr/
Fases completadas
| Fase | Descripción | PR |
|---|---|---|
| 0 | Setup repo, ADRs, CI | #1 |
| 1 | Odoo + Postgres + OTel collector | #2 |
| 2 | MercadoLibre OAuth + paris-mock | #3 |
| 3 | Webhook receiver + idempotencia + bronze | #4 |
| 4 | Adapter + outbox + outbound sync | #5 |
| 5 | Subscriber + reconciliación + silver | #6 |
| 6 | Observabilidad (OTel + Grafana) | #7 |
| 7 | BigQuery + dbt + gold | #8 |
| 8 | MCP read tools + IAM estático | #9 |
| 9 | MCP write tools + audit log | #10 |
| 10 | Tests unitarios + chaos (85% coverage) | #11 |
| 11 | Docs + narrativa FDE | #12 |
Licencia
MIT
推荐服务器
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
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用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
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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。