vehicle-mcp-server
Enables discovery and analysis of automotive brand regional sales data, including brand details, regional store layouts, model sales rankings, and dealer information.
README
车辆:品牌汽车区域销量情况
该 MCP 服务围绕品牌汽车区域销量情况,提供汽车品牌发现、品牌详情、区域经营布局、车型与车款销量以及经销商查询能力。
所属板块:市场贸易
主要功能
- 汽车品牌多条件检索
- 品牌与制造商详情
- 品牌区域门店经营布局
- 在售车型和车型销量分析
- 车款配置与经销商
服务设计说明
- 服务以品牌汽车在不同区域的销量和渠道布局分析为核心,品牌、车型、车款和经销商信息用于补充销量研判上下文。
- 服务提供 7 个只读 Tool,单次 Tool 调用只访问一个 Product ID。
- 翻页结果统一收口为
total与resultList。 - 成功响应自动兼容 Gateway业务 data和内部
stat/data两种形态。 - 请求超时可通过
HANDAAS_REQUEST_TIMEOUT配置,默认30秒。
环境要求
- Python 3.10+
- 依赖:
mcp、python-dotenv、requests
本地快速启动
cd vehicle-mcp-server
python3 -m venv mcp_env
source mcp_env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
python server/mcp_server.py streamable-http
服务默认地址:http://127.0.0.1:8000/mcp。支持 stdio、sse 和 streamable-http。
环境变量
INTEGRATOR_ID=your_integrator_id
SECRET_ID=your_secret_id
SECRET_KEY=your_secret_key
HANDAAS_REQUEST_TIMEOUT=30
真实凭据只能保存在本地 .env 或部署密钥中。
Cursor / Cherry Studio配置
{
"mcpServers": {
"vehicle-mcp-server": {
"type": "streamableHttp",
"url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
}
}
}
可用 Tool 与 Product ID
| MCP Tool | 使用场景 | Product ID | 关键输入 |
|---|---|---|---|
vehicle_brand_search |
发现汽车品牌并取得 manufacturerId |
6a7b19688c8d379dd486bcca |
品牌、厂商、国别、销量、上市日期、分页 |
vehicle_brand_detail |
查询品牌厂商和历史销量概况 | 6a7b1f3fdfa4a2f37b1914a8 |
manufacturerId |
vehicle_brand_market_analysis |
分析区域门店、月销量和商圈布局 | 6a7bd578dfa4a2f37b191623 |
manufacturerId、province |
vehicle_on_sale_model_list |
查询品牌在售车型并取得 carModelId |
6a7bd6498c8d379dd486bfc7 |
manufacturerId、分页 |
vehicle_model_sales_ranking |
查询车型最近 12 个月销量和品牌内排名 | 6a7bda718c8d379dd486c01a |
manufacturerId、carModelId |
vehicle_car_trim_list |
查询具体车款、配置和上月销量 | 6a7be332dfa4a2f37b19173c |
品牌、日期、能源、车型、价格、分页 |
vehicle_dealer_list |
查询品牌区域经销商和商圈信息 | 6a7c26548c8d379dd486c364 |
品牌、地区、类型、营业额、商圈、分页 |
推荐调用流程
- 先用
vehicle_brand_search确认品牌并取得manufacturerId。 - 使用品牌 ID 查询品牌详情和区域销量布局。
- 需要车型分析时,先查在售车型取得
carModelId,再查询最近 12 个月销量。 - 使用品牌 ID 继续查询车款配置或指定区域经销商。
Tool 详细说明
1. vehicle_brand_search
何时使用:用户只提供品牌名、厂商名、所属国或销量范围时,用于定位汽车品牌。
关键参数:keyword 为品牌模糊词;年销量筛选单位为万辆;上市日期格式为 YYYY-MM-DD;pageSize 最大 10。
返回说明:返回品牌、厂商、所属国、价格区间、年销量和在售规模,并提供 manufacturerId。
2. vehicle_brand_detail
何时使用:需要品牌介绍、热销车型、历史销量、在售规模或门店概况时使用。
关键参数:manufacturerId 必须来自品牌检索结果。
返回说明:详情以 total=1 和单条 resultList 返回。
3. vehicle_brand_market_analysis
何时使用:比较品牌在不同省份或某省不同城市的门店与销量布局时使用。
关键参数:必填 manufacturerId;不传 province 时按省份汇总,传入“广东”等省份短名时按城市汇总。
返回说明:返回 storeLayout,包括门店数量、月销量、占比、商圈数量和周边月均客流。
4. vehicle_on_sale_model_list
何时使用:查看品牌当前在售车型、价格和车款数量,或为销量查询取得车型 ID 时使用。
关键参数:manufacturerId 来自品牌检索;支持分页。
返回说明:返回车型名称、级别、价格和 carModelId。
5. vehicle_model_sales_ranking
何时使用:查看某车型最近 12 个月销量和品牌内排名时使用。
关键参数:manufacturerId 必填;carModelId 来自在售车型结果,不传时查询该品牌销量最高的车型。
返回说明:返回车型名称以及最近 12 个月的月份、销量和排名。
6. vehicle_car_trim_list
何时使用:需要查询具体车款、能源类型、指导价、配置或上月销量时使用。
关键参数:价格单位为元;carType 与 secondCarType 不能同时提供;日期格式为 YYYY-MM-DD;支持分页。
返回说明:返回车型、车款、上市时间、能源类型、指导价、配置和上月销量。
7. vehicle_dealer_list
何时使用:需要查找某品牌在指定区域的经销商、运营主体和商圈信息时使用。
关键参数:manufacturerId 必填;可按省、市、区县、经销类型、年营业额和商圈类型筛选。
返回说明:返回门店名称、企业主体、地址、商圈、客流和周边房价等信息。
使用示例
示例一:品牌区域销量
分析比亚迪在广东省各城市的门店数量、月销量和销量占比。
先调用 vehicle_brand_search(keyword="比亚迪") 取得 manufacturerId,再调用:
{
"tool": "vehicle_brand_market_analysis",
"arguments": {
"manufacturerId": "从品牌检索结果取得",
"province": "广东"
}
}
示例二:车型销量趋势
查看比亚迪某款在售车型最近 12 个月销量和品牌内排名。
先查询品牌,再调用 vehicle_on_sale_model_list 取得 carModelId,最后调用:
{
"tool": "vehicle_model_sales_ranking",
"arguments": {
"manufacturerId": "从品牌检索结果取得",
"carModelId": "从在售车型结果取得"
}
}
示例三:区域经销商
查找比亚迪在深圳的经销商和所在商圈。
{
"tool": "vehicle_dealer_list",
"arguments": {
"manufacturerId": "从品牌检索结果取得",
"province": "广东省",
"city": "深圳市",
"pageIndex": 1,
"pageSize": 10
}
}
使用注意事项
manufacturerId来自汽车品牌检索结果。carModelId来自在售车型结果,在 Product API wire 层映射为carId。- 一级车型
carType与二级车型secondCarType不能同时提供。 - 年销量筛选单位为万辆,车款价格筛选单位为元,返回销量单位以字段说明为准。
测试验证
python -m py_compile server/mcp_server.py
python -m unittest discover -s tests -v
单元测试使用 Mock 响应;真实验证通过本地 .env 调用 HandaaS Integrator Gateway。
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。