Разработчик создает MCP-сервер, объединяющий 18 инструментов электронной коммерции с Claude.

Что делает этот MCP-сервер
Разработчик создал сервер Model Context Protocol (MCP), который соединяет 18 различных инструментов и платформ электронной коммерции с Claude, позволяя пользователям запрашивать данные из нескольких систем одновременно. Вместо ручной проверки отдельных панелей для Shopify, Klaviyo, Google Analytics, Triple Whale, Gorgias и Xero пользователи могут задавать Claude вопросы, которые сопоставляют данные между этими источниками.
Ключевые возможности и запросы
MCP-сервер позволяет выполнять такие запросы, как:
- «Какие кампании Klaviyo принесли больше всего заказов в Shopify в этом месяце?»
- «Сравните мою ROAS в Google Ads с ROAS в Meta Ads»
- «Покажите мне просроченные счета Xero старше 60 дней и мое текущее денежное положение»
- «Какова моя маржа на доставку — зарабатываю я или теряю деньги на доставке через ShipStation?»
- «У каких товаров самый высокий процент возвратов и худшие отзывы?»
Разработчик отмечает, что «сопоставление данных между источниками в одном запросе» — это ключевая функциональность, которую не может обеспечить ни одна отдельная панель.
Технические детали реализации
Вся кодовая база была построена с помощью Claude Code (Opus), включая:
- Полноценную разработку: приложение React Router, схему Prisma
- OAuth-потоки для Google, Xero, Meta и Shopify
- API-клиенты для всех 18 источников данных
- Сам MCP-сервер с 30+ инструментами
- Оплату через Stripe с местами, счетами и подписками
- Подтверждение email, вход через Google, сброс пароля
- Маркетинговый сайт с SEO, блог с MDX и живое демо
- Реферальную программу
Разработчик перенес интеграцию с Xero из другого проекта, попросив Claude прочитать исходный код и адаптировать его. Процесс разработки включал в себя роль разработчика как владельца продукта и QA: тестирование функций, сообщение об ошибках и исправление их Claude. Разработчик описывает этот процесс как «замечательно эффективный», с примерами вроде «логи показывают эту ошибку» → Claude читает логи → определяет проблему → исправляет её за один раз.
Поддерживаемые платформы и доступ
MCP-сервер в настоящее время поддерживает: Shopify, Klaviyo, Google Analytics, Google Ads, Google Search Console, Triple Whale, Gorgias, Recharge, Xero, ShipStation, Meta Ads, Microsoft Clarity, YouTube, Judge.me, Yotpo, Reviews.io, Smile.io и Swish.
Он работает с Claude.ai через Connectors, вставляя URL MCP, а также с Claude Desktop и Claude Code. Доступно живое демо по адресу https://ask-ai-data-connector.co.uk/demo, где пользователи могут попробовать его с имитированными данными без регистрации.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Composer: Редактор Markdown в реальном времени, где агенты Claude Code редактируют вместе с вами
Composer — это редактор Markdown, в котором люди и агенты Claude Code редактируют один документ в реальном времени. Агенты подключаются через MCP, могут читать документы, отвечать на комментарии и оставлять предложения. Публичные документы бесплатны и не требуют входа.

mindpm: Бесплатный MCP-сервер для постоянного хранения памяти проекта с Claude
mindpm — это бесплатный, открытый MCP-сервер, который предоставляет Claude локальную базу данных SQLite для отслеживания задач, решений, заметок и сводок сессий в рамках диалогов. Настройка занимает 30 секунд с помощью команды: claude mcp add mindpm -e MINDPM_DB_PATH=~/.mindpm/memory.db -- npx -y mindpm.

Forge: IDE на основе Claude с автоматической проверкой и ДНК проекта
Forge — это IDE на основе Claude, построенная на VS Code, которая автоматически запускает проверку типов, тесты, проверку покрытия и валидацию импортов перед показом кода. Она включает циклы самовосстановления при неудачной верификации и строит «ДНК проекта» паттернов вашей кодовой базы.

Меморин: Локальная система памяти для агентов OpenClaw с использованием Python и SQLite
Memorine — это локальная система памяти для агентов OpenClaw, использующая только Python и SQLite, без внешних зависимостей, API-вызовов или телеметрии. Она предоставляет хранение фактов с полнотекстовым поиском, затухание памяти, обнаружение противоречий, причинно-следственное связывание событий и опциональный семантический поиск через fastembed и sqlite-vec.