Supershopping

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

2/3 Prüfungen bestanden · Was du fragst, läuft über den Server des Anbieters (supershopping-mcp.atdev.ai)

claude mcp add --transport http --scope user supershopping https://supershopping-mcp.atdev.ai/mcp

{
  "mcpServers": {
    "supershopping": {
      "url": "https://supershopping-mcp.atdev.ai/mcp"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "supershopping": {
      "type": "http",
      "url": "https://supershopping-mcp.atdev.ai/mcp"
    }
  }
}

Welche Apps ihn nutzen können

Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.

Verbinden sich über das Internet in

ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast

Alle Apps, mit Vor- und Nachteilen →

Was er kann

Tool-Namen und -Beschreibungen genau so, wie der Server sie am 10. Nov. 2026 gemeldet hat. Geschrieben hat sie der Entwickler, nicht wir; wir zeigen sie als reinen Text.

• search_products

  자연어로 신품·중고 통합 상품 검색 (슈퍼쇼핑의 기본 진입점). 언제: 사용자가 특정 상품을 찾을 때. 예) "남성 패딩 20만원 이하", "중고 RTX 4070", "27인치 게이밍 모니터". 자동 처리: 도메인(패션/전자)·성별·가격대·속성을 질의에서 추출해 필터링. 반환: {items: [{title, min_price, key_specs, thumbnail, buy_url, source, condition, ...}], total}. → 결과 제시 시 각 buy_url을 링크로 함께 보여줘

• get_product_detail

  슈퍼쇼핑 상품의 전체 상세 — 스펙·쇼핑몰별 가격(offers)·신품/중고 교차비교. 언제: 사용자가 한 상품을 깊이 보거나 구매 직전일 때. (product_id는 search/recommend 결과에서 얻는다) 반환: 전체 속성 + offers(쇼핑몰별 buy_url) + comparison_url + other_sources(같은 모델의 다른 소스 신품↔중고 가격 스프레드) + affiliate_disclosure(있으면 고지). → other_sources로 "같은 모델 중고는 얼마" 같은

• get_product_image

  슈퍼쇼핑 상품의 대표 이미지를 실제 이미지(렌더 가능)로 반환. 언제: 사용자가 상품 사진을 보고 싶어할 때("이 코트 보여줘"). 검색/추천 결과의 thumbnail은 URL(텍스트)이라 화면에 안 뜨므로, 시각 확인이 필요하면 이 툴로 이미지 자체를 가져온다. 반환: 이미지 콘텐츠(여러 개를 한 번에 보여주지 말고 관심 상품 위주로 호출).

• compare_products

  슈퍼쇼핑 상품 여러 개(2~5개)의 스펙·가격 비교 매트릭스 + 한 줄 결론. 언제: 사용자가 후보 여러 개를 견주려 할 때("이 중에 뭐가 나아?"). product_ids는 search 결과에서. 반환: {attributes: 공통 키, matrix: 상품별 값/가격, verdict: 한국어 결론}.

• recommend_products

  슈퍼쇼핑에서 의도·예산 기반 상품 추천 + 추천 근거. 언제: 사용자가 구체적 검색어 없이 용도/취향/예산만 말할 때("겨울 데이트룩 추천", "50만원대 가성비 노트북"). 인자: intent(용도/취향), budget(예산 상한), must_have(필수 조건). 반환: {recommendations: [{title, min_price, reason, buy_url, thumbnail, source}], affiliate_disclosure?}. → 각 추천을 buy_url 링크와 함께 제시하

• recommend_outfit

  슈퍼쇼핑에서 어울리는 코디를 추천 (씨앗 상품 또는 의도 기반). 언제: "이 코트에 어울리는 코디", "가을 데이트룩 코디" 처럼 한 벌 구성을 원할 때. 인자: product_id(씨앗 아이템, 선택), intent(의도/무드, 선택), budget(전체 예산 상한, 선택). 둘 중 하나는 필요. 반환: {seed, items:[{slot, title, min_price, reason, buy_url, thumbnail, source}], styling_reason, affiliate_disc

• analyze_market

  슈퍼쇼핑 카테고리 시세 분석 — 가격 분포·최저가몰·대안. 언제: 사용자가 시세/적정가를 물을 때("그래픽카드 요즘 얼마", "노트북 가격대"). category는 이름(예: '노트북') 또는 ID. 반환: 가격 통계(최저/중앙/최고·분포)·최저가 쇼핑몰·대안 상품.

• initiate_checkout

  슈퍼쇼핑에서 선택한 상품의 구매로 연결 — 최저가 쇼핑몰의 구매 링크와 가격·고지를 반환. 언제: 사용자가 구매 의사를 보일 때("이거 살래", "구매하기"). 실제 결제는 판매처 페이지에서 일어난다. 반환: {payload: {merchant, buy_url(제휴 변환됨), price, ...}, affiliate_disclosure?, next_actions}. → buy_url을 명확한 구매 링크로 제시하고, affiliate_disclosure가 있으면 반드시 고지하라. 중고(used)는

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 12. Nov. 2026

• ! Vorsicht

  Entwickler passt zum Repo

  Der Herausgeber (atdev.ai) ist nicht der Repo-Inhaber (alex-hoyeol-choi); vielleicht hat jemand anderes ihn eingetragen

• … Noch nicht geprüft

  Wird noch gepflegt

  Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

• … Noch nicht geprüft

  Hat eine Lizenz

  Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

• ✓ Bestanden

  Endpunkt antwortet

  Antwort in 457 ms (HTTP 200)

• – Nicht zutreffend

  Anmeldung mit OAuth

  Keine Anmeldung nötig

• ✓ Bestanden

  Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

  Wir haben 8 Tool-Beschreibungen gelesen und keine versteckten Anweisungen an die KI gefunden

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