Spree Commerce developer docs for AI agents
Spree Commerce docs for AI coding agents: build headless B2B and marketplace ecommerce on its APIs.
Verified facts and typed fixes for failing third-party API calls (Stripe, GitHub, Google…)
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月13日
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"apifacts": {
"command": "uvx",
"args": [
"apifacts",
"mcp"
]
}
}
}apifacts を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が apifacts を使っていると言うか、回答に apifacts のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT はまだ apifacts につなげません
apifacts はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません
A · apifacts につなげるアプリを使う
B · ネットショップ・決済 の中で ChatGPT につなげる別のサーバー
同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました
Claude Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
claude mcp add --scope user apifacts -- uvx apifacts mcpapifacts が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
apifacts を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude Code が apifacts を使っていると言うか、回答に apifacts のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Cursor につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
apifacts を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Cursor が apifacts を使っていると言うか、回答に apifacts のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
VS Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
apifacts を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ VS Code が apifacts を使っていると言うか、回答に apifacts のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Claude Code
claude mcp add --scope user apifacts -- uvx apifacts mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"apifacts": {
"command": "uvx",
"args": [
"apifacts",
"mcp"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"apifacts": {
"command": "uvx",
"args": [
"apifacts",
"mcp"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"apifacts": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"apifacts",
"mcp"
]
}
}
}この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
pypi: apifactsこのサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月14日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Illouminus で確認済みです
コードの最終更新:4 日前
MITを使用
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
まだレビューはありません
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は4 日前、最新バージョン(0.2.1)がレジストリに届いたのは19 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Spree Commerce developer docs for AI agents, Stripe MCP, Sessy — Amazon SES observability
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Spree Commerce docs for AI coding agents: build headless B2B and marketplace ecommerce on its APIs.
MCP server integrating with Stripe - tools for customers, products, payments, and more.
Read-only Amazon SES observability: search events, inspect bounces, pull delivery stats.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
A verified changelog of reality for AI agents. An open registry of typed, dated facts about what third-party machine interfaces (HTTP APIs, SDK packages, CLIs) actually do today, as opposed to what their docs say.
Interfaces change, docs lag, and nobody tells the agent. Every session pays tokens to rediscover the same traps: a 200 with an empty array instead of a 429, a rate limit reported as status: 0 in the body, an SDK release that silently dropped a field. Documentation tools answer "give me the right docs"; apifacts answers "the docs are wrong about this endpoint right now, here is the verified difference".
pip install apifacts-pytest # pytest plugin: a test failing on an HTTP error prints the known facts
uvx apifacts check https://api.stripe.com/v1/charges -X GET --status 401 # CLI (and library) npx skills add Illouminus/apifacts # agent skill: on an API error, ask the registry first
Both packages are on PyPI, carry the same version and ship together from one tag (release). The plugin sends nothing until a test fails. The skill (skills/apifacts/SKILL.md) tells Claude Code and other agents when to call apifacts check and how to read the answer.
Agents that fix a red build read the failing step's log, the annotations and the job summary. The GitHub Action puts the known facts in all three (action/README.md):
- uses: Illouminus/apifacts/action@v0
with: run: pytest -q # same exit code as without the action; scanned only when it fails
Anywhere else, pipe a log through apifacts scan (uvx apifacts scan build.log): it finds the failed HTTP calls that requests, httpx, gh, axios and curl -f print, and asks about each.
One tool, check(target, method, status, body), over stdio; no resources, no prompts. Claude Code:
claude mcp add apifacts -- uvx --from 'apifacts[mcp]' apifacts mcp
Claude Desktop, Cursor and other clients (mcpServers in their JSON config):
{"mcpServers": {"apifacts": {"command": "uvx", "args": ["--from", "apifacts[mcp]", "apifacts", "mcp"]}}}
apifacts mcp --offline answers from the snapshot packaged in the wheel and sends nothing.
facts/ /, with a kind (error_meaning, rate_limit, breaking_change, ...), the exact error signal, a one-sentence claim, dimensions (env, plan, region, account_state) and evidence.check()One endpoint answers and learns at the same time: the request is the contribution. Send the target and, optionally, the error you got; receive matching facts with typed fixes and what the probes observe. If the target matches a registered template, a normalized observation is stored (no bodies, headers, query strings or raw IPs).
curl -s https://apifacts.dev/v0/check \
-H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"target": {"method": "POST", "url": "https://api.stripe.com/v1/payment_intents"}, "error": {"status": 400, "body_excerpt": "Keys for idempotent requests can only be used with the same parameters they were first used with."}}'
The response is never empty: facts, observed, and an unknown.reason when nothing matches.
The API is live at https://apifacts.dev (/v0/check, /v0/services, /openapi.json, /healthz; facts.baillot.dev, the old address, redirects there). The registry covers the services and facts listed at apifacts.dev/registry, each fact page showing how it was established; /llms.txt describes the API for agents. Design contracts live in docs/specs/.
Running your own copy: the API reads facts/ and services/ once, at startup, so after a git pull restart it; ops/deploy.sh checks out, syncs and restarts in one step.
Calling check() is contributing. Pull requests are for humans and API producers: see CONTRIBUTING.md. Producer signatures are always free.
Code: MIT. Data (facts/ and the generated fact pages): CC BY 4.0.