Supershopping MCP Server

by atdev Your server? Claim it

answering

Supershopping is answering right now. Last checked 6 min ago. It exposes 8 tools.

나만을 위한 AI 쇼핑 MCP — 상품을 자연어로 검색·비교·추천해 사용자의 효과적인 쇼핑을 돕습니다.

The linked repository no longer exists on GitHub — it was deleted or made private.

Uptime history 52 days of history · worst day 99%

52 days agonow

100.0%

Uptime 24h

91 of 91 checks

Tools

read from the server

1030 ms

Response time

average over 24h

open, no key

Access

streamable-http

This one has been quiet for a while

Quiet is not dead — but it is worth knowing when it wakes up, or when someone else takes it over. We watch the repository and tell you either way.

Connect this server

Endpoint below is the one we actually reach during checks — not the one copied from a README. Last verified 6 min ago.

Claude Code Claude Desktop Codex Cursor VS Code

run in your terminal

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

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

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

~/.codex/config.toml

[mcp_servers.supershopping]
url = "https://supershopping-mcp.atdev.ai/mcp"

.cursor/mcp.json

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

.vscode/mcp.json

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

Available tools 8

Read directly from the server with tools/list, grouped by what they act on. If a tool disappears, we record the date.

product

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 가격차를 안내하면 좋다.

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).

recommend

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_disclosure?}. → 각 아이템을 buy_url 링크와 함께 제시하고, 사진은 get_product_image로 보여줘라.

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 제시하고, 사진은 get_product_image로 보여줘라.

analyze

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.

compare

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}.

initiate

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 개인 직거래이므로 안전결제/실물확인을 안내하라.

products

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 보여줘라. 사진은 get_product_image로 렌더. 추천만 원하거나 검색어가 모호하면 recommend_products를 써라.

Endpoints

URL	Transport	State	Latency	Checked
https://supershopping-mcp.atdev.ai/mcp	streamable-http	answering	910 ms	6 min ago

Alternatives to Supershopping

same job, measured the same way

나라장터 사전규격

by opendata-kr

나라장터 사전규격정보서비스 Open API를 위한 로컬 MCP 서버

35 installs/wk local only

Supershopping — questions

Answers built from our own checks of this server.

What can Supershopping do?

It exposes 8 tools, read directly from the server on our last check. Among them: analyze_market, compare_products, get_product_detail, get_product_image, initiate_checkout, recommend_outfit and 2 more. The full list with descriptions is on this page — we take it from the server itself via tools/list, not from a README. How MCP servers expose tools in the first place →

What is Supershopping mostly used for?

Its tools cluster around recommend and product. That is what this server is built to work with — the grouping comes from the actual tool names, not from a category we assigned.

Is Supershopping working right now?

We send a real MCP handshake every 15 minutes. Over the last 24 hours 91 of 91 checks got a reply (100.0%), average response time 1030 ms. The bar chart above shows every period we have measured.

Is Supershopping still maintained?

The linked repository no longer exists on GitHub — it was deleted or made private. We show this because it changes what you can expect: an unmaintained server may keep answering for months and then stop without warning.

How do I connect Supershopping?

Copy the ready config from this page — we generate it for Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor and VS Code, each with the file path that client actually reads. It is a remote server, so there is nothing to install — the client connects to the address.

Does Supershopping need an API key?

No. Supershopping completed a full MCP handshake with us as an anonymous client and listed its tools without asking for anything. All 8 of them are readable on this page. This is what we observed, not what the docs claim.

How fast is Supershopping?

It answers our handshake in 1030 ms on average, which is faster than 10% of all working MCP servers we measure. That is on the slow side — worth knowing if the tool sits inside an interactive loop. The comparison comes from our own checks across the whole registry, every 15 minutes.