Grocery MCP Server

杂货MCP服务器

设置

数据集设置

1. 创建数据集目录：

mkdir dataset

1. 从Kaggle下载杂货数据集：

kaggle datasets download -d maximsakhan/rc-superstore-grocery-data -p dataset/

1. 提取数据集：

unzip dataset/rc-superstore-grocery-data.zip -d dataset/

该数据集包含每月的杂货数据文件：

• 杂货_数据_詹_2025.csv
• 杂货店_数据_网站_2025.csv
• 杂货_数据\_ 2025.csv
• 杂货店_数据_apr_2025.csv
• 杂货_数据\_ 2025.csv
• 杂货_数据\_ un_2025.csv
• 杂货_数据\_ ul_2025.csv
• 杂货店_数据_aug_2025.csv
• 杂货_数据_sep_2023.csv
• 杂货_数据_sep_2023_clean.sv

Elasticsearch设置

1. 使用Docker Compose启动Elasticsearch：

docker-compose up -d

1. 验证Elasticsearch是否正在运行：

curl http://localhost:9200

1. 要停止Elasticsearch：

docker-compose down

1. 使用映射创建Elasticsearch索引：

./create_index.sh

1. 安装Python依赖项：

pip install -r requirements.txt

1. 用类别映射填充Redis集群：

python populate_categories.py

1. 将数据引入Elasticsearch：

python ingest_data.py

Docker Compose配置包括：

• Elasticsearch 8.19.2（ARM64版本）
• 单节点开发设置
• 为简单起见，已禁用安全性
• 具有命名卷的数据持久性
• 服务监控的健康检查
• Redis集群（3个节点）用于存储类别键值
• 自动群集初始化

数据模式

数据集包含具有不同架构的文件：

架构类型

• 2023格式：7-9列的简单模式（名称、当前价格、先前价格等）
• 2025格式：复杂的电子商务模式，有54-66列（产品ID、品牌、定价详情等）

统一架构

统一的模式(unified_schema.json)已创建用于规范所有文件格式的数据。关键映射包括：

看 unified_schema.json 以获取完整的字段映射和转换规则。