Wegmans MCP

韦格曼mcp

一个MCP（模型上下文协议）服务器，允许AI助手与Wegmans杂货店进行交互。通过自然语言搜索产品、查找商店位置、管理购物车和访问购买历史记录。

它做什么

该服务器连接到Wegmans的Algolia搜索API和商业后端，以公开12个工具：

*\*从同步的本地数据中读取 sync_purchase_history.*

未经身份验证的工具可以开箱即用，不需要帐户。购物车和同步操作需要您的Wegmans凭据。

设置

git clone https://github.com/BrianVia/wegmans-mcp.git
cd wegmans-mcp
npm install
npm run build

添加到克劳德代码

{
  "mcpServers": {
    "wegmans": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/wegmans-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "WEGMANS_STORE": "133"
      }
    }
  }
}

添加到克劳德桌面

{
  "mcpServers": {
    "wegmans": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/wegmans-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "WEGMANS_STORE": "133",
        "WEGMANS_EMAIL": "your-email@example.com",
        "WEGMANS_PASSWORD": "your-password",
        "WEGMANS_CUSTOMER_ID": "your-customer-uuid"
      }
    }
  }
}

环境变量

查找您的店铺编号

每个Wegmans都有一个数字商店ID，用于定价、库存和过道位置。

普通商店：

使用 find_stores 查找他人的工具，或：

> find_stores("Reston")
  Reston, VA — Store #146 — 11950 Hopper St., Reston, VA 20191

> find_stores("VA")
  Dulles #7, Fairfax #16, Chantilly #133, Reston #146, Tysons #115, ...

商店编号决定了哪些产品可用，您看到的价格以及退回的过道位置。商店有不同的库存，所以这很重要。

查找您的客户ID

您的客户ID是Wegmans分配给您帐户的UUID。要找到它：

1. 登录 wegmans.com
2. 打开DevTools（F12）→ 网络选项卡
3. 搜索任何请求 algolia.net
4. 寻找 userToken 在请求正文中，这是您的客户ID

它看起来像： xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx （UUID）

使用示例

搜索产品

搜索返回产品名称、店内和配送价格、过道位置、图像、评级、过敏原信息等。

> search_products("lactose free 2% milk")

1. fairlife 2% Reduced Fat Ultra-Filtered Milk, Lactose Free — $5.49 (Aisle: Dairy)
2. Lactaid Milk, Reduced Fat, 2% Milkfat — $5.99 (Aisle: Dairy)
3. Wegmans 2% Reduced Fat Lactose Free Milk — $3.79 (Aisle: Dairy)
4. Organic Valley Milk, Lactose Free, Reduced Fat, 2% — $6.29 (Aisle: Dairy)

> search_products("bananas", { max_results: 2 })

1. Bananas, Sold by the Each — $0.19 ($0.49/lb.) — Aisle: Produce
2. Organic Bananas, Bunch — $1.38 ($0.69/lb.) — Aisle: Produce

将商品添加到购物车

这 add_to_cart 该工具获取产品ID（来自搜索结果）和数量。它会查找完整的产品详细信息，与Wegmans进行身份验证，并将其添加到您的真实购物车中。

> add_to_cart("92685", 5)
  Added to cart: 5x Bananas, Sold by the Each ($0.19 each)

> add_to_cart("116893", 1)
  Added to cart: 1x Lactaid Milk, Reduced Fat, 2% Milkfat ($5.99 each)

物品累积——每次添加都会先读取现有的购物车，然后将新物品合并进来，这样你就不会丢失已经存在的东西。

查看您购买最多的商品

这 get_my_items 该工具返回按频率排列的购买历史记录。这非常适合构建每周购物清单，或者让人工智能建议你可能需要什么。

> get_my_items({ limit: 10 })

Your top 10 most-purchased items (out of 546 total):

1. Wegmans Grade AA Large Eggs, 18 Count — $2.49 (Aisle: Dairy)
2. Lactaid Milk, Reduced Fat, 2% Milkfat — $5.99 (Aisle: Dairy)
3. Bananas, Sold by the Each — $0.19 (Aisle: Produce)
4. Large Fresh Limes — $0.50 (Aisle: Produce)
5. Strawberries — $2.99 (Aisle: Produce)
6. Wegmans Organic Lemonade — $3.49 (Aisle: 18A)
7. Wegmans Cherry Tomatoes on the Vine, Flavor Bombs — $5.79 (Aisle: Produce)
8. Wegmans Pancake Mix — $2.29 (Aisle: 11B)
9. Lemons — $0.69 (Aisle: Produce)
10. MadeGood Mornings Soft Baked Blueberry Flavor Oat Bars — $4.49 (Aisle: 04B)

批量添加您的常规项目

AI助手可以结合 get_my_items 随着 add_to_cart 快速构建您的每周购物车：

"Add my regular top 10 shopping items"

  OK — Wegmans Grade AA Large Eggs, 18 Count (10 items in cart)
  OK — Lactaid Milk, Reduced Fat, 2% Milkfat (10 items in cart)
  OK — Bananas, Sold by the Each (10 items in cart)
  OK — Large Fresh Limes (10 items in cart)
  OK — Strawberries (10 items in cart)
  ...

购买情报——“本周我需要什么？”

真正的力量：同步你的完整购买历史，然后让人工智能找出你需要什么。

第一步：同步您的历史记录 （从Wegmans获取63+收据和71+订单）

> sync_purchase_history

  Purchase history synced:
  - 63 in-store receipts (862 line items)
  - 71 online orders (1238 line items)
  - 2100 total purchase events
  - 818 unique products tracked

第二步：看看你的模式

> get_purchase_patterns({ product_name: "milk" })

  1. [~] Milk, Reduced Fat, 2% Milkfat (Dairy)
     53 purchases | Every ~7 days | Last: 1d ago | Due in 6d

> get_purchase_patterns({ urgency: "overdue" })

  1. [!!] Clementines, Bagged (Produce) — 68d ago, usually every 26d (42d overdue)
  2. [!!] Whipped Cream Cheese Spread (Dairy) — 63d ago, usually every 24d (39d overdue)
  ...

第三步：制定一份明智的购物清单

> get_shopping_suggestions({ lookahead_days: 7 })

  1. [!!] Clementines, Bagged (Produce) [ID: 44091]
     Last bought 68 days ago, you usually buy every 26 days (42 days overdue)

  2. [!!] Cream Cheese Icing Cinnamon Rolls (Dairy) [ID: 139106]
     Last bought 38 days ago, you usually buy every 24 days (15 days overdue)

  3. [!] Bananas, Sold by the Each (Produce) [ID: 92685]
     Last bought 5 days ago, you usually buy every 8 days (due in 3 days)

第四步：深入了解特定产品

> get_product_history({ product_id: "116893" })

  ## Milk, Reduced Fat, 2% Milkfat (ID: 116893)

  You buy this roughly every 7 days (based on 53 purchases). Last bought 1 day ago.

  Summary: 53 purchases | Total spent: $351.49 | Avg per trip: $6.63

  | Date       | Qty | Price  | Source  | Store |
  |------------|-----|--------|---------|-------|
  | 2026-04-04 | 2   | $13.78 | order   | -     |
  | 2026-03-26 | 1   | $6.89  | order   | -     |
  | 2026-03-21 | 1   | $6.89  | order   | -     |
  | ...        |     |        |         |       |

杀手组合：问人工智能助手“将本周我需要的一切添加到我的购物车中”——它调用 get_shopping_suggestions 然后 add_to_cart 对于每个项目。

传统：从浏览器刷新我的项目

这 refresh_my_items 该工具仍然适用于更新基于Algolia的频率排名。有关带有时间戳和模式的完整购买历史记录，请使用 sync_purchase_history 相反。

建筑

src/
  index.ts              # MCP server — tool definitions and handlers
  algolia.ts            # Algolia product search client
  auth.ts               # Azure AD B2C OAuth authentication (PKCE flow)
  cart.ts               # Cart operations (add to cart, get cart, product lookup)
  stores.ts             # Store locator (fetches from wegmans.com/api/stores)
  receipts.ts           # In-store receipt fetcher (63+ receipts with item detail)
  orders.ts             # Online order fetcher (71+ orders with line items)
  my-items-api.ts       # Wegmans My Items API (ranked list with lastPurchasedDate)
  purchase-history.ts   # Unified data layer — merges all sources, persists locally
  patterns.ts           # Pure analysis — intervals, predictions, shopping suggestions
  my-items.ts           # Query Algolia for scored product lists
  refresh-my-items.ts   # Parse and save purchase history data

data/
  purchase-history.json # Unified purchase timeline (gitignored)
  my-items.json         # Legacy Algolia-based frequency cache (gitignored)

docs/
  api-reference.md      # Documented Wegmans API endpoints

运作原理

产品搜索 使用他们的公共搜索API密钥直接点击Wegmans的Algolia指数。无需身份验证。每种产品都有特定于商店的定价、过道位置和可用性，因此 WEGMANS_STORE 设置事项。

购物车操作 使用Wegmans的商务API api.digitaldevelopment.wegmans.cloud身份验证通过Azure AD B2C和PKCE OAuth流进行——服务器处理完整的登录流（GET授权页面→ POST凭据→ GET身份验证码→ 交换令牌）并缓存访问令牌，直到其过期。

购买情报 同步三个API源：

• /commerce/receipts --63+店内收据，包含商品级别的详细信息（产品、数量、价格、时间戳、店铺）
• /commerce/order/orders/{id} --71+在线订单
• /commerce/my-items --排名产品列表 lastPurchasedDate

这些被合并到一个统一的时间线中 data/purchase-history.jsonThe patterns.ts 该模块使用中位数（对异常值具有鲁棒性）计算每种产品的购买间隔，对紧急情况进行分类，并生成购物建议。您停止购买的商品会被自动过滤掉。

存储感知数据

所有产品数据都是特定于商店的。同一产品在不同商店的价格、过道位置和可用性可能不同：

• 133号店（弗吉尼亚州尚蒂伊）：香蕉售价0.49美元/磅，过道：农产品
• 146号商店（弗吉尼亚州雷斯顿）：相同的产品，可能不同的过道位置

这 WEGMANS_STORE env变量（或 store_number 每个工具上的参数）控制您看到的存储数据。

API详细信息

看 docs/api-reference.md 有关此服务器使用的Wegmans API的完整文档，包括：

• Algolia产品搜索（公开，无身份验证）
• 存储定位器API（公共，无身份验证）
• 购物车管理API（认证）
• Azure AD B2C身份验证流程

速率限制

来自Wegmans的回复标题：

• 产品搜索（Algolia）：每个时段50000个电话
• 购物车API：每个周期5000个呼叫

局限性

• 无优惠券管理 --Algolia数据包括数字优惠券ID，收据显示折扣金额，但剪切/应用优惠券尚未实现。
• 每个购物车的单一履行类型 -购物车API将每个购物车与一种履行类型（店内、提货或交货）联系起来。
• 图案精度取决于数据 --购买次数少于3次的产品不会得到间隔预测。您停止购买的商品将在通常间隔的3倍或90天后被过滤掉，以先到者为准。
• 同步是显式的 --你必须打电话 sync_purchase_history 以获取新数据。没有背景调查。

现有技术

该项目由 韦格曼购物 该项目使用Playwright通过Algolia拦截来抓取产品数据。该MCP服务器采用了不同的方法-在没有浏览器的情况下直接访问Algolia进行搜索，并使用商业API进行购物车操作。

许可证

国际学生中心