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如何通过 MCP 将 Amazon Seller Central 连接到 Gemini

通过官方 SP-API 查询你的 Amazon Seller 账户:订单、FBA 库存、买盒报价、费用和报告。15 个工具,LWA OAuth2,无需 AWS 密钥。

HC作者:HelpCode 团队更新于 2 分钟阅读 在 GitHub 开源

无需信用卡 · 7 天试用 · 提供自托管方案

Amazon Seller Central (SP-API)

Amazon Seller Central (SP-API)

Query your Amazon Seller Central account through the official Selling Partner API: orders, order items, product catalog, FBA inventory, buy-box offers, fee estimates, financial events and reports. Read-focused v1 across all Amazon marketplaces (US, EU, FE).

个工具

15

区域

INTL

类别

电子商务

身份验证

OAuth 2.0

所需环境变量

SPAPI_CLIENT_IDSPAPI_CLIENT_SECRETSPAPI_REFRESH_TOKENSPAPI_ENDPOINTSPAPI_MARKETPLACE_IDSPAPI_SELLER_ID
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7 天免费试用 · 无需信用卡

  • 7 天免费试用
    无需信用卡
  • 符合 GDPR,SOC 2 就绪
    数据驻留欧盟,审计日志
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    开源 · AGPL-3.0
  • 支持 ChatGPT、Claude、Gemini
    任何兼容 MCP 的客户端

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在 cloud.anythingmcp.com 开始免费试用,一键添加 Amazon Seller Central (SP-API),然后将你的 AI 客户端(Claude、ChatGPT、Copilot 或 Cursor)指向生成的 MCP 端点。无需 Docker,无需 git clone,无需任何工程经验。

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摘要

通过官方 SP-API 查询你的 Amazon Seller 账户:订单、FBA 库存、买盒报价、费用和报告。15 个工具,LWA OAuth2,无需 AWS 密钥。

试试这样问

Amazon Seller Central (SP-API) 的示例提示

点击任意提示即可复制,然后粘贴到 Claude、ChatGPT、Cursor、Gemini、Copilot 或 OpenClaw 中,在该连接器上运行。

Amazon Seller Central (SP-API) · 通过 MCP 实时
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Opus 4.7

Claude 是 AI,可能会出错。请核对回答。

💡 没有安装?直接使用 cloud.anythingmcp.com。 登录,点击 Connectors → Amazon Seller Central (SP-API),粘贴你的凭据,生成一个 MCP API 密钥 — 完成。无需 Docker,无需 git clone,无需本地服务器。

Amazon Seller Central + Gemini

通过 Amazon 的 官方 Selling Partner API 使用你自己的私有应用凭据向 Gemini 查询你的 Amazon 业务 — 订单、FBA 库存、买盒位置、费用意识的利润和 SP-API 报告。

前提条件

一个专业的 Seller Central 账户和一个(免费的)自授权 SP-API 应用。连接器需要以下环境变量:

SPAPI_CLIENT_ID, SPAPI_CLIENT_SECRET, SPAPI_REFRESH_TOKEN, SPAPI_ENDPOINT, SPAPI_MARKETPLACE_ID, SPAPI_SELLER_ID

第一步 — 获取凭据

  1. Seller Central → Apps & Services → Develop Apps(第一次:完成开发者资料;Amazon 会手动审核)。
  2. 添加新应用客户端 → 输入 Sellers → 选择角色(“库存和订单跟踪”、“定价”、“亚马逊履行”、“财务和会计”)。不需要受限的 PII 角色。
  3. 查看 → 复制 Client ID 和 Client Secret(LWA 凭据)。
  4. 授权 → 复制 Refresh Token (Atzr|…)。
  5. SPAPI_ENDPOINT:https://sellingpartnerapi-eu.amazon.com(欧盟),-na(美洲)或 -fe(日本/澳大利亚/新加坡)。SPAPI_MARKETPLACE_ID:例如美国 ATVPDKIKX0DER,德国 A1PA6795UKMFR9。SPAPI_SELLER_ID:你的商户令牌(账户信息)。

连接器会自动执行与 Amazon 的 OAuth2 登录交换,并在 x-amz-access-token 头中发送 1 小时的访问令牌 — 无需 AWS 密钥,无需 SigV4。

第二步 — 安装适配器

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

打开连接器商店,导入 Amazon Seller Central (SP-API),填写环境变量,并将其分配给 MCP 服务器。

第三步 — 在 Gemini 中添加连接器

你的服务器 URL: 在 AnythingMCP 中打开 MCP Servers → 此连接器所在的服务器,复制它的 URL(https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…)。本指南中出现 YOUR_SERVER_ID 的地方都用它替换。

Gemini CLI 从 ~/.gemini/settings.json(或 Windows 上的 %APPDATA%\gemini\settings.json)读取 MCP 服务器。添加:

{
  "mcpServers": {
    "amazon-seller": {
      "httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}
  1. 从 AnythingMCP 获取你的 MCP API 密钥 → MCP Servers → 你的服务器 → API keys。
  2. 保存文件并重启 gemini。
  3. 在 Gemini CLI 中运行 /mcp — Amazon Seller 应该被列为可用。
  4. Vertex AI Studio:将 https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID 传递给请求的 tools 数组,并使用相同的 X-API-Key 请求头。

可用工具

工具功能
amazon_marketplace_participations验证凭据;列出你的市场
amazon_list_orders按日期窗口、状态、渠道列出订单
amazon_get_order / amazon_get_order_items一个订单及其行项目(SKU、数量、价格)
amazon_search_catalog / amazon_get_catalog_item按关键字搜索目录 / ASIN 详情
amazon_fba_inventoryFBA 库存:可履行、入库、保留
amazon_get_item_offers每个 ASIN 的买盒赢家和竞争报价
amazon_get_fees_estimate在给定价格下的 Amazon 费用 → 利润计算
amazon_list_financial_events结算、退款、费用、调整
amazon_create_report / amazon_get_report / amazon_get_report_document任何 SP-API 报告,3 步流程
amazon_get_listings_item按 SKU 获取你的一个列表(包括问题)
amazon_marketplace_ids市场 ID / 端点参考

示例提示

  • “按天和履行渠道总结本周的订单。”
  • “哪些 FBA SKU 的可履行单位少于 10 个?”
  • “谁拥有我的顶级 ASIN 的买盒,价格是多少?”

注意事项

  • 买家姓名/地址(PII)不会被公开 — 这需要 Amazon 的受限数据令牌和批准的受限角色。
  • v1 主要以读取为主;重新定价/列表写入在计划中。
  • 首先安全测试:将 SPAPI_ENDPOINT 设置为 https://sandbox.sellingpartnerapi-eu.amazon.com 以获取预设的沙盒响应。

下一步

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