台灣電商比價工具 MCP Server，支援 momo、PChome、Coupang、ETMall、Rakuten、Yahoo購物中心、Yahoo拍賣、Costco、全聯全電商、萬家福、博客來、露天市集、生活市集、松果購物 共 14 個平台的價格搜尋與比較。
目前版本：v0.5.0 | 更新日誌
| 工具 | 說明 |
|---|---|
compare_prices |
跨平台搜尋最低價商品 |
| 參數 | 類型 | 預設值 | 說明 |
|---|---|---|---|
query |
str | (必填) | 搜尋關鍵字 |
top_n |
int | 20 | 回傳筆數 |
min_price |
int | 0 | 最低價格過濾 (0=不過濾) |
max_price |
int | 0 | 最高價格過濾 (0=不過濾) |
require_words |
list[list[str]] | None | 關鍵字分組過濾。組與組是 AND 關係，組內是 OR 關係。例：[["SONY", "索尼"], ["電視", "TV"]] = (SONY OR 索尼) AND (電視 OR TV) |
include_auction |
bool | False | 是否包含競標商品，影響 Yahoo 拍賣與露天市集 (預設僅含立即購買) |
platform |
str | None | 指定單一平台搜尋。None = 搜尋所有平台。可選：pchome, momo, coupang, etmall, rakuten, yahoo_shopping, yahoo_auction, costco, pxbox, uniprosperity, books, ruten, buy123, pcone |
mode |
str | "full" | 多平台搜尋的覆蓋範圍。full = 全部 14 個平台，約 2 秒；fast = 9 個次秒級平台，約 0.5 秒，略過 pcone、coupang、momo、rakuten、ruten。指定 platform 時此參數無效，具名平台一律查詢 |
回傳值：str (TOON 格式) - 壓縮序列化的產品列表，以降低 LLM token 消耗
# 搜尋所有平台最低價（預設）
compare_prices(query="SONY 50吋電視")
# 只搜尋 momo 平台
compare_prices(query="SONY 50吋電視", platform="momo")
# 只搜尋 PChome 平台的 Apple 產品
compare_prices(query="Apple AirPods Pro", platform="pchome")
# 搜尋特定品牌（符合其中一個即可）
compare_prices(
query="無線耳機",
require_words=[["Apple", "Beats", "Sony"]] # 品牌過濾
)
# 複雜過濾：品牌 AND 功能
compare_prices(
query="藍牙喇叭",
require_words=[["JBL", "BOSE"], ["防水", "IP67"]], # (JBL OR BOSE) AND (防水 OR IP67)
min_price=500,
max_price=5000
)
# 搜尋包含 Yahoo 拍賣競標商品
compare_prices(query="iPhone 15", include_auction=True)提示：Coupang 等平台的搜尋結果有時會包含不相關的低價商品，使用
require_words可有效過濾。
延遲：全平台併發的總時間等於最慢的平台。pcone 約 1.9 秒、coupang 與 momo 約 0.9 秒都是站方伺服器 render 時間，經三方獨立量測確認無法從 client 端改善（HTTP 版本、TLS 指紋、連線池、壓縮、較輕端點皆無效）。需要次秒回應時用
mode="fast"。
pip install mcp-taiwan-price-compare
# 或
uv pip install mcp-taiwan-price-compareCLI 快速安裝（推薦）：
claude mcp add price-compare -- uv run --directory /path/to/price_compare price-compare-mcp手動編輯配置檔：
| 系統 | 路徑 |
|---|---|
| macOS | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json |
| Windows | %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json |
| Linux | ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json |
{
"mcpServers": {
"price-compare": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/price_compare", "price-compare-mcp"]
}
}
}安裝 Gemini CLI：
npm install -g @google/gemini-cli@latest編輯 ~/.gemini/settings.json：
{
"mcpServers": {
"price-compare": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/price_compare", "price-compare-mcp"]
}
}
}需要 ChatGPT Plus/Pro/Team/Enterprise 方案
ChatGPT 僅支援遠端 HTTPS MCP server，需先部署或使用 ngrok：
# 本地開發：使用 ngrok 建立 HTTPS 通道
ngrok http 8000- 開啟 ChatGPT → Settings → Developer mode → 啟用
- Settings → Connectors → Create
- 輸入 MCP server URL（ngrok 提供的 HTTPS URL）
詳細說明：OpenAI MCP 文件
目前 Perplexity 僅支援 macOS 桌面版的本地 MCP
- 開啟 Perplexity Mac App → Settings → Connectors
- 首次使用需安裝 Helper：點擊安裝 PerplexityXPC
- 點擊 Add Connector → Simple 分頁
- 填入設定：
- Server Name:
price-compare - Command:
uvx --from mcp-taiwan-price-compare price-compare-mcp
- Server Name:
- 測試：輸入「幫我搜尋 iPhone 16 最低價」
詳細說明：Perplexity MCP 文件
除了作為 MCP Server，你也可以直接在終端機使用此工具進行比價：
# 安裝後可直接使用系統指令
price-compare "Nintendo Switch"
price-compare "Sony 耳機" --top 5 --min 1000 --max 5000 --desc
# 或透過 uv 執行 (如果你沒有全域安裝)
uv run price-compare "Nintendo Switch"| 參數 | 說明 |
|---|---|
query |
搜尋關鍵字 (必填) |
-n, --top |
顯示筆數 (預設: 10) |
--min |
最低價格過濾 |
--max |
最高價格過濾 |
--desc |
價格由高到低排序 (預設為低到高) |
使用 uvx（無需安裝）：
{
"mcpServers": {
"price-compare": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "mcp-taiwan-price-compare", "price-compare-mcp"]
}
}
}使用 npx + stdio wrapper：
{
"mcpServers": {
"price-compare": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-proxy", "--", "uv", "run", "price-compare-mcp"]
}
}
}# 搜尋最便宜的 10 筆
uv run python -m price_compare "iPhone 15"
# 指定數量與價格範圍
uv run python -m price_compare "藍牙耳機" -n 20 --min 500 --max 3000
# 價格由高到低
uv run python -m price_compare "機械鍵盤" --desc- 🏗️ 架構深化：
BasePlatform由純介面宣告改為承載共用管線（去重、價格轉型、價格上下界、關鍵字分組、排序、截斷）。各平台只需實作_fetch（連網）與_extract（純函式），規則無法在平台間漂移 - 🐛 ETMall 靜默失效：
PageSize超過約 45 會回 400，而 service 固定傳 100，等於該平台在每次全平台搜尋都回 0 筆。改為分頁抓取後恢復 - 🐛 排序宣稱不可信：Coupang 的
salePriceAsc（實測 16 處逆序）與 Rakuten 的LowestPrice（前 5 筆為贊助排序 720/2160/740/1080/1160）都不是真正升冪。改為一律由管線排序，ordered_by_price這個會出錯的宣告直接移除 - 🧹 依平台的基礎過濾：各站以自身的資料特性排除「不是該商品售價」的刊登
- Rakuten／Yahoo拍賣：站方回報價格區間者為多規格賣場的地板價（Rakuten 咖啡查詢中 47/100 是多規格，一個 $1~$140 的咖啡紙杯賣場會以 $1 排在最前）。實測 206 筆區間刊登的價差分佈在 6 倍與 10 倍之間有明顯谷底，超過 8 倍者排除。Yahoo購物中心沒有回報區間的欄位，不適用此規則
- PChome：
【加價購】無法單獨購買 - Yahoo拍賣：【徵】／求購／收購中（買方刊登）、請勿下標等佔位刊登、訂金專區、一元起標、滿額贈。比對的是交易意圖用語而非主題字，因此「維修工具」「訂製印章」這類以用途命名的正常商品會保留（早期版本比對裸的維修／訂製／客製化，60 筆結果丟掉 49 筆）
- 仍會保留的是關鍵字灌水造成的偶然命中（例如 $1 髮圈因有「咖啡色」選項而命中「咖啡」），那屬相關性問題，請用
require_words過濾
- 🐛 ETMall 與 PChome 缺少去重：其餘 12 個平台都有，這兩個沒有，共用管線一併補上
- 🐛 分頁的 all-or-nothing 讓 ETMall 常態消音：任一頁失敗就丟棄整組結果，實測 8 次搜尋有 3 次因此完全無結果，而每一次重試都會成功。改為逐頁重試，但仍拒絕有破洞的結果集（缺的若是第一頁，回的甚至不是站方最便宜的那批）
- 🐛 商品名含跳脫引號被截斷：先對整頁 unescape 再比對，
"會變成裸引號提前關掉屬性比對，SONY 27"LCD只解析出SONY 27。改為只對捕獲值做 unescape，並加上三個平台的跳脫引號 fixture 釘住 - 🛒 平台擴充：7 → 14 個平台，新增 Costco、全聯全電商、萬家福、博客來、露天市集、生活市集、松果購物，各附完整整合測試
- 🐛 Coupang 修復：該站改版為 Next.js 後舊選擇器全數失效、靜默回傳 0 筆。改以 CSS Module 前綴比對，並將已失效的
sorter=LOWEST_PRICE_ASC換成salePriceAsc恢復低價優先 - ⚡
mode參數：full（預設，14 平台，約 2.1 秒）／fast（9 個次秒級平台，約 0.5 秒）。指定platform時不受影響，慢平台一律可查 - 🔬 離線解析測試：新增
tests/fixtures/與tests/test_parsers.py，解析回歸不再需要真實網路才驗得出來（70 個測試、約 1.2 秒）。另附tests/fixtures/regenerate.py一次重抓全部 17 個 fixture，寫入前先用測試同一套 parser 讀回來，解析結果比現有 fixture 差就拒寫 - 🔧 CI：移除無 cp313 wheel 的
regex-rs（改用 stdlibre，實測快 2.4 倍）、平台矩陣補齊至 14 個、連網測試以livemarker 與離線測試分層（單一站台掛掉只紅該平台），發版流程加上閘門，版本號與測試未過不會上傳 - 🚀 效能：pcone 改用持久連線（2.42 → 2.00 秒）、rakuten 修正結果數上限（原本寫死只回 60 筆）、service 層加上單平台 3 秒上限
- 📦 CLI 全域指令：新增
price-compare與price-compare-mcp進入點 - ⬆️ 依賴升級
- 🔄 工具統一：合併
compare_prices和search_platform為單一工具platform=None（預設）：搜尋所有 14 平台platform="momo"等：搜尋指定單一平台
- 📝 Prompt 強化：優化 MCP 工具描述，讓 LLM 更容易理解使用方式
- 🚀 搜尋優化：動態調整搜尋量，根據
require_words過濾條件自動增加搜尋範圍 - 🎯 結果完整性：確保過濾品牌/型號時不漏掉最低價商品
- 📝 Prompt 強化：改進工具描述，明確標示 ✅ 正確用法和 ❌ 錯誤用法
- 🐛 Bug 修復：修正 Yahoo 拍賣價格解析問題
- 📝 文件更新：完善 README 和 API 文件
- ✨ 重大重構：大規模架構重構，優化平台搜尋效率
- 🔄 參數優化：
- 重命名
coupang_keywords→require_words（支援多平台） - 新增關鍵字分組邏輯（組間 AND、組內 OR）
- 新增
include_auction參數支援 Yahoo 拍賣競標商品
- 重命名
- 🚀 性能改進：
- 使用 TOON 格式壓縮回應，降低 LLM token 消耗 ~30%
- 優化平台架構，改進並發搜尋效率
- 🧪 完整測試：新增 CI/CD pipeline 和全平台測試覆蓋
- 📦 依賴更新：新增
toon_format用於結果序列化
- ✨ 更新 momo 和 rakuten 平台的 GraphQL 實現
- 📝 新增 yahoo 購物中心規劃文檔
- 🔧 優化 coupang 平台實現
- 新增多個電商平台支持
- 初版功能完善
- 項目初始版本