商品发现
搜索采购候选商品,对比安全字段,并在商品身份不明确时避免过度自信。
通过托管 MCP 连接器 URL 或配置文件接入 Codex、Claude Desktop、Antigravity 和其他 MCP 客户端。接入后,Agent 可以搜索 JTLGo 商品、估算中国发货运费、查询物流轨迹、查看安全商品详情,并把不确定的采购问题转给人工客服。
https://jtlgo.com/api/mcp - 如果你的 AI 客户端支持托管 MCP 连接器,优先使用托管连接器 URL;如果不支持,再使用配置文件或本地 stdio 包。 MCP 是 Model Context Protocol,可以理解为 AI 助手和一组业务工具之间的安全连接器。你不用在多个页面之间复制数据,只要用自然语言提问,AI 助手就可以调用 JTLGO 的商品搜索、中国采购、运费查询和物流追踪工具。
普通聊天助手只能根据上下文回答。有了 MCP,助手可以调用经过批准的 JTLGO 工具:搜索商品、查询运费、追踪包裹、查看商品详情,并在答案有风险时请求人工支持。
核心流程很简单:MCP 让 AI 助手可以安全使用真实业务工具。对 JTLGO 来说,这些工具聚焦电商采购和中国物流。
搜索采购候选商品,对比安全字段,并在商品身份不明确时避免过度自信。
按国家、重量、尺寸、货物类型和路线限制查询中国发货路线。
查询 JTLGO 包裹、货件和订单追踪号,并总结最新扫描节点和异常风险。
获取商品详情、供应商上下文和下一步问题,同时不向 AI 客户端暴露后台私有字段。
当商品匹配、敏感货或人工采购需求不确定时,引导到邮件或 WhatsApp。
search_products 用于商品发现。quote_shipping_rates 用于中国发货运费预估。track_shipment 用于包裹、货件和订单轨迹查询。get_product_detail 用于安全商品详情查询。human_handoff 用于人工支持。get_mcp_config 用于安装验证。页面要教会用户的就是这种自然语言流程:买家只问一次,Agent 自动选择商品搜索、运费报价、物流追踪,并在需要时转人工。
先调用 get_mcp_config。然后用关键词“wireless earbuds”调用 search_products,limit 为 3。之后用 countryCode “US” 和 weight 2 调用 quote_shipping_rates。 先用托管连接器 URL。只有当客户端没有连接器表单时才复制配置片段;只有客户端必须使用 stdio 时才下载本地包。
如果你的 AI 客户端有 connector、remote MCP 或 Streamable HTTP 设置页,直接粘贴托管 MCP URL。
如果客户端没有连接器表单,复制下面对应客户端的 JSON 或 TOML。
只有客户端支持本地 stdio 服务器但不支持托管连接器 URL 时才下载 zip。
重启 AI 客户端,调用 get_mcp_config,然后用一个简单请求测试 search_products、quote_shipping_rates 或 track_shipment。
参考主流教程,每个客户端提供两种接入方式:连接器用于最快托管接入,配置文件用于需要手动 JSON、TOML 或本地 stdio 的客户端。
https://jtlgo.com/api/mcp [mcp_servers.jtlgo-commerce]
url = "https://jtlgo.com/api/mcp" [mcp_servers.jtlgo-commerce]
command = "node"
args = ["/Users/you/Downloads/jtlgo-commerce-mcp/scripts/jtlgo-commerce-mcp.mjs"]
env = { JTLGO_API_BASE_URL = "https://api.jtlgo.com", JTLGO_INTERNAL_TOKEN = "YOUR_JTLGO_INTERNAL_TOKEN", JTLGO_SITE = "jtlgo", JTLGO_RATE_API_URL = "https://api.jtlgo.com/sourcing/explore/shipping", JTLGO_RATE_TIMEOUT_MS = "4000", JTLGO_TRACK_API_URL = "https://api.jtlgo.com/api/logi/order/track/ex", JTLGO_TRACK_TIMEOUT_MS = "7000" } codex mcp add jtlgo-commerce \
--env JTLGO_API_BASE_URL=https://api.jtlgo.com \
--env JTLGO_INTERNAL_TOKEN=YOUR_JTLGO_INTERNAL_TOKEN \
--env JTLGO_SITE=jtlgo \
--env JTLGO_TRACK_API_URL=https://api.jtlgo.com/api/logi/order/track/ex \
-- node "/Users/you/Downloads/jtlgo-commerce-mcp/scripts/jtlgo-commerce-mcp.mjs" https://jtlgo.com/api/mcp {
"mcpServers": {
"jtlgo-commerce": {
"url": "https://jtlgo.com/api/mcp"
}
}
} {
"mcpServers": {
"jtlgo-commerce": {
"command": "node",
"args": [
"/Users/you/Downloads/jtlgo-commerce-mcp/scripts/jtlgo-commerce-mcp.mjs"
],
"env": {
"JTLGO_API_BASE_URL": "https://api.jtlgo.com",
"JTLGO_INTERNAL_TOKEN": "YOUR_JTLGO_INTERNAL_TOKEN",
"JTLGO_SITE": "jtlgo",
"JTLGO_RATE_API_URL": "https://api.jtlgo.com/sourcing/explore/shipping",
"JTLGO_RATE_TIMEOUT_MS": "4000",
"JTLGO_TRACK_API_URL": "https://api.jtlgo.com/api/logi/order/track/ex",
"JTLGO_TRACK_TIMEOUT_MS": "7000"
}
}
}
} https://jtlgo.com/api/mcp {
"mcpServers": {
"jtlgo-commerce": {
"url": "https://jtlgo.com/api/mcp"
}
}
} {
"mcpServers": {
"jtlgo-commerce": {
"command": "node",
"args": [
"/Users/you/Downloads/jtlgo-commerce-mcp/scripts/jtlgo-commerce-mcp.mjs"
],
"env": {
"JTLGO_API_BASE_URL": "https://api.jtlgo.com",
"JTLGO_INTERNAL_TOKEN": "YOUR_JTLGO_INTERNAL_TOKEN",
"JTLGO_SITE": "jtlgo",
"JTLGO_RATE_API_URL": "https://api.jtlgo.com/sourcing/explore/shipping",
"JTLGO_RATE_TIMEOUT_MS": "4000",
"JTLGO_TRACK_API_URL": "https://api.jtlgo.com/api/logi/order/track/ex",
"JTLGO_TRACK_TIMEOUT_MS": "7000"
}
}
}
} https://jtlgo.com/api/mcp {
"mcpServers": {
"jtlgo-commerce": {
"url": "https://jtlgo.com/api/mcp"
}
}
} {
"mcpServers": {
"jtlgo-commerce": {
"command": "node",
"args": [
"/Users/you/Downloads/jtlgo-commerce-mcp/scripts/jtlgo-commerce-mcp.mjs"
],
"env": {
"JTLGO_API_BASE_URL": "https://api.jtlgo.com",
"JTLGO_INTERNAL_TOKEN": "YOUR_JTLGO_INTERNAL_TOKEN",
"JTLGO_SITE": "jtlgo",
"JTLGO_RATE_API_URL": "https://api.jtlgo.com/sourcing/explore/shipping",
"JTLGO_RATE_TIMEOUT_MS": "4000",
"JTLGO_TRACK_API_URL": "https://api.jtlgo.com/api/logi/order/track/ex",
"JTLGO_TRACK_TIMEOUT_MS": "7000"
}
}
}
} 适用于 ChatGPT 手机端、Gemini 手机端,或任何不能添加自定义 MCP 连接器的 AI App。它不会让 App 获得实时 API 能力,但会约束 AI 不编造结果,并把用户引导到 JTLGO 页面或人工支持。
你现在帮我使用 JTLGO 做中国采购、运费报价和物流追踪,但当前聊天没有接入 JTLGO MCP 工具,也不能调用 JTLGO 实时 API。
规则:
1. 用我使用的语言回答。
2. 不要编造实时商品库存、精确运费、承运商扫描节点、清关规则或送达承诺。
3. 如果商品、运输路线或物流状态不确定,要明确说明需要 JTLGO 人工确认。
4. 做商品采购时,先向我收集:商品名称、规格、数量、目标价格、目的国、用途,以及供应商/商品链接或图片。
5. 做运费预估时,先向我收集:目的国/城市、实重、包裹尺寸、货物类型、是否含电池/液体/磁性/品牌、申报价值、期望时效。
6. 做物流追踪时,先向我收集:追踪号、JTLGO 订单号、已知承运商、目的国、最后可见轨迹节点。
7. 需要实时确认时,只引导我使用这些官方入口:
- 运费报价页:https://jtlgo.com/rate-and-ship/
- 物流追踪页:https://jtlgo.com/tracking/
- 联系页面:https://jtlgo.com/contact-us/
- WhatsApp:+86 139 2810 3300
- 邮箱:sales [at] jtlgo.com
输出格式:
- 根据已提供信息可以判断什么
- 还缺哪些信息
- 最安全的下一步
- 如果需要人工支持,帮我生成一段可直接发给 JTLGO 的简短消息 页面背后的搜索意图很明确:AI Agent 需要电商工具、商品搜索 API、中国采购流程、运费预估和包裹追踪,而不想从零开发集成。
大多数 MCP 接入失败来自四类问题:没有安装 Node.js、服务器路径错误、token 错误,或修改配置后没有重启 AI 客户端。
安装 Node.js 20 或更新版本,关闭 Terminal/PowerShell 后重新打开,再运行 node -v。
检查配置路径是否指向真实文件,并且以 scripts/jtlgo-commerce-mcp.mjs 结尾。
把 YOUR_JTLGO_INTERNAL_TOKEN 换成你的私有 token,不要多加空格或引号,除非客户端明确要求。
完整重启 AI 客户端。桌面应用只关闭窗口通常不够,需要退出并重新打开。
让 Agent 使用更清晰的商品词、提供来源 URL,或调用 human_handoff 走邮件/WhatsApp 人工帮助。
提供目的国代码、实重、尺寸和货物类型。电池、液体、超大件和敏感货可能需要人工路线判断。
检查追踪号格式、承运商、订单号和目的国。如果轨迹仍为空,调用 human_handoff 进行人工复核。
不是。它支持托管 HTTP 连接器 URL 和本地 stdio 包,不需要 Chrome 插件。
可以。最简单的方式是粘贴连接器 URL。如果你的客户端不支持托管连接器,再使用配置文件或本地包兜底。
页面提供 Codex、Claude Desktop 和 Antigravity 示例。任何支持托管 HTTP MCP 或本地 stdio MCP 的客户端都可以使用其中一种方式接入。
让 AI 客户端调用 get_mcp_config。然后用一个简单请求测试 search_products、quote_shipping_rates 或 track_shipment。
可以。使用 track_shipment 输入 JTLGO 追踪号、包裹追踪号或订单追踪 ID。如果找不到可信轨迹,工具会返回人工支持建议。
当商品身份不确定、可能存在运输限制、运费看起来不完整,或买家需要人工采购确认时,应使用人工支持。