Amazon Data Kiosk MCP Server：基于MCP的亚马逊数据分析新工具

专为卖家与开发者设计的AI驱动数据交互解决方案，集成SP-API，支持自然语言查询与实时洞察

中国亚马逊卖家常面临数据分散、分析门槛高、决策效率低等挑战。Amazon Data Kiosk MCP Server应运而生，作为专为亚马逊卖家和服务商打造的数据分析工具，依托模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP），实现AI与业务数据的高效连接，助力用户以自然语言轻松获取深度洞察

该工具深度集成Selling Partner API（SP-API），通过大语言模型（LLM）与卖家数据的无缝对接，支持无需编写代码即可完成提问、生成报告和数据挖掘，显著简化数据分析流程

核心功能与优势：

• 主要用途：帮助卖家理解与分析亚马逊业务数据，通过AI助手提供实时洞察，提升决策效率
• 技术特点：与SP-API深度集成，采用AI助手实现自然语言交互，支持实时数据查询与分析
• 核心优势：无需技术背景即可操作，降低第三方工具依赖与使用成本，提供直观交互界面
• 功能覆盖：涵盖业务性能分析、数据可视化、智能决策支持与自动化报告生成

Amazon Data Kiosk MCP Server属于亚马逊云MCP Server家族，专为电商场景优化，支持非技术用户通过自然语言访问Data Kiosk数据，无需掌握GraphQL或搭建复杂基础设施；同时为开发人员提供快速原型设计与测试平台，但需注意其主要用于演示，非生产级解决方案

AI合规与数据安全

根据亚马逊SP-API政策，严禁使用卖家生产数据训练AI模型。所有数据访问均通过用户自有API凭证，经官方端点进行安全管理。启用AI功能时，开发者须使用自托管模型，或确保第三方AI服务提供商签订协议，禁止将提示数据用于训练

卖家数据必须严格隔离，API输出不得汇总或跨账户共享，以保障数据隐私与防泄露。详细合规要求请参考亚马逊DPP和AUP文档，使用即视为同意相关条款

差异化优势

相较于传统仪表板，Amazon Data Kiosk MCP Server支持用户以自然语言提问销售、流量与财务表现；可按需定制报告并可视化展示；整合分析销售、流量、经济等多域数据；并基于业务趋势提供可执行建议

系统工作流程如下：

1. 用户在MCP客户端以自然语言向AI助手提问
2. MCP Client通过MCP协议确定所需调用的工具
3. Amazon Data Kiosk MCP Server接收请求，执行身份验证、API处理，并通过Query Builder构建GraphQL查询
4. Data Kiosk API返回业务数据
5. LLM分析数据并以自然语言形式输出洞察

该架构使用户无需掌握GraphQL、API认证等技术细节，即可高效交互复杂数据

数据覆盖范围

• 销售与流量数据：日/周/月销售指标、流量与转化率、ASIN/SKU表现、B2B与市场对比
• 经济数据：费用明细、产品盈利能力、成本影响分析、未来费用预览
• 供应商分析：采购指标、制造指标、库存表现与预测、发货与订单数据

用户交互流程

1. 用户提问：以自然语言提出业务问题
2. LLM选择工具：AI分析问题并选择合适MCP工具
3. 参数收集：LLM提取查询所需参数（如日期、市场等）
4. 查询执行：MCP Server构建并提交GraphQL查询
5. Amazon API处理：Data Kiosk API响应请求
6. 结果解读：LLM解析原始数据
7. 结果展示：以用户友好格式呈现洞察
8. 后续分析：支持连续追问，深入挖掘数据

亚马逊卖家数据分析新利器：MCP Server助力AI深度洞察

通过模块化架构实现销售、费用与库存的智能分析，提升运营决策效率

Amazon Data Kiosk MCP Server采用现代化模块化架构，基于Node.js构建，集成GraphQL查询生成器、认证管理与数据处理工具，支持本地部署，保障数据私密性与安全性。

该系统包含两大核心服务模块：seller-server用于卖家数据分析，vendor-server面向供应商分析需求，代码结构清晰，便于扩展与维护。

开发者可从GitHub克隆项目，结合Amazon Selling Partner API凭证，在支持MCP的客户端环境中快速部署并启用AI驱动的数据分析功能。

在实际应用场景中，系统可自动化执行复杂分析流程：当用户请求“按天和MSKU显示销售情况”时，LLM将自动创建GraphQL查询、提交至API、轮询状态、获取结果，并生成交互式可视化图表，揭示关键业务模式，如高销量产品、周末销售高峰、趋势增长及波动性对比等。

此类可视化分析显著提升数据洞察效率，帮助运营者发现原始表格中难以察觉的趋势与异常。

针对费用变动影响分析，系统可预判FBA费用调整对盈利能力的影响。例如，分析结果显示整体平均利润率将下降约1.2%，其中超大尺寸物品每单位费用增加1.43美元，服装类增加0.78美元，而小标准尺寸仅增加0.12美元。系统还能识别具体受影响严重的产品，如露营帐篷、冬季夹克和台灯的利润率将分别下降5%、4%和2%。

在库存健康分析方面，系统可评估整体库存健康评分为82/100，并指出：72%库存周转正常，18%（23个ASIN）滞销超90天，占用资金34,562美元；同时识别出5款面临7天内缺货风险的产品。建议包括对滞销品开展促销、紧急补货畅销款，并优化季节性商品库存（当前夏季产品库存超标34%）。

MCP Server支持两种主要云部署模式：其一为MCP Server与Web前端共部署于同一Amazon EC2实例，形成一体化Web应用，具备用户友好、部署简便、成本优化及适合快速原型验证等优势，适用于中小规模业务场景。

该工具适用于从小型卖家到成熟供应商的各类亚马逊业务主体，通过AI辅助分析深度挖掘数据价值，全面提升决策智能化水平。

Amazon Data Kiosk MCP Server架构解析与部署实践

基于亚马逊云科技的云端MCP服务部署方案与企业级应用适配指南

计算资源：采用Amazon EC2实例作为核心计算平台

应用架构：MCP Server与Web前端同机部署

网络配置：通过Application Load Balancer暴露Web服务

安全组配置：开放HTTP/HTTPS端口（80/443）以支持外部访问

解决方案参考：demo_mcp_on_amazon_bedrock

适用场景：涵盖企业内部工具与仪表板、面向非技术用户的AI应用以及快速原型验证与演示

架构概述

MCP Server部署于云端，通过代理层支持多种客户端连接，实现云端服务与本地客户端的解耦分离

架构优势

可扩展性：支持多客户端并发访问，满足高负载需求

灵活性：兼容桌面应用、移动应用及其他系统作为客户端接入

协议兼容：支持stdio到SSE/StreamableHTTP协议的转换

企业级能力：适用于大规模部署和复杂业务场景

技术架构组件

云端组件

核心技术栈

代理服务：mcp-proxy（开源解决方案）

协议转换：stdio ↔ SSE/StreamableHTTP

计算平台：Amazon EC2

网络安全：VPC安全组配置

亚马逊云网络配置要求

aws ec2 authorize-security-group-ingress \
    --group-id sg-xxxxxxxxx \
    --protocol tcp \
    --port [PROXY_PORT] \
    --cidr 0.0.0.0/0

客户端配置示例

MCP客户端配置

{
  "mcpServers": {
    "amazon-seller-analytics": {
      "command": "mcp-proxy",
      "args": ["http://[EC2_INSTANCE_IP]:[PROXY_PORT]/sse"],
      "env": {
        "DATA_KIOSK_CLIENT_ID": "${DATA_KIOSK_CLIENT_ID}",
        "DATA_KIOSK_CLIENT_SECRET": "${DATA_KIOSK_CLIENT_SECRET}",
        "DATA_KIOSK_REFRESH_TOKEN": "${DATA_KIOSK_REFRESH_TOKEN}",
        "DATA_KIOSK_BASE_URL": "https://sellingpartnerapi-na.amazon.com",
        "DATA_KIOSK_OAUTH_URL": "https://api.amazon.com/auth/o2/token",
        "DATA_KIOSK_API_VERSION": "2023-11-15"
      }
    }
  }
}

安全最佳实践

环境变量管理：使用亚马逊云 Systems Manager Parameter Store存储敏感配置信息

网络隔离：部署于私有子网，通过NAT Gateway访问外部API

访问控制：通过IAM角色与策略实施细粒度权限管理

数据加密：启用传输中与静态数据加密机制，保障数据安全

适用场景

涵盖企业级多客户端应用、需本地客户端集成的场景、高并发与高可用性要求以及复杂业务逻辑与数据处理需求

架构选择建议

用户类型	非技术用户	技术用户/开发者
部署复杂度	低	中等
可扩展性	有限	高
维护成本	低	中等
客户端灵活性	低	高

选择合适的MCP Server部署架构需综合评估用户需求、技术能力、成本预算及长期维护等因素。Web应用架构适用于快速部署与用户友好型场景，而分布式客户端架构更适合企业级应用与复杂集成需求

在亚马逊云科技环境中，两种架构均可充分发挥其弹性、安全与可靠性优势，为不同业务场景提供最优解决方案

Amazon Data Kiosk MCP Server是连接AI与业务数据的技术桥梁，其开源架构与模块化设计为开发者提供灵活的二次开发空间，支持自定义GraphQL查询、集成大语言模型、扩展数据处理插件及适配多场景业务需求，开发者可基于GitHub代码快速实现功能扩展

注：本项目为严格遵守亚马逊服务条款的独立工具，与亚马逊无关联。

开发文档：综合指南和 API调用参考

https://developer-docs.amazon.com/sp-api/

包含API模型的GitHub存储库

https://github.com/amzn/selling-partner-api-models

示例代码：提供多种编程语言示例

https://developer-docs.amazon.com/sp-api/recipes?ld=ELXXSPAPI-developer-docs.amazon.com

示例解决方案

https://github.com/amzn/selling-partner-api-samples

开发者支持工单

https://solutionproviderportal.amazon.com/support

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