AI Shopping Assistant

Un asistente de compras conversacional con IA para el descubrimiento y la toma de decisiones de productos basados en la web.

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Documentación

🛍️ AI Shopping Assistant

Un asistente de compras inteligente y conversacional impulsado por el modelo de IA Groq y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para el descubrimiento inteligente de productos y la toma de decisiones basada en la web.

✨ Resumen

El AI Shopping Assistant es un chatbot interactivo impulsado por IA que ayuda a los usuarios a tomar decisiones de compra más inteligentes. Respaldado por xAI’s Groq LLM y el Model Context Protocol (MCP), puede:

🧠 Comprender consultas en lenguaje natural
🔎 Realizar búsquedas en tiempo real en plataformas de compras
🛒 Comparar productos, servicios y características
💸 Proporcionar orientación de precios y recomendaciones

Ya sea que estés eligiendo entre teléfonos, comparando servicios de streaming o buscando el mejor purificador de aire dentro de un presupuesto, este asistente es tu compañero de compras definitivo.

🧩 Características

Característica	Descripción
🔄 Comparación de productos	Compara productos (p. ej., iPhone 15 vs. Galaxy S24)
🎯 Recomendaciones inteligentes	Obtén sugerencias según tus necesidades y presupuesto
📊 Análisis de características	Comprende especificaciones, pros, contras y más
💵 Orientación de precios	Determina las opciones con mejor valor
🌐 Comparación de servicios	Compara servicios como Netflix vs. Prime Video
🔍 Búsqueda web (vía MCP)	Busca en plataformas de compras como Amazon, Flipkart, Best Buy
💬 Chat con contexto	Mantiene el contexto de la conversación y proporciona resúmenes
🔁 Reintentos y respaldos	Manejo inteligente de búsquedas fallidas con consejos de categoría
💡 Comandos de chat	`/exit`, `/clear`, `/context`, `/status` soportados

🚀 Instalación

1. Clonar el repositorio

git clone <repository-url>
cd ai-shopping-assistant

2. Configurar un entorno virtual (opcional)

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

3. Instalar dependencias de Python

pip install -r requirements.txt

4. Instalar dependencias de Node.js para MCP

Asegúrate de que Node.js y npm estén instalados:

npm install -g @playwright/mcp @openbnb/mcp-server-airbnb duckduckgo-mcp-server

5. Configuración del entorno

Crea un archivo .env en el directorio raíz:

echo "GROQ_API_KEY=your-api-key-here" > .env

6. Configuración de MCP

Asegúrate de tener un browser_mcp.json válido en tu directorio MCP (p. ej., D:\mcp\mcpdemo\):

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@playwright/mcp@latest"]
    },
    "airbnb": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@openbnb/mcp-server-airbnb"]
    },
    "duckduckgo-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "duckduckgo-mcp-server"]
    }
  }
}

En shopping_assistant.py, establece:

self.config_file = r"path/to/your/browser_mcp.json"

🧠 Uso

Iniciar el asistente:

python shopping_assistant.py

Ejemplos de consultas:

🛒 You: Best laptop for programming under $1000  
🤖 Assistant: 🔍 Searching... (attempt 1/3)  
✅ Successfully retrieved current information  
[Laptop recommendations with specs and prices]

Comandos que puedes usar:

exit o quit – Finalizar la sesión
clear – Restablecer el historial del chat
context – Ver el resumen de la conversación reciente
status – Comprobar la última hora de búsqueda y los límites de velocidad

🗂️ Estructura del proyecto

ai-shopping-assistant/
├── shopping_assistant.py      # Main assistant logic
├── requirements.txt           # Python dependencies
├── .env                       # Environment variables
├── browser_mcp.json           # MCP config for search engines
└── README.md                  # You're reading it!

📦 Requisitos

Agrega lo siguiente a tu requirements.txt:

langchain-grok==0.1.0
python-dotenv==1.0.0
requests==2.31.0
mcp-use==<latest-version>

⚙️ Detalles de configuración

Configuración	Descripción
🔑 GROQ_API_KEY	Establecer en `.env` para el acceso a xAI’s Grok
🕒 Limitación de velocidad	Retraso de 3 segundos entre búsquedas de API
🔁 Reintentos	Hasta 3 reintentos de búsqueda con retroceso de 5s
📁 Archivo MCP	Configuración JSON para la integración de búsqueda
📦 Modelo	Predeterminado: `qwen-qwq-32b` (Grok model)
🛍️ Categorías	Electrónica, electrodomésticos, servicios, ropa, hogar

⚠️ Limitaciones

Requiere conexión a internet para la búsqueda de API y MCP
Los precios pueden variar: verifica con los minoristas
Solo se admiten categorías predefinidas
La configuración de MCP requiere una configuración adecuada de Node.js
Los respaldos sin conexión pueden ofrecer profundidad limitada

🔮 Mejoras futuras

🛒 Extracción de precios en tiempo real de los principales minoristas en línea
🧬 Recomendaciones personalizadas mediante perfiles de usuario
🖥️ Interfaz de usuario basada en web para una experiencia de usuario fluida
🛠️ Integración mejorada de MCP con más portales de compras

🤝 Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Para contribuir:

Haz un fork del repositorio
Crea tu rama de características
```
git checkout -b feature/your-feature
```
Realiza tus cambios
```
git commit -m "Add your feature"
```
Haz push y abre un PR
```
git push origin feature/your-feature
```

Imágenes:

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🧠 IA + Compras = Decisiones más inteligentes Comienza tu viaje de compras inteligente ahora con el AI Shopping Assistant.