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Servidor MCP de MercadoLibre para Claude AI: resumen consolidado de todas tus tiendas, ventas, rentabilidad real, stock, publicaciones, preguntas, reclamos, Product Ads y precios de la competencia en lenguaje natural. 33 herramientas, stdio y HTTP con OAuth 2.1.
Strong tool coverage (27 tools) with consistent naming patterns (ml_* prefix) and comprehensive descriptions. All tools have descriptions (194-char avg, within baseline). Input schemas present for most tools with proper type definitions and enums. However, output schemas are not documented in source code, and several tools lack parameter descriptions or have minimal constraints. Error handling is present but generic. Tool annotations (readOnlyHint, destructiveHint) are correctly applied. Composition is good, tools chain well via account IDs. Main gaps: no documented return types, missing parameter constraints (ranges, formats), and descriptions could be more prescriptive about when to use each tool.
Actualiza una publicación EN MERCADOLIBRE: precio, stock, título, descripción, fotos, atributos, envío, garantía. Es una escritura real e irreversible: mostrale al usuario exactamente qué va a cambiar y esperá confirmación explícita antes de ejecutarla.
Alertas automáticas generadas por el sistema: quiebres de stock, caídas de precio de competidores, reclamos nuevos, publicaciones pausadas, cambios de reputación. Usar para detectar problemas urgentes.
Estado de caja: dinero disponible para retirar, dinero por acreditar (en proceso), dinero bloqueado (reclamos), dinero en garantía. Usar cuando preguntan cuánta plata tienen disponible.
Movimientos de precio recientes, propios y de competidores monitoreados. Sirve para reaccionar a una baja de un competidor o auditar cambios propios.
Busca un producto de catálogo y muestra quiénes compiten por la caja de compra, a qué precio y quién la está ganando. Usar cuando preguntan por qué no ganan el catálogo.
Output schemas not documented in source code. Tools return data but LLMs cannot see expected field structure, forcing them to infer response shape and risking misinterpretation of results.
Numeric parameters lack range constraints. 'dias' and 'limite' accept numbers but no min/max bounds visible in schema. LLMs may pass absurd values (dias=999999, limite=10000) causing API failures or timeouts.
Date parameters ('desde', 'hasta') lack format specification. Descriptions say 'YYYY-MM-DD' but no regex pattern or format constraint in schema. LLMs may pass invalid dates (2024-13-45, 'next week') causing silent failures.
Inferred effective spec: <=2025-11-25.
| Scored | Grade | Overall | Spec posture | Rubric |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09-23 | C | 69 | <=2025-11-25 | v2 |
Vendedores que se están monitoreando: reputación, cantidad de publicaciones, ventas estimadas y precio promedio. Usar cuando preguntan cómo están contra la competencia.
Compara el precio de cada publicación propia contra el mercado: si está por encima, por debajo o si perdió la caja de compra. Usar cuando preguntan si están caros o por qué cayeron las ventas.
Inicia el flujo de conexión de una nueva cuenta de MercadoLibre: genera la URL de autorización y espera el callback. Usar cuando el usuario quiere agregar otra tienda.
Lista todas las cuentas de MercadoLibre conectadas al panel, con ID, nombre, estado y datos de sincronización. Usar para resolver el ID de una tienda cuando el usuario pregunta por una puntual.
Mensajes intercambiados con compradores después de la compra, asociados a cada orden. Sirve para detectar reclamos incipientes o pedidos de cambio.
Inteligencia de mercado de MercadoLibre. Modo "tendencias": búsquedas que están creciendo. Modo "categorias": categorías más relevantes para la cuenta. Modo "categoria": los más vendidos y el rango de precios de una categoría puntual (requiere categoria_id, ej. MLA1234).
Métricas de negocio: ventas, facturación, margen, ticket promedio, tasa de conversión, devoluciones, cancelaciones. Sin filtro de cuenta devuelve el CONSOLIDADO de todas las tiendas más el desglose de cada una.
Órdenes recientes con estado, fecha, monto, comprador, envío y si tiene reclamo. Filtrable por estado (pendiente, pagada, enviada, entregada, cancelada), rango de fechas, comprador o monto. Usar para auditar ventas o detectar problemas.
Panel consolidado de todas las tiendas: ventas de hoy vs ayer, facturación, órdenes, tasa de conversión, ticket promedio. Sin filtro de cuenta devuelve el CONSOLIDADO de todas las tiendas más el desglose de cada una. Empezá por acá cuando la pregunta es general.
Preguntas hechas en las publicaciones, con filtros por estado (pendientes o respondidas), publicación, mes o texto. Por defecto trae las pendientes, que es lo urgente. Devuelve el ID interno que necesita ml_responder_pregunta.
Tasa de respuesta, tiempo promedio de respuesta en minutos, cuántas preguntas terminaron en venta, publicaciones que más preguntas generan y distribución por hora del día. Sirve para dimensionar la atención y decidir horarios de cobertura.
Campañas y promociones que MercadoLibre ofrece a la cuenta, y qué publicaciones podrían entrar. Usar cuando preguntan si conviene entrar a una promo o al Hot Sale.
Listado de todas las publicaciones activas: título, precio, stock, cantidad vendida, estado. Filtrable por categoría, estado (activa, pausada, cerrada), rango de precio o texto. Usar para auditar el catálogo.
Campañas de publicidad de MercadoLibre: inversión, impresiones, clics, ACOS y ventas atribuidas. Usar cuando preguntan si conviene la pauta o cuánto están gastando en ads.
Reclamos abiertos, devoluciones en curso, cuáles afectan la reputación, cuáles tienen plazo de acción vencido y el monto en juego. Es lo primero a mirar cuando la reputación baja.
Rendimiento de cada publicación: impresiones, clics, tasa de clics, conversiones, ticket promedio. Identifica qué atrae visitas pero no vende, o qué vende bien. Usar cuando preguntan por qué no vendo.
Rentabilidad real por publicación: costo de venta (comisión + envío), margen bruto, margen neto. Sirve para identificar qué se vende con pérdida o qué es más rentable.
Color de reputación, nivel MercadoLíder, porcentaje de reclamos, cancelaciones y demoras de envío. Usar cuando preguntan por el termómetro o por qué bajó la reputación.
Publica la respuesta a una pregunta EN MERCADOLIBRE, visible para todos. Es una escritura real e irreversible: mostrale el texto al usuario y esperá su confirmación antes de ejecutarla. El id es el que devuelve ml_preguntas.
Diagnóstico de cada publicación: si tiene foto, descripción, atributos, envío configurado, garantía. Identifica publicaciones incompletas que no venden bien. Usar cuando preguntan por qué no venden.
Fuerza la sincronización inmediata de datos desde MercadoLibre al CRM: órdenes, preguntas, reclamos, reputación, etc. Es una escritura real en el backend: mostrale al usuario qué va a sincronizar y esperá confirmación.
Estado del conector: si está conectado al CRM, si tiene credenciales de MercadoLibre configuradas, cuántas cuentas hay conectadas. Usar para diagnosticar problemas de conexión.
Error handling is generic. Source shows catch blocks returning 'error()' with basic messages. No guidance on retryability, user-fixable vs fatal errors, or recovery steps. LLMs cannot distinguish transient failures from permanent ones.
Destructive tools (ml_actualizar_publicacion, ml_responder_pregunta, ml_sincronizar) lack explicit confirmation/dry-run support in schema. Descriptions mention 'wait for confirmation' but no tool-level mechanism enforces it. LLMs may execute without user approval.