claude-ecom MCP — Casos de uso, Instalar & Demo en vivo

Por qué usarlo

Características clave

CSV dentro, revisión estructurada fuera
Descomposición de KPI (ingresos = tráfico × CVR × AOV)
Cálculos respaldados por Python para precisión
Hallazgos priorizados, no un muro de gráficos
Lista de acciones próximas vinculadas a hallazgos

Demo en vivo

Cómo se ve en la práctica

claude-ecom-skill.replay ▶ listo

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Instalar

Elige tu cliente

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "claude-ecom-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/takechanman1228/claude-ecom",
        "~/.claude/skills/claude-ecom"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Reinicia después de guardar.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "claude-ecom-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/takechanman1228/claude-ecom",
        "~/.claude/skills/claude-ecom"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor usa el mismo esquema mcpServers que Claude Desktop. La configuración del proyecto prevalece sobre la global.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "claude-ecom-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/takechanman1228/claude-ecom",
        "~/.claude/skills/claude-ecom"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Haz clic en el icono MCP Servers de la barra lateral de Cline y luego en "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "claude-ecom-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/takechanman1228/claude-ecom",
        "~/.claude/skills/claude-ecom"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Mismo formato que Claude Desktop. Reinicia Windsurf para aplicar.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "claude-ecom-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/takechanman1228/claude-ecom",
        "~/.claude/skills/claude-ecom"
      ]
    }
  ]
}

Continue usa un array de objetos de servidor en lugar de un mapa.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "claude-ecom-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/takechanman1228/claude-ecom",
          "~/.claude/skills/claude-ecom"
        ]
      }
    }
  }
}

Añádelo a context_servers. Zed recarga en caliente al guardar.

claude mcp add claude-ecom-skill -- git clone https://github.com/takechanman1228/claude-ecom ~/.claude/skills/claude-ecom

Un solo comando. Verifica con claude mcp list. Quita con claude mcp remove.

Casos de uso

Usos del mundo real: claude-ecom

Revisión de ventas semanal en 10 minutos en lugar de 2 horas

👤 Fundadores DTC, gerentes de comercio electrónico ⏱ ~15 min beginner

Cuándo usarlo: Revisión de los números de la semana pasada el lunes por la mañana.

Requisitos previos

Exportación de CSV de pedidos desde Shopify/WooCommerce/etc. — La exportación estándar de pedidos de cualquier plataforma funciona; el mapeo de columnas es flexible
Python disponible localmente — python3 --version; la habilidad usa un entorno Python local
Habilidad instalada — git clone https://github.com/takechanman1228/claude-ecom ~/.claude/skills/claude-ecom

Flujo

Entregar el CSV

Usa claude-ecom. Aquí está el orders.csv de la semana pasada — haz una descomposición de KPI y cuéntame qué se movió.✓ Copiado

→ Números de ingresos, CVR, AOV con deltas semana a semana
Solicitar hallazgos

Ordena los 3 principales hallazgos por impacto. Sé específico — SKU nombrados, fuentes de tráfico, ventanas de tiempo.✓ Copiado

→ Hallazgos con puntos de datos, no 'los ingresos subieron'
Extraer acciones

Para cada hallazgo, propón una acción concreta que pueda tomar esta semana.✓ Copiado

→ Lista de acciones que podría pegar en una reunión de inicio del lunes

Resultado: Una revisión semanal que realmente leo.

Errores comunes

Los CSV basura producen revisiones basura — Limpia la exportación primero — fusiona reembolsos, excluye pedidos de prueba

Combinar con: filesystem

Entender por qué un SKU específico tiene bajo rendimiento

👤 Gerentes de producto, comerciantes ⏱ ~20 min intermediate

Cuándo usarlo: Un SKU estrella de repente se ralentizó y necesitas saber si es tráfico, conversión o precio.

Flujo

Filtrar a SKU

Usa claude-ecom. Enfócate en el SKU SHIRT-BLK-M de los últimos 60 días. Descompón los ingresos en tráfico × CVR × AOV y compara con los 60 anteriores.✓ Copiado

→ Descomposición con delta claro por factor
Verificar división de canales

¿La caída se concentra en un canal o en todos?✓ Copiado

→ Desglose de canales con análisis de concentración

Resultado: Un diagnóstico, no una vibra.

Informe de retención de cohorte de clientes a partir de datos de pedidos

👤 Equipos de crecimiento observando LTV ⏱ ~30 min intermediate

Cuándo usarlo: Revisión trimestral de tasas de repetición de cohorte.

Flujo

Cohortar los datos

Usa claude-ecom. Construye una tabla de retención de cohorte de adquisición mensual — pedidos/cliente por mes desde el primer pedido.✓ Copiado

→ Tabla de retención triangular
Comparar cohortes

¿Cuál cohorte es la mejor? ¿La peor? ¿Qué hay de diferente en ellas?✓ Copiado

→ Hipótesis fundamentadas en los datos

Resultado: Una vista de retención que podrías compartir con un inversor.

Errores comunes

Ventanas de datos cortas distorsionan cohortes recientes — Marca cohortes con <3 meses de historial como provisionales

Combinaciones

Combínalo con otros MCPs para multiplicar por 10

claude-ecom-skill + filesystem

Apunta a una carpeta de CSV semanales para análisis de tendencias automatizado

Ejecuta la revisión semanal para cada CSV en data/weekly/ y construye un dashboard en tiempo real.✓ Copiado

claude-ecom-skill + bigquery-server

En lugar de CSV, extrae de un almacén

Consulta BigQuery para los pedidos de la semana pasada y aliméntalo en claude-ecom para la revisión.✓ Copiado

Herramientas

Lo que expone este MCP

Herramienta	Entradas	Cuándo llamar	Coste
load_csv	path, column mapping	Iniciando cualquier análisis	local
kpi_decompose	date range	Revisión semanal / mensual	local Python
rank_findings	analysis output	Después de la descomposición	0
cohort_table	cohort granularity	Análisis de retención	local

Coste y límites

Lo que cuesta ejecutarlo

Cuota de API: Ninguno
Tokens por llamada: Moderado — solo tablas de resumen, no filas crudas
Monetario: Gratis (necesita Python local)
Consejo: Agrega en Python; nunca pegues filas de pedidos crudas en prompts.

Seguridad

Permisos, secretos, alcance

Almacenamiento de credenciales: None

Salida de datos: Los resúmenes de pedidos y hallazgos se envían a Claude API; las filas crudas pueden quedarse locales si mantienes la agregación en el lado del servidor

Los datos de pedidos a menudo incluyen PII del cliente. Oculta o excluye columnas de correo electrónico/nombre/dirección antes del análisis.

Resolución de problemas

Errores comunes y soluciones

Dependencias de Python faltantes

La habilidad usa pandas; ejecuta pip install -r ~/.claude/skills/claude-ecom/requirements.txt

Verificar: python -c 'import pandas'

Mapeo de columnas falla

Las exportaciones estándar de Shopify/Woo funcionan de inmediato. Para exportaciones personalizadas, proporciona un mapa de columnas en el prompt.

Números salvajes en la salida

Verifica filas de pedidos duplicadas o valores no monetarios en la columna de ingresos

Alternativas

claude-ecom vs otros

Alternativa	Cuándo usarla	Contrapartida
Looker Studio / Metabase dashboards	Quieres dashboards persistentes, no revisiones de una sola vez	Costo de configuración; sin narrativa generada por LLM
Shopify's own reports	Vistas integradas rápidas	Superficial; sin análisis de tienda cruzada o cohorte

Más

Recursos

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