Мониторинг Авито через MCP
Avito Monitor MCP
Удаленный MCP-сервер с одним инструментом поиска по Авито, который показывает только новые объявления с прошлого запроса
Средний риск
Средний уровень ставим, когда инструмент запускает код, ходит в сеть или читает файлы проекта. Перед установкой посмотрите, что именно он делает.
Почему такой уровень
- Обходит защиту Авито имитацией браузерных TLS-отпечатков, что может нарушать условия сайта
- Bearer-токен по умолчанию действует 365 дней и дает доступ к серверу без повторного входа
Установка
Ручная установка
cp .env.example .env && python -m venv .venv && .venv/bin/pip install -e '.[dev]' && .venv/bin/python -m avito_mcpЛокальный запуск: сначала сгенерируйте ACCESS_CODE и TOKEN_SECRET командами из README.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Сервер дает агенту один инструмент search_avito: он ищет объявления по запросу и ценовому диапазону и возвращает лишь те, которых не было в предыдущем вызове того же поиска. Рассчитан на периодические задачи вроде ChatGPT Scheduled Tasks, когда агент сам заходит проверять новые объявления по расписанию. У Авито нет публичного API для такого поиска, поэтому сервер читает обычную HTML-страницу выдачи через curl_cffi с браузерным TLS-отпечатком, чтобы снизить шанс блокировки QRATOR, но полностью от нее не застрахован. В SQLite хранится только история поиска: запрос, ценовой лимит и id уже виденных объявлений, без цен, описаний и HTML. Подключение защищено OAuth 2.1 Authorization Code с PKCE: один раз вводится общий ACCESS_CODE, после чего выдается долгоживущий bearer-токен.
Для кого. Для тех, кто хочет, чтобы агент сам отслеживал появление новых объявлений на Авито по заданным условиям.
Подходит, если
- Нужно регулярно проверять Авито на новые объявления по цене и запросу без ручного захода на сайт
- Агент работает по расписанию, например ChatGPT Scheduled Tasks
- Достаточно одного инструмента поиска, без сообщений и профиля
Не подходит, если
- Нужен гарантированный обход блокировок Авито: curl_cffi снижает риск 429, но не устраняет его
- Нужны сообщения, публикация объявлений или доступ к личному кабинету
- Важна стабильность в проде: сервер экспериментальный, self-hosted
Пример запроса к агенту
Проверяй раз в день новые объявления на Авито по запросу «велосипед шоссейный» дешевле 40000 рублейОграничения
У Авито нет официального buyer API, сервер читает публичную страницу и может получать HTTP 429 от QRATOR даже с браузерным TLS-отпечатком. Нужен собственный хостинг (Docker Compose), публичный HTTPS-домен для PUBLIC_BASE_URL и ручная генерация ACCESS_CODE и TOKEN_SECRET. Bearer-токен по умолчанию живет 365 дней. Проект с нуля звезд и одним автором, README не описывает подключение ни к одному MCP-клиенту кроме ChatGPT Scheduled Tasks.
Как отключить. Остановите контейнер (docker compose down) и удалите сервер из настроек MCP-клиента.
MCP
- Транспорт
- http
- Авторизация
- OAuth
| Переменные окружения | |
|---|---|
| ACCESS_CODE обязательная, секрет | Общий код для первого входа, после которого выдается bearer-токен |
| TOKEN_SECRET обязательная, секрет | Секрет для подписи выданных bearer-токенов |
| PUBLIC_BASE_URL обязательная | Внешний HTTPS-адрес сервера без /mcp в конце |
Проверка безопасности
- Обходит защиту Авито имитацией браузерных TLS-отпечатков, что может нарушать условия сайта
- Bearer-токен по умолчанию действует 365 дней и дает доступ к серверу без повторного входа
Коротко о README
README подробно объясняет ограничение (нет buyer API у Авито), способ обхода блокировок через curl_cffi с ротацией браузерных профилей, что именно хранится в SQLite, схему OAuth 2.1 с PKCE вместо API-ключей и два способа запуска: локально через venv и через Docker Compose с healthcheck.
Частые вопросы
Сервер хранит найденные объявления?
Нет. В SQLite остаются только запрос, ценовой лимит и непрозрачные id уже показанных объявлений, без цен, текста и HTML.
Нужен ли API-ключ Авито?
Нет, сервер читает публичную страницу поиска. Вместо ключа Авито используется собственный ACCESS_CODE для входа в сам MCP-сервер.
Похожие
Самостоятельно размещаемая база знаний с блочными ссылками и встроенным MCP-сервером для подключения AI-агентов к заметкам
CLI для всех API Google Workspace с выводом в JSON и набором скиллов для агентов: Drive, Gmail, Calendar, Sheets и другие
Локальный поиск по заметкам, документации и расшифровкам встреч в Markdown: ключевые слова, смысловой поиск и ранжирование, есть MCP
Менеджер задач для AI-разработки: разбирает PRD на задачи с зависимостями и ведет агента по ним через MCP или CLI