# SuperShopping Muse connector

From musedirectory.ai, the independent directory of Meta Muse connectors. Not affiliated with Meta.

## SuperShopping

Search, compare and buy new and used products with natural language queries and outfit recommendations.

- Record: https://musedirectory.ai/connector/supershopping
- Category: Shopping & Commerce
- Developer: atdev.ai
- Muse status: Extra setup. Not in Muse's Connectors list yet. Muse can still use it: its page gives you a request to paste into Muse.
- Health: Working, 900ms, checked 2026-09-28T08:01:49Z
- Endpoint: https://supershopping-mcp.atdev.ai/mcp
- Auth: No account needed; Pricing: unknown
- Screening: Screened, no issues found (2026-09-23T22:35:49Z)
- Source: Found in the official MCP Registry (ai.atdev/supershopping) https://registry.modelcontextprotocol.io/v0/servers?search=ai.atdev%2Fsupershopping

AI shopping assistant that searches new and used products across multiple marketplaces, compares specs and prices, recommends items by budget and intent, and suggests coordinated outfits. Connects to Korean shopping platforms and provides price analysis by category.

Example request: "Find a men's winter coat under 200,000 won and show me outfits to wear with it."

How to connect: Not in Muse's Connectors list yet, but Muse can still use it. Paste this into Muse: "Use SuperShopping to help me. It is a free service with an MCP server at https://supershopping-mcp.atdev.ai/mcp. It does not need an API key. Ask me before you share anything with it." Muse asks before it shares anything with the app's site. Meta does not review apps used this way, so only use ones you trust. We tested this in the Muse app on September 24, 2026: Muse used an app's link directly this way and returned a live answer.

Tools:
- search_products: 자연어로 신품·중고 통합 상품 검색 (슈퍼쇼핑의 기본 진입점). 언제: 사용자가 특정 상품을 찾을 때. 예) "남성 패딩 20만원 이하", "중고 RTX 4070", "27인치 게이밍 모니터". 자동 처리: 도메인(패션/전자)·성별·가격대·속성을 질의에서 추출해 필터링. 반환: {items: [{title, min_price, key_specs, thumbnail, buy_url, source, condition, ...}], total}. → 결과 제시 시 각 buy_url을 링크로 함께 보여줘
- get_product_detail: 슈퍼쇼핑 상품의 전체 상세 — 스펙·쇼핑몰별 가격(offers)·신품/중고 교차비교. 언제: 사용자가 한 상품을 깊이 보거나 구매 직전일 때. (product_id는 search/recommend 결과에서 얻는다) 반환: 전체 속성 + offers(쇼핑몰별 buy_url) + comparison_url + other_sources(같은 모델의 다른 소스 신품↔중고 가격 스프레드) + affiliate_disclosure(있으면 고지). → other_sources로 "같은 모델 중고는 얼마" 같은
- get_product_image: 슈퍼쇼핑 상품의 대표 이미지를 실제 이미지(렌더 가능)로 반환. 언제: 사용자가 상품 사진을 보고 싶어할 때("이 코트 보여줘"). 검색/추천 결과의 thumbnail은 URL(텍스트)이라 화면에 안 뜨므로, 시각 확인이 필요하면 이 툴로 이미지 자체를 가져온다. 반환: 이미지 콘텐츠(여러 개를 한 번에 보여주지 말고 관심 상품 위주로 호출).
- compare_products: 슈퍼쇼핑 상품 여러 개(2~5개)의 스펙·가격 비교 매트릭스 + 한 줄 결론. 언제: 사용자가 후보 여러 개를 견주려 할 때("이 중에 뭐가 나아?"). product_ids는 search 결과에서. 반환: {attributes: 공통 키, matrix: 상품별 값/가격, verdict: 한국어 결론}.
- recommend_products: 슈퍼쇼핑에서 의도·예산 기반 상품 추천 + 추천 근거. 언제: 사용자가 구체적 검색어 없이 용도/취향/예산만 말할 때("겨울 데이트룩 추천", "50만원대 가성비 노트북"). 인자: intent(용도/취향), budget(예산 상한), must_have(필수 조건). 반환: {recommendations: [{title, min_price, reason, buy_url, thumbnail, source}], affiliate_disclosure?}. → 각 추천을 buy_url 링크와 함께 제시하
- recommend_outfit: 슈퍼쇼핑에서 어울리는 코디를 추천 (씨앗 상품 또는 의도 기반). 언제: "이 코트에 어울리는 코디", "가을 데이트룩 코디" 처럼 한 벌 구성을 원할 때. 인자: product_id(씨앗 아이템, 선택), intent(의도/무드, 선택), budget(전체 예산 상한, 선택). 둘 중 하나는 필요. 반환: {seed, items:[{slot, title, min_price, reason, buy_url, thumbnail, source}], styling_reason, affiliate_disc
- analyze_market: 슈퍼쇼핑 카테고리 시세 분석 — 가격 분포·최저가몰·대안. 언제: 사용자가 시세/적정가를 물을 때("그래픽카드 요즘 얼마", "노트북 가격대"). category는 이름(예: '노트북') 또는 ID. 반환: 가격 통계(최저/중앙/최고·분포)·최저가 쇼핑몰·대안 상품.
- initiate_checkout: 슈퍼쇼핑에서 선택한 상품의 구매로 연결 — 최저가 쇼핑몰의 구매 링크와 가격·고지를 반환. 언제: 사용자가 구매 의사를 보일 때("이거 살래", "구매하기"). 실제 결제는 판매처 페이지에서 일어난다. 반환: {payload: {merchant, buy_url(제휴 변환됨), price, ...}, affiliate_disclosure?, next_actions}. → buy_url을 명확한 구매 링크로 제시하고, affiliate_disclosure가 있으면 반드시 고지하라. 중고(used)는 

Screening checks:
- MCP handshake: pass (Answered in 718ms)
- Domain against threat feeds (Cloudflare security DNS): pass (supershopping-mcp.atdev.ai not flagged)
- Published packages against the OSV malicious-package database: n/a (No npm or PyPI package published)
- Hidden instructions or invisible characters in tool text: pass (8 tools read, nothing found)
- Inputs asking for passwords, card numbers or seed phrases: pass (None found)
- Domain and redirects: pass (Domain registered 366 days ago)
- AI review of purpose and tool behavior: pass (No concerns)