
Construa um agente de monitoramento de preços que acompanha ofertas para você
A maioria das pessoas verifica um preço uma vez, esquece e compra no momento errado.
A lacuna entre "Eu vi que isso estava caro" e "Vou esperar por uma promoção" raramente se fecha — porque ninguém tem um script rodando às 2 da manhã verificando se o preço caiu.
Agentes de IA podem fechar esse ciclo. Dê a um agente um produto, uma meta de preço e um canal de notificação, e ele monitorará o mercado para você — verificando preços diariamente, comparando entre comerciantes e alertando você quando as condições forem atendidas.
Este post mostra como construir isso com um trabalho cron, o servidor BuyWhere MCP e um simples motor de decisão.
O que você precisa
- Servidor BuyWhere MCP — preços em tempo real em 9 países e vários comerciantes por produto
-
Um mecanismo de agendamento —
cron+ um script Python, ou qualquer fila de tarefas - Um canal de notificação — email, Slack ou Telegram (este post usa email)
O servidor MCP fornece os dados. O resto é orquestração.
O loop central
Todo dia às 8h:
1. Carregue sua lista de monitoramento (produto + preço alvo)
2. Para cada produto, busque os preços atuais entre todos os comerciantes
3. Se algum comerciante estiver no preço alvo ou abaixo → envie alerta
4. Registre o resultado para análise futura
Isso não é complicado. A complexidade está em torná-lo confiável e acionável.
Implementação
import subprocess
import json
import smtplib
from email.message import EmailMessage
from datetime import datetime
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class ProductWatch:
query: str
country: str
target_price: float
currency: str = "SGD"
# Sua lista de monitoramento — amplie isso como quiser
WATCHLIST = [
ProductWatch("Sony WH-1000XM5", "SG", 350.0),
ProductWatch("Dyson V15 vacuum", "SG", 600.0),
ProductWatch("Nintendo Switch 2", "SG", 480.0),
]
def search_products(query: str, country: str, limit: int = 10) -> list[dict]:
"""Chame o servidor BuyWhere MCP para obter resultados de produtos."""
result = subprocess.run(
[
"npx", "-y", "@buywhere/mcp-server",
"search",
"--query", query,
"--country", country.lower(),
"--limit", str(limit)
],
capture_output=True, text=True, timeout=30
)
if result.returncode != 0:
return []
try:
data = json.loads(result.stdout)
return data.get("products", data.get("data", []))
except json.JSONDecodeError:
return []
def check_watchlist() -> list[str]:
"""Verifique cada produto na lista de monitoramento. Retorna mensagens de alerta."""
alertsEste artigo apresenta uma aplicação prática de agentes de IA no monitoramento de preços, o que pode ajudar empresas brasileiras a otimizar suas estratégias de vendas e marketing. Com a automação, é possível melhorar a experiência do consumidor e aumentar as vendas em períodos de promoção.
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