1. 系統概述

1.1 目標

將既有 Python 3.8 + pyrfc 的 SAP 請購單 FastAPI 服務，以 Python 3.11 + FastMCP 框架封裝為 MCP Server，讓 Claude Desktop、Cherry Studio 等 MCP 客戶端能以自然語言呼叫 SAP 功能。

1.2 整體架構

MCP Client（Claude Desktop / Cherry Studio）
    ↓ stdio（本機）或 SSE（區域網路）
mcp_server.py（FastMCP 3.x，Python 3.11，port 8080）
    ↓ httpx POST
FastAPI main.py（pyrfc38 專案，Python 3.8，localhost:8000）
    ↓ pyrfc
SAP ECC 6.0（192.168.8.14 / 8.15，sysnr=01，client=200/570）

設計原則：MCP Server 不直接連 SAP，SAP 連線由 FastAPI 服務（pyrfc38 專案）統一負責。請注意pyrfc 已從 PyPI yanked，僅在 pyrfc38 專案虛擬環境中管理。

2. MCP Tools 清單

3. 三種操作情境

情境一：參考工號歷史資料建立請購單

使用者僅提供員工姓名，系統自動查詢申請人工號與歷史請購單範例，再以範例值建立新的請購單。

使用者輸入員工姓名
    → search_requester（確認申請人工號）
    → get_pr_history（取得歷史請購單範例值）
    → pr_create_pr（以範例值建立請購單）
    → 回傳 PR 單號

情境二：依本文逐步填寫欄位建立請購單

使用者依本文逐步填入各欄位（廠商 / 申請人 / 交貨日 / 金額 / 成本中心 …），系統同步查詢各主檔代碼後合併建立請購單。

使用者依本文填寫
    → search_cost_center   （確認成本中心代碼）
    → search_pur_group     （確認採購組代碼）
    → search_matl_group    （確認物料群組代碼）
    → pr_create_pr（帶入完整本文建立請購單）
    → 回傳 PR 單號

情境三：直接貼入範例值建立請購單

使用者貼入 JSON 或表格範例值，系統直接呼叫 FastAPI 建立請購單。

使用者貼入 JSON / 表格範例值
    → pr_create_pr（直接呼叫 FastAPI）
    → SAP RFC
    → 建立請購單 → PR 單號

4. 核心程式碼片段

4.1 MCP Server 入口

# mcp_server.py
from fastmcp import FastMCP
from tools.pr import create_pr
from tools.material import search_material

mcp = FastMCP("SAP MCP Server")
mcp.add_tool(create_pr)
mcp.add_tool(search_material)

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")   # 測試環境若為本機 Claude Desktop
    # mcp.run(transport="sse", port=8080)  # 區域網路 Cherry Studio

4.2 pr_create_pr Tool

# tools/pr.py
import httpx
from fastmcp import tool

FASTAPI_BASE = "http://localhost:8000"

@tool
async def create_pr(payload: dict) -> dict:
    """建立 SAP 請購單，回傳 PR 單號。"""
    async with httpx.AsyncClient(timeout=30) as client:
        resp = await client.post(f"{FASTAPI_BASE}/pr/create", json=payload)
        resp.raise_for_status()
        return resp.json()

4.3 Parquet 歷史查詢

# tools/parquet_query.py
import polars as pl
from pathlib import Path

PR_FILE = Path(__file__).parent.parent / "data" / "PR_20250701_20250710.parquet"

def get_pr_history(requester: str, n: int = 3) -> list[dict]:
    """以申請人工號查詢最近 n 筆歷史請購單。"""
    lf = pl.scan_parquet(PR_FILE)
    return (
        lf.filter(pl.col("AFNAM") == requester)
          .sort("BADAT", descending=True)
          .limit(n)
          .collect()
          .to_dicts()
    )

5. 環境建置重點

5.1 Python 版本分工

5.2 pyrfc 安裝注意事項

pyrfc 已從 PyPI yanked，需手動從 SAP GitHub 下載 wheel 安裝，並將 sapnwrfc.dll 複製至 System32。詳見 python rfc Connector 一文。

5.3 MCP Client客戶端設定

{
  "mcpServers": {
    "sap-mcp": {
      "command": "C:/path/to/venv311/Scripts/python.exe",
      "args": ["C:/path/to/mcp_server.py"]
    }
  }
}

6. 小結

• 自然語言 → SAP 操作：透過 MCP 工具鏈，使用者無需了解 SAP 欄位命名，直接以中文描述需求即可開立請購單。
• 架構解耦：pyrfc 相依性隔離在 Python 3.8 虛擬環境，MCP Server 以 httpx 呼叫，互不干擾。
• 三種情境覆蓋：從完全依賴歷史資料、逐欄位互動填寫到直接貼入 JSON，滿足不同使用者習慣。