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linkfox-ehunt-shopify-store-query

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Chinese

EHunt Shopify 店铺查询（
ehunt/shopify/storeQuery
）

EHunt Shopify 店铺查询（
ehunt/shopify/storeQuery
）

在具备 LinkFox「第三方数据服务」MCP 时，对应网关路由 
ehunt/shopify/storeQuery
 调用（MCP 展示名：Shopify 店铺查询，确切工具名以当前环境下发的工具元数据为准）。鉴权与上游路由由网关处理；若响应含根级 
code
字段，是否成功以实网为准。
当具备 LinkFox「第三方数据服务」MCP 时，可调用对应网关路由 
ehunt/shopify/storeQuery
（MCP 展示名：Shopify 店铺查询，确切工具名以当前环境下发的工具元数据为准）。鉴权与上游路由由网关处理；若响应包含根级 
code
字段，是否成功以实际网络情况为准。

要点

要点

  • 分页：
    page
    从 1 起；
    pageSize
    默认 20、最大 100。
  • 区间入参：
    *Min
    / 
    *Max
    成对出现（产品数、广告数、月访问量、月订单量），组成上游区间。
  • 店铺年限 
    year
    ：1=最近 1 年、2=12 年、3=23 年、4=3 年以上。
  • 排序：
    sortBy
    整数枚举（0=产品数,1=类目数,2=月访问量,3=FB 粉丝,4=Ins 粉丝,5=广告数,6=相关度,7=月订单数默认）；
    orderBy
    为 
    desc
    （默认）/
    asc
    。
  • 国家：
    country
    传国家代码（如 
    US
    、
    CN
    ）。
  • 分页：
    page
    从 1 开始；
    pageSize
    默认值为 20，最大值为 100。
  • 区间入参：
    *Min
    / 
    *Max
    需成对传入（适用于产品数、广告数、月访问量、月订单量），组成上游查询区间。
  • 店铺年限 
    year
    ：1=最近1年、2=12年、3=23年、4=3年以上。
  • 排序：
    sortBy
    为整数枚举类型（0=产品数,1=类目数,2=月访问量,3=FB粉丝,4=Ins粉丝,5=广告数,6=相关度,7=月订单数（默认））；
    orderBy
    取值为 
    desc
    （默认）或 
    asc
    。
  • 国家：
    country
    传入国家代码（如 
    US
    、
    CN
    ）。

脚本（可选）

脚本（可选）

命令行调试：
python scripts/ehunt_shopify_store_query.py '<JSON>'
（需 
LINKFOXAGENT_API_KEY
）。详见 references/api.md 末尾。
命令行调试：
python scripts/ehunt_shopify_store_query.py '<JSON>'
（需配置 
LINKFOXAGENT_API_KEY
）。详情请见 references/api.md 末尾。

参考

参考

入参/出参表见 references/api.md。
<!-- LF_LARGE_RESPONSE_BLOCK -->
入参/出参表请查看 references/api.md。
<!-- LF_LARGE_RESPONSE_BLOCK -->

Handling Large Responses

处理大体积响应

To avoid overflowing the agent context, persist the response to disk and extract only the fields you need:
python scripts/response_io.py run --script scripts/ehunt_shopify_store_query.py --out-dir <DIR> '<params>'
python scripts/response_io.py read <file> --fields "<paths>"   # or --path "<JMESPath>"
Pick 
--out-dir
outside any git working tree (e.g. 
/tmp/...
on Unix, 
%TEMP%/...
on Windows). Persisted responses may contain PII, pricing, or auth-sensitive data — do not commit them. Files are not auto-deleted; clean up when the task is done.
run
writes the full response to a file and emits only a schema preview + file path. 
read
projects specific fields, with 
--limit/--offset
for slicing and 
--format json|jsonl|csv|table
for output.
When to prefer this pattern — apply your judgment based on the response characteristics, e.g.:
  • High field count per record, or fields you don't need
  • Batch/paginated results (multiple items per call)
  • Long-text fields (descriptions, reviews, HTML, time series)
  • Output reused across later steps rather than consumed immediately
For small, single-use responses, calling the main script directly is fine.
⚠️ The preview is a truncated schema + sample, not the full data. Any field-level decision must read from the persisted file via 
read
.
<!-- /LF_LARGE_RESPONSE_BLOCK -->
为避免超出 Agent 上下文限制，请将响应持久化到磁盘，并仅提取所需字段：
python scripts/response_io.py run --script scripts/ehunt_shopify_store_query.py --out-dir <DIR> '<params>'
python scripts/response_io.py read <file> --fields "<paths>"   # 或使用 --path "<JMESPath>"
请将 
--out-dir
设置在 git 工作区之外（例如 Unix 系统的 
/tmp/...
，Windows 系统的 
%TEMP%/...
）。持久化的响应可能包含个人身份信息（PII）、定价或敏感鉴权数据——请勿提交这些文件。文件不会自动删除，任务完成后请自行清理。
run
命令会将完整响应写入文件，仅输出 schema 预览和文件路径。
read
命令用于提取指定字段，可通过 
--limit/--offset
进行切片，通过 
--format json|jsonl|csv|table
指定输出格式。
何时优先使用此模式——请根据响应特性判断，例如：
  • 每条记录字段数量多，或包含不需要的字段
  • 批量/分页结果（每次调用返回多条数据）
  • 长文本字段（描述、评论、HTML、时间序列）
  • 输出结果需在后续步骤中重复使用，而非立即消费
对于小型、单次使用的响应，直接调用主脚本即可。
⚠️ 预览内容是截断后的 schema + 示例，并非完整数据。任何字段级别的操作都必须通过 
read
命令从持久化文件中读取。
<!-- /LF_LARGE_RESPONSE_BLOCK -->",