Wildberries

Name: Wildberries
Author: dontsovcmc

제작자: dontsovcmc버전 0.1.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.dontsovcmc/wildberries

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

MCP server for Wildberries Seller API — products, orders, supplies, analytics, advertising

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 마케팅 및 소셜 미디어
입력해야 할 값: WB_TOKEN

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
직접 입력할 값: WB_TOKEN

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "wildberries": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-wildberries"
      ],
      "env": {
        "WB_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add wildberries --env WB_TOKEN=your-value -- uvx mcp-server-wildberries

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "wildberries": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-wildberries"
      ],
      "env": {
        "WB_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "wildberries": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-wildberries"
      ],
      "env": {
        "WB_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

WB_TOKEN 비밀 필수 env

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 dontsovcmc 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 2969개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 2969개 중 7%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2969개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Wildberries, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: WB_TOKEN

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

MCP YouTube Transcript

제작자: jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

내 컴퓨터에서 실행★ 495MIT9일 전 업데이트

설치

Google Analytics MCP

제작자: surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

내 컴퓨터에서 실행★ 244MIT9일 전 업데이트

설치

BibiGPT YouTube Video Summarizer

제작자: JimmyLv

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

클라우드에서 실행★ 137MIT10일 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

mcp-server-wildberries

mcp-name: io.github.dontsovcmc/wildberries

MCP-сервер для Wildberries Seller API — товары, заказы, поставки, аналитика, реклама, финансы.

235 действий, покрывающих все разделы WB API.

Построен по официальной документации Wildberries API.

Архитектура

Сервер использует паттерн search + execute — вместо 235 отдельных инструментов предоставляет 3:

Инструмент	Описание
`wb_search`	Поиск действий по описанию на естественном языке
`wb_execute`	Выполнение действия по ID
`wb_execute_file`	Выполнение действия со скачиванием файла

Это экономит токены в контексте LLM — схемы 3 инструментов вместо 235.

Как это работает

LLM: wb_search("cancel fbs order")

→ [{"id": "fbs-order-cancel", "params_schema": {"order_id": "int"}, ...}]

LLM: wb_execute("fbs-order-cancel", '{"order_id": 12345}') → {"status": "ok"}

Настройка

1. Получите API-токен Wildberries

Откройте Личный кабинет продавца WB → Настройки → Доступ к API → Создать токен.

2. Установите и подключите

macOS / Linux

Установка:

pip install mcp-server-wildberries

Подключение к Claude Code (токен в командной строке):

claude mcp add wildberries -e WB_TOKEN=ваш-токен -- mcp-server-wildberries

Подключение к Claude Code (токен из .env файла):

source .env && claude mcp add wildberries -e WB_TOKEN -- mcp-server-wildberries

Удаление MCP-сервера:

claude mcp remove wildberries

CLI без Claude (токен в командной строке):

WB_TOKEN=ваш-токен mcp-server-wildberries ping

CLI без Claude (токен из .env файла):

source .env && mcp-server-wildberries ping

Windows

Установка:

pip install mcp-server-wildberries

Подключение к Claude Code (токен в командной строке):

set WB_TOKEN=ваш-токен && claude mcp add wildberries -e WB_TOKEN -- mcp-server-wildberries

Подключение к Claude Code (токен из .env файла):

for /f "tokens=1,2 delims==" %a in (.env) do set %a=%b

claude mcp add wildberries -e WB_TOKEN -- mcp-server-wildberries

Удаление MCP-сервера:

claude mcp remove wildberries

CLI без Claude (токен в командной строке):

set WB_TOKEN=ваш-токен && mcp-server-wildberries ping

CLI без Claude (токен из .env файла):

for /f "tokens=1,2 delims==" %a in (.env) do set %a=%b

mcp-server-wildberries ping

Запуск через uvx (без установки)

Если не хотите устанавливать пакет глобально, используйте uvx — он скачает и запустит автоматически:

# Подключение к Claude Code

claude mcp add wildberries -e WB_TOKEN=ваш-токен -- uvx mcp-server-wildberries

CLI

WB_TOKEN=ваш-токен uvx mcp-server-wildberries ping

Запуск через --mcp-config (на одну сессию)

Подключает сервер только на время одной сессии Claude, не сохраняя в настройки. Токен хранится в отдельном .env.mcp файле, а не в конфиге Claude.

Из JSON-строки:

claude --mcp-config '{"wildberries":{"command":"bash","args":["-c","source ~/.env.mcp && exec uvx mcp-server-wildberries"]}}'

Из файла:

claude --mcp-config ~/mcp-servers.json

Только указанные серверы, без сохранённых:

claude --strict-mcp-config --mcp-config ~/mcp-servers.json

Пример ~/mcp-servers.json:

"wildberries": { "command": "bash", "args": ["-c", "source ~/.env.mcp && exec uvx mcp-server-wildberries"] } }

Пример ~/.env.mcp:

WB_TOKEN=ваш-токен

Плюсы:

Токены в отдельном файле .env.mcp, а не в настройках Claude
Один файл mcp-servers.json на все проекты — легко делиться конфигом в команде
--strict-mcp-config — запуск с точным набором серверов, без лишних
Не засоряет глобальные настройки при экспериментах

Минусы:

Сервер не сохраняется между сессиями — нужно указывать флаг при каждом запуске
Длинная команда запуска, если без файла

После подключения перезапустите Claude Code.

Переменные окружения

Переменная	Обязательная	По умолчанию	Описание
`WB_TOKEN`	Да	—	API-токен Wildberries (JWT)
`WB_TIMEOUT`	Нет	30	Таймаут HTTP-запросов к API (секунды)
`WB_FILE_TIMEOUT`	Нет	60	Таймаут скачивания файлов (секунды)

Доступные действия (235)

Все действия доступны через wb_search → wb_execute. Подробное описание каждого действия — в документации по разделам:

Домен	Кол-во	Описание
`general`	9	Ping, информация о продавце, пользователи
`content`	18	Категории, карточки товаров, теги, бренды
`fbs_orders`	31	FBS-заказы, стикеры, поставки, пропуска, метаданные
`dbw_orders`	16	DBW-заказы (доставка WB)
`dbs_orders`	20	DBS-заказы (дропшиппинг)
`pickup_orders`	16	Самовывоз (click & collect)
`fbw_supplies`	7	FBW-поставки на склад WB
`advertising`	26	Рекламные кампании, ставки, статистика
`communications`	22	Вопросы, отзывы, чаты
`tariffs`	5	Комиссии, тарифы на доставку
`analytics`	17	Воронка продаж, поисковые запросы, остатки
`reports`	24	Заказы, продажи, остатки, маркировка
`finance`	12	Баланс, отчёты, эквайринг, документы
`wbd`	12	Цифровые товары, ключи активации

Примеры поиска

wb_search("новые заказы fbs")

wb_search("баланс") wb_search("отзывы", domain="communications") wb_search("download report", domain="reports")

CLI

# MCP-сервер (по умолчанию, без аргументов)

mcp-server-wildberries

Все доступные команды

mcp-server-wildberries --help

Справка по конкретной команде

mcp-server-wildberries fbs-orders --help

Примеры команд

mcp-server-wildberries ping mcp-server-wildberries seller-info mcp-server-wildberries fbs-orders-new mcp-server-wildberries tariff-commissions mcp-server-wildberries fbs-orders --date-from 2025-01-01 --limit 10 mcp-server-wildberries advert-campaign-rename 12345 "Новое название" mcp-server-wildberries analytics-csv-download dl_abc report.csv

Версия

mcp-server-wildberries --version

Пример

$ WB_TOKEN=ваш-токен mcp-server-wildberries ping

{"TS": "2026-05-06T18:06:30Z", "Status": "OK"}

$ WB_TOKEN=ваш-токен mcp-server-wildberries seller-info {"name": "ИП Иванов И.И.", "sid": "...", "tradeMark": "MyBrand"}

Pydantic-модели

Модели параметров доступны как отдельная библиотека для использования в своих Python-программах:

pip install mcp-server-wildberries

from mcp_server_wildberries.models import FbsOrdersParams, SubjectsListParams

params = FbsOrdersParams(date_from="2025-01-01", limit=50)

params.model_dump() → {"date_from": "2025-01-01", "date_to": "", "limit": 50, ...}

62 Pydantic-модели покрывают параметры всех 235 действий. Полный список — в src/mcp_server_wildberries/models.py.

Разработка

pip install -e ".[test]"

ruff check src/ tests/ pytest tests/ -v

Лицензия

MIT

Wildberries

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

MCP YouTube Transcript

Google Analytics MCP

BibiGPT YouTube Video Summarizer

제작자의 README

mcp-server-wildberries

Архитектура

Как это работает

Настройка

1. Получите API-токен Wildberries

2. Установите и подключите

macOS / Linux

Windows

Запуск через uvx (без установки)

CLI

Запуск через --mcp-config (на одну сессию)

Переменные окружения

Доступные действия (235)

Примеры поиска

CLI

Все доступные команды

Справка по конкретной команде

Примеры команд

Версия

Пример

Pydantic-модели

params.model_dump() → {"date_from": "2025-01-01", "date_to": "", "limit": 50, ...}

Разработка

Лицензия