Wildberries

Name: Wildberries
Author: dontsovcmc

โดย dontsovcmcรุ่น 0.1.1i★ –iรันบนเครื่อง

ชื่อใน registryio.github.dontsovcmc/wildberries

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 1 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
การใช้งานiยังไม่ได้วัด★ –

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
ช่องทาง (transport): stdio
หมวด: การตลาดและโซเชียล
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: WB_TOKEN

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
ค่าที่คุณต้องใส่เอง: WB_TOKEN

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add wildberries --env WB_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx mcp-server-wildberries

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

WB_TOKEN ความลับ จำเป็น env

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

✓ ผ่าน
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub dontsovcmc ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
… ยังไม่ตรวจ
ยังมีคนดูแล
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
… ยังไม่ตรวจ
มีสัญญาอนุญาต (license)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
– ไม่เกี่ยว
endpoint ตอบ
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
– ไม่เกี่ยว
ล็อกอินแบบ OAuth
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
… ยังไม่ตรวจ
คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2959 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 7% ของอีก 2959 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2959 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Wildberries ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: WB_TOKEN

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

MCP YouTube Transcript

โดย jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

รันบนเครื่อง★ 495MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา

ติดตั้ง

Google Analytics MCP

โดย surendranb

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

รันบนเครื่อง★ 244MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา

ติดตั้ง

BibiGPT YouTube Video Summarizer

โดย JimmyLv

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

รันบนคลาวด์★ 137MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา

ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ภาพรวม

สามเสาของ PopNx MCP

ใช้ทำอะไรได้

ติดตั้ง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ต้องใส่เอง

ทำอะไรได้บ้าง

ผลตรวจเบื้องต้นi

ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

ยังมีคนดูแล

มีสัญญาอนุญาต (license)

endpoint ตอบ

ล็อกอินแบบ OAuth

คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

คำถามที่พบบ่อย

ตัวที่ใช้แทนได้

MCP YouTube Transcript

Google Analytics MCP

BibiGPT YouTube Video Summarizer

README จากผู้ทำ

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