FrugalFinder

Schnäppchenjagd als Dienstleistung mit bestem Preis-Leistungs-Verhältnis. Reiche ein, was du willst + warum + Budget; ein FrugalBot-Agent scannt regelmäßig und liefert die beste Wert-Gelegenheit – nicht die billigste, nicht die ausgefallenste.

Architektur (MVP)

[Web UI / Telegram bot / MCP client agents] 
        ↓ POST
   Vercel serverless API  ──→  Vercel KV store (wishlists + scans)
        ↓                        ↑
   FrugalBot analyzer            │ scheduled re-scan
   (OpenRouter LLM)      ────────┘  (Vercel Cron, hourly tick)

Related MCP server: Wishfinity +W MCP Server

Endpunkte

Campingplatz-Reservierungs-Watcher

Überwache mehrere Recreation.gov-Campingplätze auf freie Plätze in deinem Zeitfenster. site_preference: "lakefront" bewertet Seeufer-Plätze höher, wenn sie durch Stornierungen frei werden. Bewertung: Verfügbarkeit + Präferenzübereinstimmung + Ausstattung (Schatten, Haustiere, befestigte Zufahrt) − Preis.

curl -X POST https://YOUR-DOMAIN.vercel.app/api/reservations \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"campground_ids":["233117","232665"],"date_window":"2026-10-09 to 2026-10-12","site_preference":"lakefront","cadence":"daily"}'

Bekannte Einschränkung: Der datumsbasierte Verfügbarkeits-Endpunkt von Recreation.gov liefert derzeit 404 für anonyme Aufrufer (API geändert). Der Scanner nutzt deren öffentliche Standort-Metadatensuche (verifiziert funktionierend: Schleifen, Attribute, Status, Preis). Wenn datumsgenaue Verfügbarkeit wieder verfügbar ist, binde sie in getCampgroundSites() ein – alles nachgelagerte verarbeitet sie bereits. ReserveAmerica (NC-Staatsparks) blockiert anonyme API-Aufrufe; falls später nötig, als Anbieter mit Cookies/Session hinzufügen.

Multi-LLM-Vergleich („Qualitäts- vs. Kostenkontrolle“)

POST /api/compare lässt drei Modellstufen mit demselben Frugal-Bot-Prompt gegeneinander antreten:

Ein Jury-Modell (anthropic/claude-opus-4.1) bewertet dann alle drei blind (Reihenfolge gemischt) mit 1–10. Jeder Lauf protokolliert Tokens/Kosten/Punktzahl/Siege im Leistungsspeicher; GET /api/compare aggregiert sie und /admin.html visualisiert sie. Alle Slugs sind wöchentlich per Umgebungsvariable überschreibbar, ohne Codeänderungen: PARETO_MODEL, BUDGET_WEB_MODEL, MID_WEB_MODEL, JUDGE_MODEL.

Verifizierter Live-Lauf: mid_web (Sonar) erzielte 9 vs. pareto (geroutet DeepSeek v4 flash) 8 vs. budget (GPT-4.1-nano) 4–7, Gesamtkosten ≈ 0,05 $/Vergleich.

Umgebungsvariablen (in Vercel-Dashboard → Settings → Environment Variables festlegen)

• OPENROUTER_API_KEY (erforderlich) — LLM-Anbieter

• FRUGAL_MODEL (optional, Standard stealth/ox-alpha) — beliebiger OpenRouter-Modell-Slug

• KV_REST_API_URL, KV_REST_API_TOKEN (erforderlich für Produktionspersistenz) — aus einer Vercel-KV-Datenbank (Upstash), verbunden in Vercel → Storage

• WISHLIST_TOKEN (optional) — gemeinsames Geheimnis für /api/wishlists

• CRON_SECRET (optional, aber empfohlen) — schützt /api/scan-all

• TELEGRAM_BOT_TOKEN, TELEGRAM_WEBHOOK_SECRET (optional) — Telegram-Eingang

• MCP_TOKEN (optional) — gemeinsames Geheimnis für /api/mcp

• PARETO_MODEL, BUDGET_WEB_MODEL, MID_WEB_MODEL, JUDGE_MODEL (optional) — Überschreibungen für die LLM-Vergleichsstufen

Freigabepfade

Zur Wunschliste hinzufügen (Bookmarklet)

Erstelle ein Browser-Lesezeichen mit dem Namen Add to Wishlist und dieser URL:

javascript:(function(){var u=location.href;var t=document.title;prompt('Send to FrugalFinder? Add budget/use hints:',t+'\n'+u)&&fetch('https://frugalfinder.vercel.app/api/wishlists',{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({item:t,source_url:u,budget:'see notes',use_case:'shared from '+u,cadence:'daily'})}).then(r=>r.json()).then(d=>alert('Added! id='+d.id))})()

Klicke es auf einer beliebigen Produktseite an, um diesen Artikel als Wunschlisteneintrag zu übermitteln.

E-Mail (MVP-Hinweis)

Noch nicht angebunden – das MVP nutzt Web-UI + Telegram + Bookmarklet. E-Mail-Eingang ist eine natürliche v2-Erweiterung über einen eingehenden E-Mail-Webhook (z. B. Resend/Postmark → /api/wishlists).

Preisstufen (empfohlen)

Die Einheitsökonomie funktioniert nur, weil der Analyzer alle fälligen Wunschlisten in einem einzigen Cron-Durchlauf (/api/scan-all) bündelt und so den Cold-Start-Overhead amortisiert.

Auth-Roadmap (nach MVP)

1. MVP jetzt: keine Authentifizierung, Einzelbenutzer, geschützt durch optionale gemeinsame Geheimnisse.

2. v1.1: Magic-Link-E-Mail-Login (Auth.js oder Clerk kostenloser Tarif) → benutzerspezifische Wunschlisten, keyed nach Benutzer-ID.

3. v2: Stripe-Checkout für Power/Pro-Tarife; Verbrauchsmessung = Anzahl der Scans pro Abrechnungszeitraum.

Lokale Entwicklung

npm install
vercel dev   # needs `vercel link` once
npm test    # node:test unit tests

MCP-Nutzung (für externe Agenten wie ChatGPT/Claude/Codex)

Verbinde einen MCP-fähigen Client mit:

https://YOUR-DOMAIN.vercel.app/api/mcp

Header: x-mcp-token: <MCP_TOKEN>, falls gesetzt.

Verfügbare Werkzeuge:

• submit_wishlist(item, use_case, budget, flexibility?, cadence?, source_url?) → speichert + sofortige Analyse

• get_wishlist(id) → vollständigen Datensatz inkl. neuester Analyse & Scan-Verlauf abrufen

• list_wishlists() → Zusammenfassung aller aktiven Wunschlisten

• trigger_scan(id) → einen außerplanmäßigen Frugal-Bot-Scan erzwingen

• submit_reservation_watch(campground_ids, date_window?, site_preference?, min_features?, max_price?, cadence?, notes?) → Campingplatz-Watcher + erster Scan (Seeufer-Präferenz unterstützt)

• list_reservations() → alle Reservierungs-Watcher mit letzten Ergebnissen

• trigger_reservation_scan(id) → Reservierung jetzt neu scannen

• run_model_comparison(item, use_case, budget, flexibility?) → 3-stufiges LLM-Rennen + Jury-Urteil

• get_model_performance() → aggregierte Qualitäts-/Kostenstatistiken pro Stufe

Aufrufende Agenten sollten es als einreichen + abfragen behandeln: einmal einreichen, dann get_wishlist in ihrem eigenen Rhythmus aufrufen (oder auf ihren eigenen Scheduler warten). Die MCP-Spezifikation hat keinen Push-Kanal für beliebige Updates, daher ist periodisches Abfragen das Standardmuster.