rf-marketplaces-mcp
# rf-marketplaces-mcp — аналитика Wildberries для ИИ-агентов
[](https://glama.ai/mcp/servers/penmadebykisss/rf-marketplaces-mcp)
[](https://github.com/penmadebykisss/rf-marketplaces-mcp/actions/workflows/ci.yml)
[](https://m8ven.ai/mcp/penmadebykisss-rf-marketplaces-mcp-e5qfth)
MCP-сервер, который даёт Claude, Cursor и другим ИИ-ассистентам данные о **любом товаре Wildberries по артикулу —
без регистрации и без токена**: цена и скидка, рейтинг и отзывы (в том числе только негативные), остатки и сроки доставки,
история цены, описание и характеристики, сравнение с конкурентами. Подходит для разведки конкурентов, выбора ниши,
анализа отзывов и ИИ-помощников покупателя.
Для продавцов есть и кабинет через официальное API WB (продажи, заказы, остатки, ответы на отзывы) — достаточно добавить токен.
Спросите ассистента: *«Сравни эти три товара конкурентов по цене и отзывам»*, *«За что ругают артикул 1470151551?»*,
*«Какие товары у меня заканчиваются на складах?»*, *«Ответь вежливо на новые отзывы без ответа»* — и он сам вызовет нужные инструменты.
## Инструменты
### Аналитика товаров (токен не нужен)
| Инструмент | Что делает |
|---|---|
| `wb_product` | Цена, скидка, рейтинг, отзывы, продавец, остатки, срок доставки — до 50 артикулов разом |
| `wb_product_details` | Описание, характеристики, состав |
| `wb_price_history` | История цены: минимум, максимум, изменение |
| `wb_reviews` | Распределение оценок и свежие отзывы, можно только негативные |
| `wb_compare` | Сравнение нескольких товаров и лидеры по каждому показателю |
| `wb_price_watch` | Мониторинг цен нескольких товаров: текущая цена против истории, снижения, минимумы, распродажи |
| `wb_review_insights` | Частые жалобы из негативных отзывов сразу по нескольким товарам, доля негатива и ответов продавца |
| `wb_card_audit` | Аудит карточки против конкурентов (фото, видео, описание, характеристики, цена, негатив) с рекомендациями |
### Кабинет продавца (нужен токен WB)
| Инструмент | Что делает |
|---|---|
| `wb_seller_info` | Проверка токена: имя и ID продавца |
| `wb_seller_sales` | Продажи и возвраты за период, выплата продавцу, топ артикулов |
| `wb_seller_orders` | Заказы, отмены, разбивка по дням |
| `wb_seller_stocks` | Остатки по складам, закончившиеся и заканчивающиеся товары |
| `wb_seller_feedbacks` / `wb_seller_answer_feedback` | Отзывы без ответа и публикация ответа |
| `wb_seller_questions` / `wb_seller_answer_question` | Вопросы покупателей и ответ на них |
| `wb_seller_prices` | Текущие цены и скидки |
Ответы на отзывы и вопросы публикуются на WB — ассистент должен показать текст и получить ваше согласие.
## Установка
Нужен только [Node.js](https://nodejs.org) 18+ — сервер запускается прямо с GitHub через `npx`, клонировать ничего не нужно.
### Claude Desktop
Добавьте в `claude_desktop_config.json` (Настройки → Разработчик → Изменить конфиг) и перезапустите Claude:
```json
{
"mcpServers": {
"rf-marketplaces": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "github:penmadebykisss/rf-marketplaces-mcp"],
"env": { "WB_API_TOKEN": "токен продавца (необязательно)" }
}
}
}
```
### Claude Code
```bash
claude mcp add rf-marketplaces -e WB_API_TOKEN=токен -- npx -y github:penmadebykisss/rf-marketplaces-mcp
```
### Cursor, Windsurf и другие клиенты
Любой клиент с поддержкой MCP по stdio: команда `npx`, аргументы `-y github:penmadebykisss/rf-marketplaces-mcp`.
Без токена продавца работают все инструменты аналитики товаров.
### Из исходников
```bash
git clone https://github.com/penmadebykisss/rf-marketplaces-mcp.git
cd rf-marketplaces-mcp && npm install
node src/index.js
```
## Токен продавца Wildberries
Кабинет продавца → Профиль → Настройки → **Доступ к API** → Создать токен. Отметьте категории:
«Статистика», «Отзывы и вопросы», «Цены и скидки». Для ответов на отзывы не ставьте «Только чтение».
Без токена работают все инструменты аналитики товаров.
## Ограничения
- Аналитика товаров использует открытые данные витрины WB; поиск по ключевым словам WB закрыл для внешних запросов, поэтому товары задаются артикулами.
- WB отдаёт только последние ~1000 отзывов товара: распределение оценок и доля негатива считаются по всем отзывам, а тексты жалоб — по последним 1000.
- Статистика продавца: лимит WB — 1 запрос в минуту на метод (сервер кэширует ответы на минуту).
- Ozon и Яндекс Маркет — в планах.
## Проверка
```bash
npm test
```
## Нужна настройка или доработка?
Подключу этот сервер под ключ: установка, настройка под ваши данные и процессы, доработка под нестандартные поля,
ежедневные сводки. Пишите в Telegram **[@penmadebykisss](https://t.me/penmadebykisss)** или оставьте заявку на
[penmadebykisss.github.io](https://penmadebykisss.github.io).
*Need help setting this up or a custom MCP server? Telegram [@penmadebykisss](https://t.me/penmadebykisss).*
## English
**rf-marketplaces-mcp** gives Claude, Cursor and other AI assistants data on **any Wildberries product by article
number — no account or API token needed**: price and discount, rating and reviews (including negative-only), stock and
delivery time, price history, description and specs, and side-by-side competitor comparison. Useful for competitor
research, niche selection, review analysis and shopping assistants. Sellers can also connect their dashboard through the
official WB API (sales, orders, warehouse stock, replies to reviews and questions, prices).
```bash
npx -y github:penmadebykisss/rf-marketplaces-mcp
```
Set `WB_API_TOKEN` to a Wildberries seller API token to enable the `wb_seller_*` tools. Ozon and Yandex Market are planned.
## Лицензия
MIT
TDQS
Scored across 17 tools
Most tools have clearly distinct purposes: public product research vs seller-scoped analytics vs review response actions. A few pairs could be confused—wb_seller_orders vs wb_seller_sales both report seller period metrics, and wb_product vs wb_product_details both concern a single product—but descriptions clarify the boundaries.
All 17 tools use the wb_ snake_case prefix with a resource/action suffix, e.g., wb_seller_orders, wb_product_details, wb_seller_answer_feedback. No camelCase or inconsistent verb styles appear.
17 tools is slightly above the ideal 3–15 range, but each tool targets a specific Wildberries analysis or seller operation, so the set does not feel bloated. The count is reasonable for the breadth of seller and public product research covered.
The surface covers public product lookup, price history, reviews, comparison, monitoring, and seller analytics plus review/question responses. It lacks write operations for seller prices/stocks and broader discovery/search, but core analytical workflows are well covered.