단점 없음. 평균 47% 절감. 약 27번의 프롬프트 사용으로 본전 회수. 53개의 적대적 시나리오에서 검증 완료. 품질 거부 규칙(Quality Veto Rule): 품질 저하 없이 절감할 수 없는 경우, 작업에 관여하지 않습니다.
구매하기: 랜딩 페이지 · Gumroad ($9) · Power Bundle ($12) · SkillFlow 무료 MCP 서버: PyPI · Smithery
Dev.to · PulseMCP · Smithery · MCPServers.org · Agensi.io · Indie Hackers · Awesome Manus AI
Manus는 작업당 크레딧을 청구합니다. 대부분의 사용자는 다음과 같은 4가지 기본 동작 때문에 **30~75%**를 낭비합니다:
문제 | 현상 | 낭비 |
잘못된 모델 라우팅 | Standard 모드로도 동일한 결과가 나오는 작업에 Max 모드 실행 | 최대 5배 과다 지불 |
느린 브라우저 탐색 | 브라우저 도구 호출 시 페이지당 8~45초 소요, 대기 시간에 크레딧 소모 | URL 10개당 150초 이상 |
채팅 감지 부재 | 채팅 모드에서 $0인 작업(질의응답, 브레인스토밍, 번역)이 에이전트 모드로 실행 | 100% 과다 지불 |
컨텍스트 비대화 | 단계별로 토큰이 누적되어 이후 단계마다 비용 증가 | 지수적 증가 |
이는 버그가 아니라 기본 설정입니다. Power Stack은 이 네 가지를 모두 재정의합니다.
Related MCP server: ComputeGauge MCP
가장 중요한 점은 다음과 같습니다:
Power Stack은 결코 상황을 악화시키지 않습니다. 하드코딩된 품질 거부 규칙이 있습니다: 최적화로 인해 출력 품질이 1%라도 저하될 경우, 해당 최적화를 완전히 건너뜁니다. 최악의 경우 아무것도 하지 않으며, 최선의 경우 75%를 절감합니다.
Power Stack을 설치하여 결과가 더 나빠지는 시나리오는 없습니다.
실행 전 모든 프롬프트를 분석하여 동일한 품질을 제공하는 가장 저렴한 경로를 결정합니다.
의도 분류: 12개 카테고리(코드, 연구, 창작, 데이터, 번역 등)
모델 라우팅: Standard vs Max — 복잡성이 실제로 요구될 때만 Max 사용
채팅 모드 감지: 단순 질의응답을 채팅 모드로 라우팅 ($0 비용)
배치 감지: 관련 작업을 그룹화하여 오버헤드 감소
컨텍스트 정리: 누적된 컨텍스트를 압축하여 토큰 비용을 선형적으로 유지
느린 브라우저 도구 호출을 프로그래밍 방식의 툴킷으로 대체합니다.
httpx + selectolax가 Playwright 오버헤드를 대체 (3~2,000배 빠름)
인증된 사이트를 위한 브라우저 쿠키 브리지
비동기 병렬 가져오기 — 150초 이상 걸리던 10개 URL을 1.3초 만에 처리
TTL이 포함된 지능형 디스크 캐싱 — 반복 방문 시 즉시 로드
Credit Optimizer는 최적화 대상을 결정하고, Fast Navigation은 실행 속도를 결정합니다. 둘이 합쳐지면 다음과 같은 효과가 나타납니다:
지표 | 스택 미사용 | 스택 사용 | 개선 |
단순 질의응답 비용 | 전체 가격 | $0 (채팅 모드) | 100% 절감 |
URL 10개 연구 | 150초 이상 | 1.3초 | 115배 빠름 |
웹 스크래핑 작업 | 전체 크레딧 | 원래의 33% | 67% 절감 |
풀스택 웹 앱 | 전체 크레딧 | 원래의 40% | 60% 절감 |
연구 보고서 | 12분 | 2분 | 6배 빠름 |
모든 작업 평균 | 기준치 | 47% 감소 | 47% 절감 |
Power Stack은 일회성 $9(Fast Navigation 포함 번들은 $12)입니다. 본전 회수 속도는 다음과 같습니다:
플랜 | 월 비용 | 47% 낭비 | 일일 낭비 | 본전 회수 |
Plus ($39/월) | 6,500 cr/일 | ~3,055 cr/일 | ~$0.44/일 | ~20 프롬프트 |
Max ($99/월) | 16,250 cr/일 | ~7,637 cr/일 | ~$0.92/일 | ~10 프롬프트 |
Teams ($79/사용자/월) | 변동 | ~47% | 변동 | 1~2일 |
본전 회수 후에는 모든 프롬프트에서 비용이 절감됩니다. Manus 구독을 유지하는 한 영원히 지속됩니다.
연간 예상 절감액: 사용량에 따라 $500$1,000+
스킬 파일을 ~/skills/credit-optimizer/ 및 ~/skills/fast-navigation/으로 복사
모든 작업에서 자동으로 활성화 — 별도 설정 불필요
pip install mcp-credit-optimizer
python -m mcp_credit_optimizerMCP 설정에 추가:
{
"mcpServers": {
"credit-optimizer": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_credit_optimizer"]
}
}
}Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Copilot 및 모든 MCP 호환 클라이언트에서 작동합니다.
MCP 서버가 무료인데 왜 돈을 내나요? MCP 서버는 사용자가 직접 호출할 때만 크레딧을 절약합니다. Manus 스킬은 모든 프롬프트에서 자동으로 크레딧을 절약하며 수동 호출이 필요 없습니다. 또한 스킬에는 MCP로 제공되지 않는 Fast Navigation(115배 속도 향상)이 포함되어 있습니다.
53개의 모든 테스트 시나리오에서 품질 저하 없이 통과했습니다:
카테고리 | 시나리오 | 품질 저하 |
코드 생성 (Python, JS, React, SQL) | 12 | 0% |
창작 글쓰기 (블로그, 마케팅) | 8 | 0% |
데이터 분석 (CSV, JSON, API) | 7 | 0% |
연구 (다중 소스 합성) | 6 | 0% |
번역 및 현지화 | 5 | 0% |
버그 수정 및 디버깅 | 5 | 0% |
문서 생성 | 5 | 0% |
혼합 의도 작업 | 5 | 0% |
"모두가 Manus의 크레딧 기반 시스템을 싫어합니다. 크레딧이 너무 빨리 소모되는 게 미친 수준이에요." — Reddit, 90 추천
"일주일 반 만에 10만 크레딧을 썼습니다. 한 달 할당량이 다 사라졌어요." — Reddit
"Manus는 터무니없이 비쌉니다. 월 $200인데도 크레딧이 계속 바닥나요." — Reddit
Power Stack은 이러한 좌절감이 현실적이며, 해결 가능하다는 점 때문에 존재합니다.
Awesome Manus AI — Manus AI 리소스, 도구 및 팁 큐레이션 목록
2026년 가격 가이드 — Manus AI 가격 상세 분석
Standard vs Max 가이드 — 각 모드 사용 시기
튜토리얼 — 초보자를 위한 완벽 가이드
용어집 — 30개 이상의 Manus AI 용어 설명
로드맵 — 향후 계획
채널 | URL |
랜딩 페이지 | |
개별 구매 ($9) | |
번들 구매 ($12) | |
SkillFlow | |
PyPI (무료 MCP) | |
Smithery | |
PulseMCP | |
Awesome 목록 |
MIT — 자세한 내용은 LICENSE를 참조하세요.
제작자: Rafael Silva · creditopt.ai
Analyze an AI agent prompt and return optimization recommendations.
Returns strategy, model recommendation, estimated credit savings, quality impact assessment, and efficiency directives.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| prompt | Yes | The user's prompt/task description to analyze |
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
No output parameters | ||
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations provided, so description carries full burden. It mentions what it returns but lacks details on side effects, idempotency, or prerequisites.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Two sentences, front-loaded with action and result. Every word adds value.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given one parameter and presence of output schema, description covers purpose and what is returned completely.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
With 100% schema coverage, baseline is 3. Description does not add meaning beyond the schema's description of the 'prompt' parameter.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
Clearly states it analyzes an AI agent prompt and returns optimization recommendations, listing specific return fields. Distinguishes from siblings get_golden_rules and get_strategy_for_task.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Usage is implied but not explicitly stated. No guidance on when to use this tool versus siblings or when not to use it.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Get the 10 Golden Rules for credit optimization with ZERO quality loss.
Returns: The 10 audited golden rules with explanations
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No parameters | |||
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
No output parameters | ||
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Without annotations, the description carries the full burden of behavioral disclosure. It does not confirm the tool is read-only or safe, nor does it describe any side effects, authorization needs, or rate limits. The claim of 'ZERO quality loss' pertains to the rules, not the tool's behavior.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is only two sentences, front-loads the purpose, and contains no extraneous information. Every word serves a purpose.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the tool's simplicity (no parameters, clear retrieval) and the existence of an output schema, the description adequately explains what the tool returns: 'the 10 audited golden rules with explanations.' No further context seems necessary.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The input schema has zero parameters and 100% coverage, so baseline is 4. The description does not need to add parameter-level detail, and it appropriately confirms no arguments are required.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states 'Get the 10 Golden Rules for credit optimization with ZERO quality loss,' which specifies the exact resource (10 Golden Rules) and the action (Get). This distinguishes it from sibling tools analyze_prompt and get_strategy_for_task.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides no guidance on when to use this tool versus alternatives, nor does it mention any prerequisites or exclusions. It simply states what it returns.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Get the optimal strategy for a specific task type.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| task_type | Yes | One of: qa, code, research, content, data_analysis, media, automation |
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
No output parameters | ||
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations provided, so description carries full burden. It only states it 'gets' a strategy, but does not disclose any behavioral traits like whether it is read-only, if there are side effects, or what the output entails. Minimal behavioral context.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Single sentence, concise and front-loaded. No unnecessary words.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Simple tool with one param and output schema, but description does not mention output or any constraints. Lacks context about behavior and return value, despite output schema existing.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema has one parameter with description listing allowed values, coverage is 100%. Description adds no additional meaning beyond schema. Baseline score of 3 is appropriate.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
Description clearly states the verb 'get' and resource 'strategy' for a specific task type. Input schema defines task_type with allowed values. It is distinct from sibling tools 'analyze_prompt' and 'get_golden_rules'.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Usage is implied but not explicitly stated. No guidance on when to use this tool versus alternatives, nor any exclusions.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
v5.0.0analyze_prompt1 field changedInput schema / properties / prompt / descriptionAdded value: +"The user's prompt/task description to analyze"get_strategy_for_task1 field changedInput schema / properties / task_type / descriptionAdded value: +"One of: qa, code, research, content, data_analysis, media, automation"v5.2.0analyze_promptget_golden_rulesget_strategy_for_taskScored across 3 tools
Each tool targets a distinct aspect of credit optimization: analyzing prompts, retrieving golden rules, and obtaining task-specific strategies. There is no overlap in functionality.
All tool names follow a consistent verb_noun pattern in snake_case (analyze_prompt, get_golden_rules, get_strategy_for_task), making them predictable and easy to understand.
With 3 tools, the server is slightly minimal but still well-scoped for its advisory purpose. Each tool serves a clear role, and the count is reasonable given the focused domain.
The tools cover the core functionalities of analysis, reference rules, and strategy selection. A minor gap is the lack of an execution tool, but for an advisory server this is acceptable.
Reduces AI Agent token usage by 40% via three-stage SOP workflow.
Cost-optimized LLM model routing recommendations for autonomous AI agents
Enforce AI budgets before the model call and track cost per customer across 10 providers.
AI image, video, audio and text tools for creators. Pay per use with credits.
