# Okareo

Подключает к редактору инструменты Okareo: сценарии, прогоны тестов, проверки качества и многошаговые симуляции голосовых агентов.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI
- Автор: okareo-ai
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/okareo-ai/okareo-mcp
- Обновлён: 2026-10-15
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/okareo

## Что делает

Okareo выставляет свои возможности оценки как MCP-инструменты. Из редактора можно завести сценарий из строк с входными и ожидаемыми данными, зарегистрировать модель генерации, прогнать тест с набором проверок и посмотреть результаты. Отдельная группа инструментов работает с симуляциями: цель может быть моделью, своим эндпоинтом или голосовым сервисом вроде OpenAI, Deepgram и Twilio.

Проще всего взять удалённый вариант: в конфиг MCP добавляется адрес `https://tools.okareo.com/mcp`, при первом подключении ассистент открывает браузер и вы проводите вход в Okareo. Токен дальше хранит сам клиент, поэтому в `.mcp.json` секретов не остаётся. Для старых клиентов и headless-сценариев есть запасной путь — ключ API в заголовке `Authorization`, лучше через переменную окружения `OKAREO_API_KEY`, а не строкой в файле.

Локальная установка нужна для офлайна или разработки самого сервера. Тогда понадобится Python 3.10–3.12 и ключ в `OKAREO_API_KEY`; запуск идёт через `uvx okareo-mcp` либо после `pip install okareo-mcp`. Если у вас доступ к нескольким организациям Okareo, удалённый эндпоинт даёт инструменты `list_tenants` и `switch_tenant`, а в локальном режиме придётся сбросить аутентификацию и войти заново под нужным аккаунтом.

## Требования
- Удалённый сервер: `https://tools.okareo.com/mcp`

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
claude mcp add --transport http okareo https://tools.okareo.com/mcp
```

### Codex

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
codex mcp add okareo --url https://tools.okareo.com/mcp
```

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "okareo": {
            "url": "https://tools.okareo.com/mcp"
        }
    }
}
```

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "okareo": {
            "type": "http",
            "url": "https://tools.okareo.com/mcp"
        }
    }
}
```

### Gemini CLI

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
gemini mcp add -t http okareo https://tools.okareo.com/mcp
```

## Когда брать
- собрать сценарий из строк входных и ожидаемых данных
- прогнать тест качества модели по набору проверок
- посмотреть транскрипт отдельной беседы из прогона
- пересчитать метрики завершённого теста по другим проверкам
- завести голосовую цель для многошаговой симуляции

## Примеры запросов агенту
- Сохрани сценарий `checkout_flow` из этих строк и покажи, сколько в нём записей
- Запусти тест зарегистрированной модели по сценарию и выведи сводку результатов
- Сгенерируй проверку по описанию «ответ не выдумывает цены» и сохрани её

## Похожие
- [gaia-architecture-comparison](https://affpapa.org/nevibecode/skills/gaia-architecture-comparison.md) — скилл · 432 установки
- [ai-evals](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ai-evals.md) — скилл · 2100 установок
- [debugging-livekit-agents](https://affpapa.org/nevibecode/skills/debugging-livekit-agents.md) — скилл · 399 установок
- [agent-evaluation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/neolabhq-agent-evaluation.md) — скилл · 1300 установок
- [create-assistant](https://affpapa.org/nevibecode/skills/create-assistant.md) — скилл · 1100 установок
- [agent-observability-eval-bootstrap](https://affpapa.org/nevibecode/skills/agent-observability-eval-bootstrap.md) — скилл · 547 установок

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md