# weckr

Позволяет запрашивать из чата метрики расходов на LLM, маржинальность пользователей и разбивку затрат по функциям сервиса.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI · ★ 8
- Автор: Ghiles3232
- Лицензия: MIT · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/Ghiles3232/weckr-sdks/tree/HEAD/mcp
- Обновлён: 2026-10-19
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/weckr

## Что делает

Сервер запускается локально через `npx` и по протоколу stdio обращается к HTTP API сервиса Weckr. Для авторизации нужен секретный ключ `WECKR_API_KEY` с префиксом `wk_`. При старте процесс определяет идентификатор проекта через эндпоинт `/api/v1/me`. После этого он передаёт ассистенту агрегированную статистику. Исходные тексты промптов наружу не уходят.

В набор входят инструменты для анализа трат: общая сводка `get_overview`, список убыточных клиентов `get_users` и затраты по функциям `get_feature_breakdown`. Дополнительно доступны рекомендации по тарифам и замене моделей на более дешёвые. Инструмент `get_spending_cap_url` настройки лимитов не меняет, а возвращает ссылку на веб-панель. Если вручную указать чужой `WECKR_PROJECT_ID`, API вернёт ошибку 404.

## Требования
- Нужно: Node.js (команды через npx)
- Переменные окружения: `WECKR_API_KEY`, `WECKR_PROJECT_ID`, `WECKR_BASE_URL` — это ключи и токены: значения спроси у человека, в репозиторий и общие файлы не записывай.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы**
```bash
claude mcp add --env WECKR_API_KEY=<WECKR_API_KEY> --env WECKR_PROJECT_ID=<WECKR_PROJECT_ID> --env WECKR_BASE_URL=<WECKR_BASE_URL> --transport stdio mcp -- npx -y @weckr/mcp
```
Вместо <…> подставьте свои значения

### Codex

**Командой платформы**
```bash
codex mcp add mcp --env WECKR_API_KEY=<WECKR_API_KEY> --env WECKR_PROJECT_ID=<WECKR_PROJECT_ID> --env WECKR_BASE_URL=<WECKR_BASE_URL> -- npx -y @weckr/mcp
```
Вместо <…> подставьте свои значения

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "mcp": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@weckr/mcp"
            ],
            "env": {
                "WECKR_API_KEY": "<WECKR_API_KEY>",
                "WECKR_PROJECT_ID": "<WECKR_PROJECT_ID>",
                "WECKR_BASE_URL": "<WECKR_BASE_URL>"
            }
        }
    }
}
```
Вместо <…> подставьте свои значения

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "mcp": {
            "type": "stdio",
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@weckr/mcp"
            ],
            "env": {
                "WECKR_API_KEY": "<WECKR_API_KEY>",
                "WECKR_PROJECT_ID": "<WECKR_PROJECT_ID>",
                "WECKR_BASE_URL": "<WECKR_BASE_URL>"
            }
        }
    }
}
```
Вместо <…> подставьте свои значения

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini mcp add -e WECKR_API_KEY=<WECKR_API_KEY> -e WECKR_PROJECT_ID=<WECKR_PROJECT_ID> -e WECKR_BASE_URL=<WECKR_BASE_URL> mcp npx -y @weckr/mcp
```
Вместо <…> подставьте свои значения

## Когда брать
- найти пользователей с отрицательной маржой по вызовам моделей
- оценить долю затрат на LLM в разрезе конкретных функций
- подобрать более дешёвые модели того же провайдера для экономии
- проверить устойчивость текущих тарифов с учётом расходов на ИИ

## Примеры запросов агенту
- Покажи моих самых убыточных пользователей за этот месяц через Weckr
- Какие функции продукта тратят больше всего денег на LLM?
- Используй инструменты Weckr, чтобы проверить общую маржинальность проекта

## Похожие
- [openrouter-analytics](https://affpapa.org/nevibecode/skills/openrouter-analytics.md) — скилл · 300 установок
- [exploring-llm-clusters](https://affpapa.org/nevibecode/skills/exploring-llm-clusters.md) — скилл · 407 установок
- [edge-hint-extractor](https://affpapa.org/nevibecode/skills/edge-hint-extractor.md) — скилл · 3300 установок
- [business-analyst](https://affpapa.org/nevibecode/agents/business-analyst.md) — субагент · 3855 установок
- [google-agents-cli-eval](https://affpapa.org/nevibecode/skills/google-agents-cli-eval.md) — скилл · 511400 установок
- [data-storytelling](https://affpapa.org/nevibecode/skills/data-storytelling.md) — скилл · 16782 установки

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