QVeris Agent Toolkit MCP
MCP-сервер, CLI и SDK платформы QVeris: агент ищет нужный сервис данных, вызывает его и проверяет расход кредитов
- 263 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Вызовы `call` платные и списывают кредиты вашего аккаунта, цену нужно проверять до выполнения
- Запросы и их параметры уходят на удаленную платформу и к сторонним поставщикам данных
- Ключ `QVERIS_API_KEY` при локальном запуске лежит в окружении клиента
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add mcp/qveris-agent-toolkitОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Вызовы `call` платные и списывают кредиты вашего аккаунта, цену нужно проверять до выполнения
- Запросы и их параметры уходят на удаленную платформу и к сторонним поставщикам данных
- Ключ `QVERIS_API_KEY` при локальном запуске лежит в окружении клиента
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
QVeris — платформа профессиональных данных и инструментов для ИИ, а этот репозиторий собирает ее открытые клиенты: MCP-сервер `@qverisai/mcp`, CLI `@qverisai/cli`, SDK для Python и TypeScript, скиллы и документацию по REST API. Агент не получает каталог из сотен сервисов заранее. Он находит нужный по запросу на естественном языке, проверяет условия и вызывает. Рабочий цикл состоит из нескольких шагов. `discover` ищет подходящие сервисы и бесплатен. `inspect` по необходимости показывает недостающие параметры, поддерживаемый охват и тарификацию. `probe` проверяет параметры и котировку без исполнения. `call` выполняет выбранный сервис и возвращает структурированный результат с предварительным расчетом стоимости. Остальные инструменты, `usage_history`, `credits_ledger` и `lookup_execution`, нужны для аудита: финальные списания, движение кредитов и повторный поиск результата по ключу идемпотентности. К серверу подключаются двумя способами. Размещенный вариант принимает адрес `https://mcp.qveris.ai/mcp`, вход идет через браузер по OAuth, и ставить ничего не нужно. Локальный запуск идет через `npx -y @qverisai/mcp` с переменной `QVERIS_API_KEY`. Для Cursor есть плагин из маркетплейса, для Gemini CLI расширение, для OpenClaw официальный скилл. Платформа охватывает финансы, поиск, погоду, карты, документы, соцсети, блокчейн и здравоохранение. Каталог рецептов в папке `recipes/` показывает готовые сценарии для финансового анализа, мониторинга крипторынка и автоматизации разработки.
Для кого. Для разработчиков агентов и тех, кто работает в Claude Code, Cursor или Codex и хочет подключать профессиональные источники данных по запросу, не настраивая каждый сервис отдельно.
Подходит, если
- Встроенных инструментов агента не хватает, например для биржевых данных, погоды или карт, и нужен единый поиск по сервисам
- Нужно сравнить поставщиков одной задачи: `inspect` и `probe` показывают охват и актуальную котировку у каждого кандидата
- Важен аудит расходов: `usage_history` и `credits_ledger` дают историю вызовов и списаний кредитов
- Вы пишете свое приложение: есть SDK на Python и TypeScript и REST API с теми же шагами протокола
- Нужен запуск из оболочки без загрузки всего каталога в контекст: `qveris discover`, `inspect` и `call` в терминале
Не подходит, если
- Локальные или встроенные инструменты уже решают задачу: сама документация советует использовать их в первую очередь
- Нужен полностью бесплатный и автономный источник: вызовы `call` тарифицируются, бесплатен только `discover`
- Политика компании запрещает передавать запросы внешней платформе или запрещает облачные сервисы данных
- Нужен фиксированный набор сервисов с гарантированными условиями: платформа подбирает сервисы динамически
Пример запроса к агенту
Через QVeris найди сервис с текущим курсом EUR к USD, покажи условия и стоимость через `probe`, и только потом вызови его.MCP
- Транспорт
- http, stdio
- Авторизация
- OAuth
Переменные окружения
QVERIS_API_KEYсекрет- Ключ API, нужен только при локальном запуске через stdio или клиентам без поддержки OAuth
QVERIS_BASE_URL- Необязательный адрес базового API, по умолчанию https://qveris.ai/api/v1
Ограничения
- Нужна учетная запись QVeris. Пробный пакет составляет 1000 разовых кредитов после подтверждения регистрации, дальше действует оплата по факту использования.
- Цена вызова определяется структурированным правилом тарификации сервиса. Предварительный расчет приходит в ответе на `call`, а финальное списание видно через `usage_history` и `credits_ledger`.
- Запросы и параметры уходят на удаленную платформу, а вызванные сервисы не получают доступа к вашей файловой системе и настройкам.
- Локальный запуск через `npx` требует Node.js 18 или новее и ключа `QVERIS_API_KEY`. Размещенный MCP с OAuth ключа не требует.
- Старые имена инструментов `search_tools`, `get_tools_by_ids` и `execute_tool` поддерживаются как устаревшие псевдонимы.
Как отключить. Удалите запись `qveris` из конфигурации MCP-клиента. Для Gemini CLI используйте удаление расширения, для Cursor отключите плагин. Ключ API можно отозвать на странице аккаунта QVeris, а CLI убрать командой `npm uninstall -g @qverisai/cli`.
Частые вопросы
Как подключить QVeris к Claude Code?
Добавьте HTTP-сервер с адресом `https://mcp.qveris.ai/mcp` в конфигурацию MCP и пройдите вход в браузере. Если клиент не умеет OAuth, запустите `npx -y @qverisai/mcp` с ключом `QVERIS_API_KEY`.
Сколько стоят вызовы QVeris?
Поиск `discover` бесплатен, а `call` тарифицируется по правилу сервиса. После подтверждения регистрации дается 1000 пробных кредитов. Точную цену показывают `inspect`, `probe` и предварительный расчет в ответе.
Чем inspect отличается от probe?
`inspect` показывает параметры, охват и условия тарификации сервиса. `probe` проверяет конкретные параметры и выдает текущую котировку без исполнения вызова.
Как проверить, что списали за вызов?
Используйте `usage_history` для истории запросов и `credits_ledger` для итогового движения кредитов. В CLI те же данные дают команды `qveris usage` и `qveris ledger`.
Что делать, если вызов завис и непонятен результат?
`lookup_execution` ищет исход вызова по ключу идемпотентности, который вы передали в `call`. Он только читает и ничего не повторяет.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыMCP-сервер с набором инструментов для сводок по миру: рынки, отчеты SEC, конфликты, климат и новости из открытых источников
SQL-движок на SQLite с плагинами для приложений, баз и файлов: команда anyquery mcp открывает эти данные Claude, Cursor и другим клиентам MCP
MCP-сервер и CLI для управления настоящим Microsoft Excel: Power Query, DAX, VBA, сводные таблицы, диаграммы
MCP-сервер от AntV для генерации графиков и диаграмм: 25 с лишним типов визуализаций, от линий и столбцов до карт, ментальных карт и диаграмм связей
Неофициальный MCP-сервер Checko.ru для проверки контрагентов: ЕГРЮЛ, ЕГРИП, финансы, арбитраж, госконтракты и банкротства
Локальный MCP-сервер, который превращает папку с документами в базу знаний с гибридным поиском для Claude Code и Cursor
Сравнение с похожими
Записи с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Запись | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| QVeris Agent Toolkit (эта запись) | да | OAuth | 263 | |
| Jarvis Registry | да | OAuth | 3 702 | самостоятельный шлюз MCP и A2A для своей инфраструктуры, а QVeris размещенная платформа с каталогом сервисов данных |
| Membrane Application Skills | нет | 270 | учит агента работать с Gmail, Slack, HubSpot и Salesforce, QVeris же ищет профессиональные источники данных |
Коротко о README
Страница описывает платформу, дает быстрый старт для агентов, пользователей OpenClaw, Cursor и Claude Code и разработчиков. Затем идут правила работы с `discover`, `call`, `inspect` и `probe`, биллинг, описание CLI и таблицы пакетов.