Wishfinity MCP Plusw
W

Wishfinity MCP Plusw

Wishfinity的MCP服务器,为AI助手提供一键保存商品链接到用户心愿单的功能,支持多种AI平台和MCP客户端。
2分
7.2K

什么是+W MCP服务器?

+W MCP服务器是一个连接AI助手与Wishfinity心愿单服务的桥梁。当AI助手为您推荐产品时,它可以提供一个“+W添加到心愿单”的选项,您只需点击链接,产品就会自动保存到您的Wishfinity账户中,方便您稍后查看、购买或分享。

如何使用+W服务?

使用+W服务非常简单:1) 在您的AI助手(如Claude Desktop、ChatGPT等)中配置MCP服务器;2) 当AI推荐产品时,它会显示“+W添加到心愿单”按钮;3) 点击按钮,登录Wishfinity账户(首次使用需要登录);4) 产品自动保存到您的心愿单中。整个过程无需API密钥,安全便捷。

适用场景

+W服务特别适合以下场景:购物研究时发现心仪商品但暂时不买、寻找礼物灵感、价格比较、与家人朋友分享购物清单、预算规划、旅行装备准备、家居装修参考等任何需要“稍后考虑”的购物决策时刻。

主要功能

一键保存产品
AI助手可以直接调用add_to_wishlist工具,将任何电商平台的产品链接保存到Wishfinity心愿单
无API密钥认证
用户通过点击链接在Wishfinity网站完成认证,无需在AI助手中配置复杂的API密钥
多平台支持
支持Claude Desktop、ChatGPT Desktop、Cursor、VS Code、LangChain、OpenAI Agents SDK等所有MCP兼容客户端
双传输模式
提供本地stdio传输(适合桌面应用)和远程HTTP传输(适合服务器端应用)两种连接方式
智能触发识别
内置丰富的触发词库,AI能智能识别用户何时需要“稍后保存”功能
MCP提示和资源
提供预定义的MCP提示(如save_for_later、shopping_assistant)和资源指南,增强AI助手的能力
优势
无需复杂配置:用户无需获取或管理API密钥,点击链接即可完成认证
跨平台兼容:支持所有主流AI助手和开发框架
隐私安全:认证过程在Wishfinity网站完成,AI助手不处理用户凭证
使用简单:用户只需点击按钮,无需复制粘贴链接
免费开源:基于MIT许可证,完全免费使用
持续更新:定期发布新功能和修复
局限性
需要用户点击:每次保存都需要用户手动点击确认链接
依赖网络连接:需要互联网连接才能访问Wishfinity服务
首次需要登录:新用户需要先创建Wishfinity账户
仅支持URL:目前只支持通过产品链接保存,不支持直接保存产品信息
浏览器依赖:用户需要在浏览器中完成认证步骤

如何使用

安装MCP服务器
通过npm安装wishfinity-mcp-plusw包,或直接使用远程HTTP端点
配置AI客户端
根据您使用的AI助手,在相应的配置文件中添加MCP服务器设置
开始使用
在AI对话中询问产品推荐,当AI显示产品时,它会提供“+W添加到心愿单”选项
保存产品
点击“+W添加到心愿单”链接,在浏览器中登录Wishfinity账户(首次使用),产品将自动保存

使用案例

购物研究助手
当您研究某个产品类别,发现多个选项需要比较时,AI可以帮您找到各个选项并一键保存到心愿单,方便后续对比决策
礼物寻找助手
为特殊场合寻找礼物时,AI可以根据收礼人的兴趣推荐礼物,您可以将候选礼物保存到心愿单,稍后决定购买哪个
旅行装备准备
计划旅行时,AI可以帮助您找到需要的旅行装备,您可以将物品保存到心愿单,逐步购买
价格监控与等待
当您看中某个商品但觉得价格偏高时,可以保存到心愿单,等待降价或促销时购买

常见问题

使用+W服务需要付费吗?
我需要有Wishfinity账户才能使用吗?
支持哪些电商网站?
我的购物数据安全吗?
如果AI助手没有显示+W按钮怎么办?
我可以在手机上的AI助手使用+W吗?
保存的产品信息完整吗?
如何管理已保存的产品?

相关资源

Wishfinity官方网站
创建账户、管理心愿单、设置价格提醒
npm包页面
查看最新版本、安装说明和更新日志
GitHub仓库
源代码、问题反馈和贡献指南
MCP协议官网
了解Model Context Protocol的技术细节和规范
完整技术规范
+W MCP服务器的详细技术规格和API文档
集成指南
如何将+W集成到您的应用或网站中
按钮资源CDN
+W按钮的SVG图标和CSS样式资源
MCP注册表
发现其他可用的MCP服务器和工具

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "wishfinity": {
      "command": "npx",
      "args": ["wishfinity-mcp-plusw"]
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

替代品

N
Next Devtools MCP
Next.js开发工具MCP服务器,为Claude、Cursor等AI编程助手提供Next.js开发工具和实用程序,包括运行时诊断、开发自动化和文档访问功能。
TypeScript
6.4K
5分
P
Praisonai
PraisonAI是一个生产就绪的多AI智能体框架,具有自反思功能,旨在创建AI智能体来自动化解决从简单任务到复杂挑战的各种问题。它通过将PraisonAI智能体、AG2和CrewAI集成到一个低代码解决方案中,简化了多智能体LLM系统的构建和管理,强调简单性、定制化和有效的人机协作。
Python
5.5K
5分
B
Blueprint MCP
Blueprint MCP是一个基于Arcade生态的图表生成工具,利用Nano Banana Pro等技术,通过分析代码库和系统架构自动生成架构图、流程图等可视化图表,帮助开发者理解复杂系统。
Python
9.4K
4分
K
Klavis
Klavis AI是一个开源项目,提供在Slack、Discord和Web平台上简单易用的MCP(模型上下文协议)服务,包括报告生成、YouTube工具、文档转换等多种功能,支持非技术用户和开发者使用AI工作流。
TypeScript
14.6K
5分
D
Devtools Debugger MCP
Node.js调试器MCP服务器,提供基于Chrome DevTools协议的完整调试功能,包括断点设置、单步执行、变量检查和表达式评估等
TypeScript
10.4K
4分
M
Mcpjungle
MCPJungle是一个自托管的MCP网关,用于集中管理和代理多个MCP服务器,为AI代理提供统一的工具访问接口。
Go
0
4.5分
N
Nexus
Nexus是一个AI工具聚合网关,支持连接多个MCP服务器和LLM提供商,通过统一端点提供工具搜索、执行和模型路由功能,支持安全认证和速率限制。
Rust
0
4分
Z
Zen MCP Server
Zen MCP是一个多模型AI协作开发服务器,为Claude和Gemini CLI等AI编码助手提供增强的工作流工具和跨模型上下文管理。它支持多种AI模型的无缝协作,实现代码审查、调试、重构等开发任务,并能保持对话上下文在不同工作流间的延续。
Python
20.8K
5分
D
Duckduckgo MCP Server
已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
71.8K
4.3分
F
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
122.5K
5分
F
Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
64.0K
4.5分
B
Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
45.0K
4.5分
E
Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
48.0K
5分
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
TypeScript
28.7K
4.8分
C
Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
89.2K
4.7分
M
Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
53.9K
4.8分
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