MCP ВкусВилл собирает корзину под мои КБЖУ: как я перестала тратить по 30 минут на заказ товаров из интернет-магазина

Всем, кто помешан на правильном питании и AI, посвящается :)

Каждый заказ продуктов отнимал у меня 30–40 минут: хочется нового, у меня лимит калорий и нормы белка, а фильтра по КБЖУ в интернет-магазинах, где я покупаю, нет, и я читала карточку за карточкой. Теперь это делает Claude через MCP-сервер ВкусВилла: просматривает товары, подбирает блюда из моей базы рецептов, составляет меню на неделю и подгоняет граммы под мои нормы решателем, а не на глаз. На выходе план питания, список того, что приготовить заранее, карточки рецептов и ссылка, по которой корзина уже собрана. В статье рассказываю, как я к этому пришла, где сервер спотыкается и какой промпт можно взять целиком.

Скриншоты терминала в статье — реконструкция: реплики и ответы взяты из моей сессии дословно или с сокращениями, оформление нарисовано заново. Скриншоты страниц сняты с настоящих страниц.

Сразу оговорюсь. 900–1000 ккал в день — мой личный коридор под мою цель. Это ниже обычных норм, и подбирать свой коридор стоит с врачом. Статья про инструмент, а не про диету.

Все примеры в статье на Claude, потому что его знает большинство читателей. MCP — открытый стандарт, и любая модель, которая его поддерживает, подключается к серверу ВкусВилла и работает с ним по тем же правилам: те же инструменты, те же лимиты, та же ссылка на корзину. Отличаться может только вход: обход из шага 3 нужен именно Claude Code.

Где уже есть MCP для покупок

Перед тем как садиться за свой пример, я полезла смотреть, кто еще из магазинов пустил ИИ-ассистентов к себе через MCP. Пока это в основном проекты энтузиастов: их пилят поверх веб-версий сервисов, кто во что горазд. Вот что нашла на 13 октября 2026 года:

Официальный сервер, где есть и КБЖУ, и корзина, среди российских продуктовых магазинов я нашла только у ВкусВилла. На нем дальше все и показываю, хотя подход годится для любого магазина, который откроет такой же доступ.

Зачем мне это

Для меня важно, что я ем. У меня есть требования к еде: дневной лимит калорий, норма белка и клетчатки. И при этом хочется пробовать новое, а не заказывать одно и то же каждую неделю. Поэтому заказ продуктов в интернет-магазине занимал у меня в среднем 30–40 минут.

Время уходило не на выбор, а на чтение. Фильтра по калориям и КБЖУ в интернет-магазинах, где я покупаю, нет. Чтобы понять, подходит ли новый творог или готовый суп, приходилось открывать карточку и читать состав и пищевую ценность. Потом следующую. Потом еще одну.

В этом году я перешла на систему питания по модели Сергея Обложко. Это не диета с запретами, а способ собирать каждый прием пищи из понятных долей. Основа модели — «метаболическая тарелка»: половина тарелки клетчатка (100–150 г овощей), четверть белок (60–100 г), четверть сложные углеводы (60–100 г), жиров минимум. Еще одно правило этой модели — «вкусная точка» (у Обложко она называется сладкой): после каждого приема пищи небольшая сладкая порция, у меня до 60 ккал. Так сладкое остается в жизни и не превращается в отдельный перекус.

Рецепты у меня уже собраны. Их копит мой бот: я присылаю ссылку на ролик или пишу рецепт словами, бот раскладывает его в Obsidian. Там же лежат сборники рецептов Обложко и мои адаптации. Не хватало моста между рецептами и магазином.

Тот же бот помогает следить за тем, что я съела. Я пишу прием пищи составом или присылаю фото, и бот считает КБЖУ по моей личной базе продуктов, а если продукта в базе нет, просит фото этикетки и запоминает новинку, чтобы не подставлять типовые цифры. Вечером приходят две картинки: сводка дня и разбивка по приемам.

Теперь вся система целиком. Бот работает на сервере и раскладывает рецепты заметками в Obsidian. Там же лежат мои нормы КБЖУ, личная база продуктов и дневник питания. Claude Code читает эту базу, ходит в MCP-сервер ВкусВилла за товарами и возвращает мне отчет и ссылки на корзины, которые открываются прямо на сайте магазина.

Сам сбор корзины укладывается в шесть шагов. Сверху то, что я принесла сама: нормы КБЖУ, базу рецептов и правила метода. Справа MCP-сервер ВкусВилла: Claude обращается к нему в начале, чтобы выгрузить каталог, и в конце, чтобы собрать ссылку на корзину. Между ними работают Python-скрипты, которые Claude написал и запустил сам: справочник, расчет КБЖУ блюд, подгонка дня под нормы и пересчет недели в упаковки. Дальше рассказываю, как я к этому пришла.

Что умеет MCP ВкусВилла

Если коротко, MCP (Model Context Protocol) — это стандарт, по которому модель вызывает внешние инструменты. Сервер ВкусВилла живет по адресу https://mcp.vkusvill.ru/mcp, и инструменты у него двух сортов: публичные и личные.

С личными придется повозиться, им нужен OAuth 2.0 с PKCE. Агента регистрируют на vkusvill.ru/oauth/registration, по шагам это в разделе «Как повторить». Первую версию корзин я собирала без авторизации, а потом все-таки вошла. Через /mcp не вышло, обход тоже в «Как повторить», шаг 3. Со входом появляется то, чего мне не хватало: в поиске и карточке товара есть остаток по адресу доставки из личного кабинета, поле available_quantity. У весовых товаров он в килограммах (у куриного филе стояло 0,69), у штучных в упаковках. Меняется и сам поиск: по запросу «филе куриное» 13 октября без входа сервер нашел 619 товаров, со входом 567, и в первых тридцати не было ни одного с нулевым остатком. Похоже, то, чего нет по вашему адресу, поиск просто не показывает.

Публичные инструменты в Claude Code подключаются одной командой, подключение со входом другое, оно в шаге 3 «Как повторить»:

claude mcp add --transport http vkusvill https://mcp.vkusvill.ru/mcp

После перезапуска инструменты появляются в списке, и с каталогом уже можно разговаривать обычным языком.

Первый запрос про продукты до 120 ккал

Начала я с простого вопроса: «Подключись к ВкусВиллу и посмотри, какие продукты у них меньше 100–120 калорий».

Claude прошелся по девяти категориям, на каждую отдельный поисковый запрос. Творог, йогурты, кефир, птица, рыба, морепродукты, супы, салаты, десерты. Ответ прилетел таблицами по разделам. Ну и цифры там приятные: кефир 1% — 37 ккал, треска — 77, пикша — 73–77, коктейльные креветки — 50–69, суп с фрикадельками из индейки — вообще 27–29.

А теперь сюрприз. Один и тот же товар ВкусВиллу делают несколько производителей, и у каждого свое КБЖУ. Сервер честно отдает все варианты, но одной строкой. Вот и выходит, что суп «Куриный» с домашней лапшой бывает 27 ккал на 100 г, а бывает 74. Салат «Витаминный» от 65 до 112. Какая партия окажется на полке? Заранее не узнать.

Я для себя вывела простое правило. Если считаете калории точно, берите товары с одним производителем или с узким разбросом. У сырой рыбы, кефира и греческого йогурта разброса почти нет, а у готовой кулинарии он бывает двух-трехкратным.

Как выгрузить весь каталог, если сервер отдает по 10 товаров

Дальше я попросила пройти всю базу и собрать все продукты до 150 ккал на 100 г. Здесь и начались ограничения.

10 товаров на страницу. Поиск возвращает максимум 10 позиций, остальное — страницами. Листать тысячи товаров через диалог с моделью дорого: один товар с составом и КБЖУ весит около тысячи токенов, страница из десяти — около десяти тысяч, и все это остается в контексте.

Пустой запрос не принимается. Хотелось перебрать каталог по категориям без поискового слова, но сервер отвечает ошибкой «Пустой поисковый запрос». Звездочка как запрос возвращает ноль товаров.

Поэтому Claude предложил обойти модель: обращаться к MCP-серверу напрямую по HTTP. MCP-сервер в режиме Streamable HTTP — это обычный JSON-RPC, его можно вызвать хоть из curl:

curl -s -X POST https://mcp.vkusvill.ru/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call",
       "params":{"name":"vkusvill_products_search",
                 "arguments":{"q":"творог","mode":"full","limit":10,"page":1,"vvonly":0}}}'

Скрипт на Python перебирает около трехсот слов: продукты, блюда, названия категорий. Каждый запрос он пролистывает до 30 страниц, убирает дубли по id, а названия категорий из ответа сервера сам добавляет в очередь. Весь список я не прошла: к моменту написания обход остановился на 185 запросах.

На этом шаге столкнулись с двумя проблемами.

Защита отрезает Python. curl проходил, а запрос из стандартного urllib получал 403 и страницу «Access Blocked». Перед сервером стоит защита Qrator, и ей не нравится User-Agent Python. Помог заголовок User-Agent как у curl. Обходить защиту агрессивнее я не стала: данные открытые, а нагрузку я держала под лимитом.

Лимит 60 запросов в минуту. Сервер честно пишет его в заголовках X-RateLimit-Limit и X-RateLimit-Remaining. Скрипт делает паузу около секунды между запросами и отступает при ошибке. Полный обход идет часами, поэтому его запускают в фоне, а не в диалоге.

Итог выгрузки на момент написания: 7 222 уникальных товара за 185 поисковых запросов, из них 2 005 укладываются в 150 ккал на 100 г. У 1 202 нет пищевой ценности. Часть из них вообще не еда (косметика, товары для дома и животных), а около 260 — овощи, фрукты, ягоды и зелень: капуста, морковь, яблоки, огурцы. Про половину тарелки каталог молчит, так что калорийность овощей придется брать из справочника.

Справочник «Легкая корзина»

Таблица на две тысячи строк в терминале бесполезна. Я попросила Claude собрать из нее страницу-справочник с поиском, фильтром по категориям, ползунком «до N ккал» и сортировкой по белку.

Для своей тарелки я добавила метрику «белок на 100 ккал». Она показывает, сколько сытости вы получаете за калории. У трески это 22 г белка на 100 ккал, у обезжиренного творога — около 20, у греческого йогурта 2% — 12. У салата «Винегрет» — меньше 2. Товары от 10 г белка на 100 ккал страница помечает как «белковые».

Еще одна метка — «зависит от партии». Ее получают товары, у которых один производитель укладывается в порог, а другой нет.

Корзина под мой метод

Главная задача звучала так: «Сделай мне подбор корзины продуктов, зная, как мне надо питаться, оцени стоимость на неделю». Пока Claude работал, я дописывала условия: «сделай несколько вариантов», «объедини с моими наработками и базой рецептов», «900–1000 калорий, обязательно с вкусной точкой после каждой еды».

Claude не начал заново после каждой реплики. Он прочитал мой конспект метода и сборники рецептов, нашел в Obsidian папку, куда мой бот складывает рецепты, и сверил ее с серверной копией. На сервере нашлась пицца на основе из куриного фарша с творогом, около 90 ккал на 100 г. Я сохраняла ее через бота в сентябре, а в домашней базе ее еще не было.

Получилось четыре корзины на одного человека на 7 дней. В каждой пять приемов пищи и вкусная точка после каждого. Потом я попросила еще варианты без готовки, и Claude добавил четыре корзины из готовой кулинарии и продуктов, которые достаточно разморозить или открыть.

Одних калорий мало, нужны нормы КБЖУ

Первая версия считала только калории. Тут я поняла, что не учла нормы по КБЖУ от тренера. Мои требования: до 1000 ккал, белок 78 г, жиры около 37 г и не меньше 30, углеводы около 88 г, клетчатка 25 г.

Когда я прогнала корзины по всем пяти показателям, почти все развалились. Белка выходило 55–65 г вместо 78, жиров кое-где не набиралось и 30 г, а клетчатку первая версия вообще не считала. Подогнать вручную типовой день каждой из восьми корзин у меня не получилось: добавляю белка и вылетаю за 1000 ккал, срезаю углеводы, и проседает клетчатка.

Тут Claude предложил свести все к задаче линейного программирования. Звучит страшнее, чем есть. Переменные в ней — граммы каждого продукта в дне, ограничения — мои нормы, а минимизирует она две вещи: насколько день ушел от исходного меню и, с меньшим весом, сколько он стоит. Считает все это scipy.optimize.linprog с методом HiGHS.

# упрощенно; x[i] — граммы продукта i в дне, g0[i] — исходные граммы
# минимизируем |x - g0| / g0  +  W * цена_за_грамм * x
A_ub, b_ub = [], []
A_ub.append(kcal);     b_ub.append(970)    # калории не выше 970
A_ub.append(-protein); b_ub.append(-82)    # белок не ниже 82 г
A_ub.append(-fat);     b_ub.append(-32)    # жиры 32–40 г
A_ub.append(fat);      b_ub.append(40)
A_ub.append(-fiber);   b_ub.append(-25.5)  # клетчатка от 25 г
bounds = [(g * 0.3, g * 1.8) for g in g0]  # каждый продукт 30–180% от исходного
res = linprog(c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=bounds, method="highs")

Почему в коде 970 вместо 1000 и 82 вместо 78? Потом граммы округляются до удобных, и без запаса день вылетает за норму на пару граммов белка. Два дня решатель поначалу вообще отказался собирать, мол, невыполнимо: в рыбной неделе и в готовой кулинарии не хватало жиров. Выручили яйцо и масло, которому разрешили гулять от 5 до 10 г на прием. Жиры по той же причине держим в коридоре 32–40 г, а не 30–37. В финальной версии добавилось еще одно ограничение: углеводы не меньше 70 г.

Дальше я по ходу добавляла условия из жизни, и каждое меняло модель:

• Филе покупаю сама, раз в неделю. Поэтому куриное филе из корзины ВкусВилла переехало в отдельную строку «ваше филе, N г на неделю, сырой вес», а все остальное по-прежнему добирается из ВВ.

• Беру только филе. Голени Claude заменил на филе и заодно переписал под него мой рецепт голеней, ведь запекать филе надо по-другому и готовность проверять тоже иначе.

• Говядину не беру. Борщ и салат «Метаболический» из книги Обложко пришлось пересчитать на курице, и калорийность блюд теперь считается из реальных ингредиентов рецепта. Для проверки посчитали уху, вышло 20,5 ккал на 100 г, а в книге 20.

• Завтрак у меня всегда один и тот же. Белок яичный 150 г, горошек и кукуруза по 50 г, халапеньо 10 г, соус с рикоттой 20 г, перец 120–150 г, иногда маринованный огурчик. Получается около 255 ккал и 25 г белка. В модель он вошел константой, так что нормы решатель добивает остальными четырьмя приемами.

• Немного готовки можно. Группа «без готовки» превратилась в «минимум готовки», где филе надо отварить или запечь на 2–3 дня вперед.

Итог после всех условий — все восемь дней укладываются в нормы по калориям, белку, жирам и клетчатке, углеводы держит решатель от 70 г:

Корзины подорожали по сравнению с первой версией на сумму от 130 ₽ до 3 тысяч: например, «Домашняя духовка» была 4 289 ₽, стала 5 370 ₽. Это не цены ВкусВилла: в недельную сумму вошли продукты моего завтрака на 7 дней, больше овощей ради клетчатки и яйца ради жиров. Крупы, отруби, муку, масло и шоколад я вынесла в блок «запасы на 2–3 недели», в недельную сумму они не входят. Цены — каталог на 13 октября 2026 года: акции магазина в них уже учтены, персональные скидки нет.

Пример дня из корзины «Домашняя духовка»:

Вкусные точки занимают около 100 ккал из тысячи. Звучит расточительно, но для меня это и есть причина, по которой режим держится дольше недели.

Отчет, который можно открыть

Первую версию Claude свел в одну страницу. Там восемь корзин, нормы КБЖУ полосками, пример дня и список покупок со ссылкой на корзину ВкусВилла. Посмотреть можно здесь: https://claude.ai/artifact/BjKiBhymkTSvmps6csyoMs

Самый полезный для меня блок называется «Готовим на день», он есть у каждой корзины. В нем написано, какие блюда этого дня надо приготовить и что можно сварить партией сразу на 2–3 дня, чтобы не стоять у плиты каждый вечер. И отдельной строкой стоит, сколько граммов филе купить на неделю.

На название блюда можно нажать, и откроется карточка рецепта с ингредиентами, шагами и КБЖУ на 100 г. Если рецепт переделан под меня, там стоит пометка о замене, например говядина на куриное филе.

Это была первая итерация. Дальше я гоняла ее по кругу и пришла вот к такой версии: https://claude.ai/artifact/7jD9eC4LAJ9KzovXW58iA4

Корзин стало четыре вместо восьми, и каждая про один способ готовки: духовка, мультиварка, рыба из духовки и котлеты с тефтелями. Готовлю я теперь два вечера в неделю: в воскресенье на понедельник–среду, в среду на четверг–воскресенье. Все горячее идет в духовку или мультиварку, плита не нужна. Перекусы без готовки и каждый день разные, а в нормы решатель укладывает каждый из семи дней, а не один типовой.

Неделя стоит от 6 415 до 8 916 ₽. На неделю одна ссылка: больше 30 позиций ВкусВилл в одну не берет, поэтому там, где похожих товаров было несколько, я оставила один: один творог вместо трех разных, скир вместо скира и йогурта, одни огурцы вместо соленых и маринованных, а запасы на несколько недель вынесла в отдельную ссылку.

Перед ссылкой Claude сверяет каждую позицию с остатком по моему адресу. В день проверки не хватило трех товаров, их заменили похожими, а граммы пересчитали. Промпт к этой версии — в конце статьи.

Ссылка на корзину вместо списка покупок

На последнем шаге работает vkusvill_cart_link_create. Ему передают список товаров: id — номер товара из поиска, q — сколько положить. Обратно приходит ссылка вида vkusvill.ru/?share_basket=…. Открываете ее, а товары уже лежат в корзине.

{"products": [
  {"id": 489,   "q": 1.0},
  {"id": 26797, "q": 4},
  {"id": 38893, "q": 1}
]}

Количество q у весовых товаров считается в килограммах, у штучных в упаковках. С лимитом позиций я разобралась на живом сервере. Описание инструмента до сих пор говорит «до 20», но решает схема параметров: корзину из 31 позиции сервер отклоняет сразу, а ссылку на 30 создает, и в корзине все 30 на месте, я проверила. Остатки ссылка не сверяет: я положила в ссылку товар, которого оставалось 11 упаковок, с количеством 31, и ссылка все равно создалась. Так что перед ссылкой пусть модель сравнит q с available_quantity, иначе лишнее всплывет уже в корзине.

Еще одна странность: больше половины вызовов у меня вернули «Ошибка создания ссылки, попробуйте позже», и от размера корзины это не зависит: ссылка на один товар падала точно так же. Помогает повтор с паузой секунд в десять: ссылка на 30 товаров получилась с пятой попытки.

По ссылке ВкусВилл показывает окно «С вами поделились товарами», где весь список уже собран, с количеством и ценой за штуку. Мне остается нажать «Проверить наличие товаров» и выбрать адрес доставки, а если что-то лишнее, убрать его крестиком прямо в окне.

Что не получилось и где осторожнее

• Наличие только с OAuth. Без входа сервер не знает ваш адрес, и часть корзины может не оказаться в наличии. Когда я вошла и перепроверила свои корзины, в шести из восьми чего-то не хватило: перца нужно 3, а осталось 2, горбуши в желе не оказалось вовсе.

• Овощи и фрукты без КБЖУ. Ровно та часть тарелки, которой должно быть больше всего, в каталоге без цифр.

• КБЖУ — диапазон. Для готовой еды разница между производителями доходит до двух-трех раз. Я считаю по верхней границе.

• Скидки работают не так, как кажется. Каталог отдает цену уже с акцией: в моих корзинах таких товаров было четыре, от −12% до −24%. Персональные «6 скидок» сервер со входом тоже отдает (vkusvill_discounts_personal): мне пришло 18 предложений по −20%, но в корзины из них попал только щавелевый суп, и «Офисные ланч-боксы» подешевели всего на 88 ₽. Если хотите на скидках сэкономить, пусть модель сначала возьмет список персональных скидок и подбирает замены под него. Итог в корзине может отличаться, по моим прикидкам, на 5–10% в обе стороны.

Как повторить у себя

1. Подключите сервер командой claude mcp add --transport http vkusvill https://mcp.vkusvill.ru/mcp. Это публичные инструменты. Если планируете вход, сразу переходите к шагу 3: там подключение другое.

2. Хотите видеть наличие по своему адресу, историю заказов и персональные скидки — зарегистрируйте своего агента на vkusvill.ru/oauth/registration. В форме нужны название, почта, Redirect URI http://localhost:8765/callback и все четыре галочки доступов: скрипт ниже просит именно их, и если отметить меньше, ВкусВилл ответит invalid_scope. localhost — это ваш же компьютер, так что адрес у всех одинаковый, а порт 8765 можно взять любой свободный: главное, чтобы он совпадал в форме и в константе PORT в скрипте. Client ID и Client Secret придут на почту из формы. Секрет никому не пересылайте, даже в чат с моделью.

3. Войти через /mcp у меня не вышло, и у вас, скорее всего, тоже не выйдет. Claude Code сам добавляет к запросу доступ offline_access, чтобы продлевать токен без повторного входа: так он делает, когда сервер авторизации объявляет его поддержку, а ВкусВилл объявляет. Убрать его не выйдет даже настройкой oauth.scopes. А клиенту, которого вы зарегистрировали через форму, этот доступ не выдан: галочки для него там нет. ВкусВилл отвечает ошибкой invalid_scope, и дело тут не в ключах. Поэтому токен я получаю сама, коротким скриптом с PKCE и только четырьмя доступами из формы:

# vv_token.py — токен ВкусВилла без offline_access
# python vv_token.py          — войти через браузер и сохранить токен
# python vv_token.py --header — отдать заголовок для headersHelper в Claude Code
import base64, hashlib, http.server, json, os, secrets, sys, time
import urllib.parse, urllib.request, webbrowser

CLIENT_ID = os.environ.get("VV_CLIENT_ID", "")
CLIENT_SECRET = os.environ.get("VV_CLIENT_SECRET", "")
PORT = 8765  # тот же порт, что в Redirect URI в форме ВкусВилла
REDIRECT = f"http://localhost:{PORT}/callback"
SCOPE = "catalog.search purchase_history.read discounts.view recommendations.personalized"
TOKEN_FILE = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "vv-token.json")

if "--header" in sys.argv:
    t = json.load(open(TOKEN_FILE))
    if t["expires_at"] < time.time():
        sys.exit("токен ВкусВилла истек, запустите vv_token.py без --header")
    print(json.dumps({"Authorization": "Bearer " + t["access_token"]}))
    sys.exit()

if not CLIENT_ID or not CLIENT_SECRET:
    sys.exit("задайте переменные VV_CLIENT_ID и VV_CLIENT_SECRET из письма ВкусВилла")
verifier = secrets.token_urlsafe(64)
challenge = base64.urlsafe_b64encode(hashlib.sha256(verifier.encode()).digest()).rstrip(b"=").decode()
state = secrets.token_urlsafe(16)
webbrowser.open("https://oauth.vkusvill.ru/oauth2/auth?" + urllib.parse.urlencode({
    "response_type": "code", "client_id": CLIENT_ID, "redirect_uri": REDIRECT, "scope": SCOPE,
    "state": state, "code_challenge": challenge, "code_challenge_method": "S256"}))

got = {}
class Callback(http.server.BaseHTTPRequestHandler):
    def do_GET(self):
        got.update(urllib.parse.parse_qsl(urllib.parse.urlparse(self.path).query))
        self.send_response(200)
        self.send_header("Content-Type", "text/plain; charset=utf-8")
        self.end_headers()
        self.wfile.write("Готово, вкладку можно закрыть".encode())

server = http.server.HTTPServer(("localhost", PORT), Callback)
while "code" not in got and "error" not in got:
    server.handle_request()
if got.get("state") != state or "code" not in got:
    sys.exit("вход не прошел: " + got.get("error_description", got.get("error", "state не совпал")))

req = urllib.request.Request("https://oauth.vkusvill.ru/oauth2/token", headers={"User-Agent": "curl/8.5.0"},
    data=urllib.parse.urlencode({"grant_type": "authorization_code", "code": got["code"],
        "redirect_uri": REDIRECT, "client_id": CLIENT_ID, "client_secret": CLIENT_SECRET,
        "code_verifier": verifier}).encode())
tok = json.load(urllib.request.urlopen(req))
json.dump({"access_token": tok["access_token"], "expires_at": time.time() + tok.get("expires_in", 3600)},
          open(TOKEN_FILE, "w"))
print("Токен сохранен, действует", tok.get("expires_in", 3600) // 3600, "ч")

Client ID и Client Secret скрипт берет из переменных VV_CLIENT_ID и VV_CLIENT_SECRET, так секрет не попадет ни в код, ни в чат. Скрипт откроет браузер, ВкусВилл покажет обычный экран согласия, а токен ляжет в vv-token.json рядом со скриптом. Живет он около суток, потом скрипт нужно запустить еще раз. Если личные инструменты вдруг перестали отвечать, первым делом проверьте токен.

Осталось отдать токен серверу. Для этого в Claude Code есть настройка headersHelper: она запускает скрипт при каждом подключении к серверу и подставляет заголовок Authorization: Bearer. Сервер, подключенный на первом шаге, сначала удалите:

claude mcp remove vkusvill
claude mcp add-json vkusvill '{"type":"http","url":"https://mcp.vkusvill.ru/mcp","headersHelper":"python /путь/к/vv_token.py --header"}'

На Mac и в Linux вместо python обычно нужно написать python3, а путь к скрипту — полный. В Windows команду удобнее запускать из Git Bash или WSL: в cmd и старом PowerShell кавычки внутри JSON ломаются. После этого перезапустите Claude Code.

4. Расскажите модели про себя одним блоком. Я писала туда цель, нормы КБЖУ, как устроена тарелка, какие блюда у меня постоянные, что люблю и чего не ем.

5. Не торопитесь с корзиной. Сначала пусть модель сделает справку по категориям, и разброс КБЖУ вылезет раньше, чем испортит вам расчет.

6. Через диалог весь каталог не вытащить, тут нужен скрипт, который ходит в MCP напрямую. Только поставьте паузу, иначе упретесь в лимит 60 запросов в минуту.

7. Нормы пусть подгоняет решатель. Пять показателей сразу руками не сводятся, я пробовала.

8. А в конце попросите ссылку на корзину, чтобы не перебивать список покупок руками. Больше 30 позиций в одну ссылку не кладите, перед ссылкой пусть модель сверит количество в корзине с остатком, а если сервер ответит «попробуйте позже», пусть повторяет запрос секунд через десять, пока ссылка не соберется.

А вот промпт уже к финальной версии, его можно брать целиком. Строка про наличие работает, только если вы вошли во ВкусВилл, шаг 3:

Подбери корзины ВкусВилла на неделю на одного человека.
Питаюсь по метаболической тарелке. Нормы на день: до 1000 ккал, белок от 78 г,
жиры 30–37 г, углеводы от 70 г, клетчатка от 25 г. 5 приемов пищи.
Масло — не больше 1 ст. л. в день.
Завтрак всегда одинаковый: <состав>, его не меняй.
Куриное филе покупаю сама, выпиши граммы на неделю отдельно.
Тарелка: половина — овощи 100–150 г, четверть — белок 60–100 г,
четверть — сложные углеводы 60–100 г, жиров минимум.
После каждого приема — вкусная точка до 60 ккал.
Готовлю два вечера в неделю: в воскресенье на понедельник–среду,
в среду на четверг–воскресенье. Все горячее — в духовке или мультиварке.
Перекусы без готовки и каждый день разные.
Возьми блюда из моих рецептов: <путь к папке>.
Сделай четыре корзины, каждую под один способ готовки,
у каждой меню на 7 дней, список покупок с ценой и ссылку на корзину.
Подгони граммы под нормы через линейную оптимизацию, каждый день отдельно.
Бери только то, что есть в наличии по моему адресу, и не больше, чем осталось.
Перед ссылкой сверь каждую позицию с остатком; чего не хватает — замени похожим и пересчитай граммы.
Корзина на неделю — одна ссылка, не больше 30 позиций. Если позиций больше, бери один товар там, где их несколько похожих: один творог вместо трех разных, одни огурцы вместо соленых и маринованных.
Если сервер ответит «попробуйте позже», повтори через 10 секунд.
Запасы на несколько недель вынеси в отдельную ссылку, в недельную сумму их не считай.

Самое ценное для меня тут даже не сэкономленное время у полки. У меня впервые сошлись вместе метод, нормы тренера, мои рецепты и реальный магазин с ценами, а раньше каждое жило в своем углу. Теперь корзина на неделю собирается за один запрос, и листать карточки я наконец перестала.

Делитесь своим опытом, какие приемы AI помогли вам в решении бытовых задач.