Plith Operations
The base layer for AI agents.
Что умеет
- Dedupq Check: Before executing any LLM task, check if an identical or semantically similar task has already been completed. Returns cached result on hit, saving one LLM call. On a miss, execute your t
- Dedupq Complete: After executing a task, store the result so future identical or similar tasks return a cache hit via dedupq_check. Costs 2 credits.
- Burnrate Estimate: Before executing a multi-step agent plan, estimate the total LLM cost. Returns per-step breakdown and optimization suggestions. If the estimate exceeds your budget, pipe the same pl
Какие данные видит
Нужен ли аккаунт
Не нужен: сервер работает без входа
The base layer for AI agents. Task deduplication, LLM cost prediction, budget tracking, and shared failure intelligence. 5,000 free credits after verification.
Как подключить
Как подключить Plith Operations к Claude
Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:
https://operations--plith.run.tools
- Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
- Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
- Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
- Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
- В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.
Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.
Авторизация
После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.
Как подключить Plith Operations к ChatGPT
Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:
https://operations--plith.run.tools
- Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
- Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
- Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
- Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
- В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
- В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.
Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.
Авторизация
При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.
Как подключить Plith Operations к Cursor
Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:
https://operations--plith.run.tools
Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.
Вручную:
- В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
- Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл
~/.cursor/mcp.json(для одного проекта:.cursor/mcp.jsonв корне проекта). - Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.
Авторизация
Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.
Список инструментов сервера (8)
Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.
| dedupq_check | Before executing any LLM task, check if an identical or semantically similar task has already been completed. Returns cached result on hit, saving one LLM call. On a miss, execute your task and call dedupq_complete to cache the result for future hits. Costs 1 credit. |
| dedupq_complete | After executing a task, store the result so future identical or similar tasks return a cache hit via dedupq_check. Costs 2 credits. |
| burnrate_estimate | Before executing a multi-step agent plan, estimate the total LLM cost. Returns per-step breakdown and optimization suggestions. If the estimate exceeds your budget, pipe the same plan into burnrate_optimize. Costs 1 credit. |
| burnrate_track | Log the actual cost of an LLM call after execution. Call this after every LLM request to build calibration data that improves burnrate_estimate accuracy over time. Free — no credits charged. Returns the recorded cost entry with computed margin versus the prior estimate when one exists for this model and token range. |
| burnrate_optimize | Get a cheaper equivalent plan by substituting models with lower-cost alternatives. Call after burnrate_estimate if the estimated cost exceeds your budget. Returns the optimized plan with substituted models, new per-step costs, total savings, and whether the target_budget is met. Optionally set target_budget to constrain the optimization. Costs 1 credit. |
| burnrate_budget | Get today's tracked LLM spend, per-model breakdown, projection, and budget alerts. Free — no credits charged. |
| pitfalldb_query | Check for known failure patterns before executing a task type. Returns pitfalls with severity, fix suggestions, and confidence scores. After your agent runs, submit failures via pitfalldb_report so others benefit. Costs 2 credits. |
| pitfalldb_report | Report an agent failure. PII-scrubbed before storage. Linked to existing pitfalls if similar. Free — no credits charged. |