Analook MCP Server

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30 秒看透任何竞品——为 AI Agent 打造的竞品情报服务

分类: 其他第 106 / 230
Stars: ★ 111 热门
传输方式: Streamable HTTP
运行环境: 远程托管（无需本地环境）
凭据: 需要 API Key / 凭据
最近提交: 8 天前
工具数: 5

55FMRS · C

Analook 是 analook.com 的 MCP 接口，提供 5 个工具，通过远程 streamable-http 接入 MCP 客户端，用公开数据源加 LLM 生成竞品拆解报告。适合需要快速竞品情报的独立开发者、增长团队与投资人；不适合要求离线私部署或对数据出境敏感的团队。使用前需准备访问令牌，并注意报告结论需人工复核。

最强项 · 安装易用性 13/20 最弱项 · 维护活跃度 8/20

可靠性

9/20

安全与权限

12/20

维护活跃度

8/20

文档质量

13/20

安装易用性

13/20

查看各项评分依据

可靠性 9/20: 静态证据仅为一个 server.json 清单（streamable-http 远程端点、版本 1.0.2，除 schema/name/title/description/websiteUrl/repository/version/remotes 外未声明任何 capabilities/tools/resources），以及 README 中列出的 5 个工具（analyze_competitor、get_report_status、get_report、get_report_markdown、list_my_reports）。仓库描述为 FastAPI + Supabase 后端，README 称 modules/ 内含 mcp_app.py、有 tests/ 与 Dockerfile，但本次审查未提供任何源码、测试文件、CI 工作流或 mcp_app.py 内容，因此无法验证 MCP 初始化握手是否可完成、工具入参与返回是否与声明一致、错误是否可控。清单未声明工具列表而 README 声明 5 个工具，二者存在信息缺口。按静态校准规则，缺少可验证执行证据，可靠性不得高于 12；又因无测试、无 CI、无错误路径证据，取 9。扣分点：无 CI/测试证据、工具声明不一致、依赖链（DataForSEO/Apify/ProductHunt/LLM）失败模式未披露。
安全与权限 12/20: 远程端点走 HTTPS（https://www.analook.com/mcp/），README 示例使用 Bearer <YOUR_ANALOOK_TOKEN> 占位符而非真实令牌，未触及“示例含真实密钥”红线；未见恶意代码、凭证窃取或隐蔽外泄的直接证据。但服务端会主动向多个第三方服务发起带密钥的外部请求（DataForSEO 的 Base64 账号口令、Apify 令牌、ProductHunt 令牌、LLM 密钥），README 描述含“credit gating”“payment integrations”“Supabase auth/credits/promo codes”，属于会修改账户额度与触发付费的状态性操作，却未在任何可见材料中说明确认机制、权限最小化或数据流向披露。工具集中 analyze_competitor 会拉取并存储第三方站点数据到 Supabase，数据边界与保留策略未披露。因关键权限/确认/数据流证据缺失，按“缺失即扣分”取 12，未达红色等级。
维护活跃度 8/20: 仓库未归档，110 stars、2 个 open issues，server.json 版本 1.0.2 表明有版本迭代。但本次静态材料中没有任何提交历史、发布时间线、依赖更新记录、issue 响应证据或安全响应渠道信息。许可证存在明显矛盾：仓库元数据 License: unknown，而 README 内嵌 MIT 徽章并在文末声明 “MIT”，该冲突本身即为治理缺陷。README 提到 scripts/verify_deploy_source.py 部署前校验、fly.toml 声明应用名，显示有一定运维纪律，但无治理文件、无更新路径说明。取 8。
文档质量 13/20: 文档覆盖面较好：README 提供中英双语说明、分析模块表（模块文件与数据来源映射）、AI 洞察 7 段结构、Quick Start 的 .env 变量清单、本地运行命令、Railway/Fly 部署步骤、API 集成表，并外链 docs/mcp.html 作为 MCP 令牌指引，server.json 亦给出 websiteUrl 与 repository。扣分点：MCP 工具的参数、返回结构、速率限制、计费与配额（credit gating 的具体规则）几乎未在可见内容中说明，需跳转外部页面；自托管所需的 Supabase 迁移、支付配置等前置条件未展开；无故障排查章节。属“可用但存在隐藏假设与排障缺口”，取 13。
安装易用性 13/20: 远程接入路径清晰：给出标准 mcpServers JSON 片段（url + Authorization 头），声明无需安装本地进程，并列出 5 个工具名，适用于 Claude Desktop/Cursor 等主流客户端。自托管路径也有明确步骤（git clone、pip install、.env、uvicorn app:app --port 8000）以及 Railway 一键部署与 Dockerfile/Nixpacks 说明。但缺失 Supabase 环境初始化（migrations 如何应用）、5 个外部 API 密钥的获取指引、Node/Python 版本兼容矩阵仅提 Python 3.13，且未提供任何已提交的客户端连接验证证据。按静态校准，无执行证据时 setup 不得高于 15，取 13。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-09-10

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选型与风险

能访问什么访问网络

适合谁

需要可被 Agent 直接调用的竞品情报的独立开发者
做竞品对标的增长团队
做快速 Pre-DD 情报收集的投资人
准备在红海市场发布的创始人

不适合谁

需要完全离线或私有化本地部署、不允许数据出境到第三方服务的团队
不愿提供第三方服务 API 密钥（如 DataForSEO、Apify、Product Hunt、LLM 服务）的自建场景
期望获得非公开内部数据（本工具仅基于公开信号）的用户
只使用 stdio 本地进程、不支持远程 HTTP MCP 的客户端

所需权限

需要有效的 Analook 访问令牌（Bearer Token）用于远程 MCP 认证
分析依赖第三方数据源 API 密钥（DataForSEO、Apify、Product Hunt、TeamoRouter、DeepSeek）
服务器侧使用 Supabase 进行认证、额度计费与报告存储

风险与副作用

报告内容由第三方 LLM 与数据服务生成，可能存在不准确或过时信息，需人工核对关键结论
分析结果基于公开信号推断，商业模型与收入估计仅为区间假设
请求会发往远程服务 https://www.analook.com/mcp/，需评估数据出境与合规要求
令牌泄露可能导致他人消耗你的账号额度
仓库未标注许可证信息（README 中称为 MIT），商用前应自行确认授权

安装接入

准备工作

运行环境：远程托管（无需本地环境）

准备 Analook 访问令牌（Token 获取方式见官方文档 https://www.analook.com/docs/mcp.html）。
在 MCP 客户端的配置中加入远程服务器：

{
  "mcpServers": {
    "analook": {
      "url": "https://www.analook.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_ANALOOK_TOKEN>" }
    }
  }
}

保存配置并重启客户端。
该服务器为远程服务，无需本地安装或运行进程。

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "analook": {
      "url": "https://www.analook.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_ANALOOK_TOKEN>" }
    }
  }
}

以 Claude Desktop 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "analook": {
      "url": "https://www.analook.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <YOUR_ANALOOK_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal

claude mcp add --transport http analook https://www.analook.com/mcp --header 'Authorization: Bearer <YOUR_ANALOOK_TOKEN>'

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

在 Claude Desktop 或 Cursor 中连接 https://www.analook.com/mcp 并配置 Bearer token 后，工具列表中应出现 analyze_competitor、get_report_status、get_report、get_report_markdown、list_my_reportss 五个工具；可发送"list my reports"验证连接。

常见排障

连接失败：确认客户端使用 streamable-http 且 URL 为 https://www.analook.com/mcp/
返回未授权：检查 Authorization 头中的 Bearer Token 是否有效且未过期
报告一直处于处理中：用 get_report_status 查询任务状态，必要时重试或新建分析
获取报告为空：确认任务已完成后再调用 get_report 或 get_report_markdown
自建部署时分析失败：检查 .env 中各第三方服务密钥是否配置齐全

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

用 analyze_competitor 帮我分析 linear.app 的竞品情况
用 get_report_status 查询我刚才生成的报告进度
用 get_report_markdown 把 notion.so 的分析报告导出为 Markdown
用 list_my_reports 列出我之前所有的竞品分析报告

工具能力 5

analyze_competitor 写入

提交一个竞品 URL 发起分析，生成结构化竞品拆解报告。

get_report_status 只读

查询某个分析任务的当前处理状态。

get_report 只读

获取已完成的分析报告（结构化数据）。

get_report_markdown 只读

获取已完成的分析报告（Markdown 格式）。

list_my_reports 只读

列出当前账号下的历史报告。

使用场景

在产品立项前快速验证市场与竞品格局

为增长团队生成竞品流量、SEO 与社媒对标资料

在投前尽调阶段快速收集竞品公开情报

为拥挤赛道的新品发布准备差异化切入点

支持客户端

Claude Desktop

Cursor

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

Analook 是一个远程 MCP 服务器，作为 analook.com 后端的一部分，为 AI Agent 提供竞品情报能力：SEO、流量、社交、Product Hunt、定价与 AI 深度洞察。它由 FastAPI + Supabase 驱动，通过 7 模块并行分析流水线，输入任意产品网址即可生成结构化竞品拆解报告。任何 MCP 兼容客户端均可通过 https://www.analook.com/mcp/ 以 streamable-http 方式连接，无需本地安装。