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Product Hunt搜索AI语义搜索自然语言查询市场分析产品研究

项目简介

'producthunt-mcp-search' 是一个功能强大的MCP（Model Context Protocol）智能搜索平台，专为分析Product Hunt数据而设计。它利用AI驱动的自然语言查询能力，帮助用户深入探索产品趋势、市场需求和竞争情报。该平台采用本地优先设计，结合Qdrant向量数据库，提供高效的语义搜索体验。

主要功能点

  • AI驱动的自然语言搜索：允许用户通过日常语言提问，获取Product Hunt数据中的洞察，例如“最近有哪些创新的AI工具在Product Hunt上发布？”
  • 本地化部署：设计为个人本地使用，可在您自己的环境中免费搭建强大的分析和搜索平台，确保数据隐私和控制。
  • 语义搜索：利用Qdrant向量搜索能力，实现基于含义而非关键词的智能匹配，提供更精准的搜索结果。
  • 数据集成：自动化从Product Hunt API获取产品发布、评论等数据，并进行高效的存储和管理。
  • 上下文服务：作为MCP服务器，为AI助手提供标准化的结构化上下文信息和功能调用接口，赋能AI进行深度分析。

安装步骤

请查阅项目的 安装指南 文档，获取详细的设置说明。通常，您需要执行以下主要步骤：

  1. 克隆仓库：将 'producthunt-mcp-search' 项目从GitHub克隆到您的本地环境。
  2. 安装依赖：根据项目指南，安装Node.js环境和所有必要的项目依赖项。
  3. 环境准备：配置并启动Qdrant向量数据库服务（可能通过Docker）。
  4. API配置：获取Product Hunt API密钥，并在项目中进行配置。
  5. 数据导入：运行项目提供的数据抓取（Fetcher）和处理（Orchestrator）流程，将Product Hunt数据导入Qdrant数据库。
  6. 启动服务器：按照指南启动MCP服务器，使其准备好接收来自MCP客户端的请求。

服务器配置

MCP客户端（如您的AI助手应用）需要配置与 'producthunt-mcp-search' MCP服务器的连接信息。以下是一个示例JSON配置，您需要根据实际部署情况调整 'command' 和 'args'。

{
  "name": "Product Hunt MCP Search Server",
  "command": "npm",
  "args": ["run", "start:mcp-server"],
  "description": "提供Product Hunt数据的AI驱动语义搜索服务",
  "working_directory": "/path/to/your/producthunt-mcp-search/repo"
}
  • 'name': 服务器的显示名称，方便识别。
  • 'command': 启动MCP服务器的可执行命令。由于这是一个TypeScript项目，通常会使用包管理器（如'npm'或'yarn'）运行一个启动脚本。'"npm"' 是一个常见的示例。
  • 'args': 传递给 'command' 命令的参数列表。'"run", "start:mcp-server"' 是一个示例，表示运行 'package.json' 中定义的名为 'start:mcp-server' 的脚本。请根据项目实际的启动脚本名称进行调整。
  • 'description': 服务器功能的简短描述，帮助用户了解其提供的服务。
  • 'working_directory': 服务器运行的工作目录路径，应指向您的 'producthunt-mcp-search' 项目的根目录。

基本使用方法

一旦MCP服务器成功启动并与Qdrant数据库连接，您的MCP客户端或AI助手就可以通过标准JSON-RPC协议与之通信，获取所需的服务：

  1. 发送查询请求：AI助手向MCP服务器发送包含用户自然语言查询的请求，例如：“分析一下过去一年Product Hunt上关于远程办公工具的趋势”。
  2. 获取上下文信息：MCP服务器接收请求后，会利用Qdrant的语义搜索能力，在Product Hunt数据中查找并整合相关产品、评论、类别等信息。
  3. 返回结果：服务器将这些处理后的数据以结构化的MCP上下文信息形式返回给AI助手，供其进行进一步的分析、总结或生成响应。
  4. 调用工具功能：如果MCP服务器实现了额外的工具（Tools），AI客户端还可以请求服务器执行特定功能，例如按特定条件筛选产品列表。

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AI与计算

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