我们上线了 Pangolinfo MCP 服务
大家好，我是 Pangolinfo 的开发同学，今天不写官方公告，跟大家直白聊聊我们刚上线的 Amazon Data MCP 服务，包括为什么做、现在能干嘛，以及还有哪些做得不好的地方。
为什么做这个
我们原来一直做 Amazon Scraper API，服务跨境卖家和开发者。过去一年有个特别明显的趋势：越来越多的用户不再直接调 API ，而是想把数据直接接入 Claude 、Cursor 、Cline 这些 AI 工具里，让 Agent 自己去取数据、做决策。
但现在的接入方式特别零散，每个人都在自己造轮子：有人让 AI 写爬虫脚本，有人自己封装 REST 调用，还有人搭各种中间层转发。我们看下来觉得，这块其实可以做得更干净、更标准一点，于是就按照 MCP 协议把我们的核心接口重新封装了一遍。
现在能干什么
目前一共开放了 19 个工具，覆盖四个核心场景：
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亚马逊核心数据
- 关键词搜索（含广告位分布、自然排名、各类徽章）
- 商品详情（基础信息、变体、价格、图片）
- 评论抓取（支持批量、带用户信息和时间戳）
- 卖家主页数据
- ✨ 亮点：
get_amazon_product内置了 AI 评论摘要字段，一次调用直接返回好评/差评核心要点，不用自己分页抓 review 再做 NLP 处理
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类目与选品分析
- 完整类目树导航与搜索
- ✨ 亮点：
filter_niches工具，输入关键词或类目节点，返回 50+ 市场健康度指标，重点包含新品突围率、头部品牌集中度、价格带分布这些真正影响选品决策的数据，不只是看搜索量高低
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Google AI 趋势
ai_search直连 Google AI Overview 和 AI Mode 实时数据- 可以捕捉还没在亚马逊站内成型、但已经在全网发酵的早期需求趋势
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IP 合规
wipo_search：查询全球商标信息pacer_search：查询美国专利诉讼案件详情及历史时间线- 特别适合 POD 、外观类目的卖家在上新前做前置风险排查
补充：MCP vs REST API 怎么选？
我们的 Amazon Data MCP 和 Amazon Scraper API 运行在完全相同的数据引擎上，共享同一套积点计费体系，只是服务于不同的工作流：
- 选 MCP：适合在 Claude 、Cursor 等 AI 工具里做交互式研究、临时数据查询，让 AI 自动帮你调用和串联工具，零代码上手
- 选 REST API：适合批量抓取、定时任务、CI/CD 流水线或系统集成，需要完全自主控制请求和并发
接入方式
零安装零依赖，纯远程 HTTP 接入。只需要在你的 MCP 客户端配置文件里加一段 JSON ，重启客户端就能用：
{
"mcpServers": {
"pangolinfo": {
"url": "https://mcp.pangolinfo.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>"
}
}
}
}
目前已完整支持：Claude Code 、Cursor 、Cline 、Windsurf 、Codex 、Hermes 、OpenClaw ，同一份配置在所有客户端通用。
⚠️ 重要提示：API Key 请在控制台申请长期 Key，短期 Key 会静默过期导致工作流中断，这个坑我们在文档里也重点标注了。
说几个现在还不完善的地方
不吹不黑，目前还有不少问题，提前跟大家说清楚：
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工具数量上：19 个覆盖了主要场景，但还有一些边缘需求没做
- 待开发：FBA 库存数据、A+ 内容解析、Buy Box 历史、跟卖监控等
- 这些都在 roadmap 里，你最需要哪个功能，直接在评论区说，会直接影响我们的排期优先级
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文档方面：目前中文版更完整，英文版还在逐步补全，国际化这块我们确实欠债了
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