Analook — Competitor Intelligence

Name: Analook — Competitor Intelligence
Author: Gingiris

โดย Gingirisรุ่น 1.0.0i★ 0iรันบนคลาวด์

ชื่อใน registryio.github.Gingiris/analook

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Competitor intelligence for AI agents — SEO, traffic, social, Product Hunt, pricing, AI insights.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวจากคนที่เข้าสู่ระบบ คะแนนเฉลี่ยขึ้นเมื่อมีรีวิว
ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 4 จาก 4 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
การใช้งานiยังใหม่มาก★ 0

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
หมวด: การตลาดและโซเชียล

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 4 จาก 4 ข้อ
รันบนเครื่องของผู้ทำ สิ่งที่คุณถามจะผ่านเครื่องของเขา
ทำได้ 8 อย่าง (เครื่องมือ) analyze_competitor, get_report_status, get_report, get_report_markdown …
ทะเบียนไม่ได้ระบุ key ที่ต้องใส่

ต้องเตรียมก่อน

รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

เปิด Settings → Connectors
กด Add custom connector
วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ

https://www.analook.com/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http analook https://www.analook.com/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "analook": {
      "url": "https://www.analook.com/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "analook": {
      "type": "http",
      "url": "https://www.analook.com/mcp"
    }
  }
}

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ

https://www.analook.com/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

ต่อผ่านคลาวด์ได้ใน

Claude ChatGPT Goose LM Studio Msty Studio Cherry Studio Cursor VS Code + GitHub Copilot Visual Studio Windsurf (Devin Desktop)Zed Kiro Cline Continue JetBrains AI Assistant Claude Code Codex CLI Gemini CLI OpenCode nodecode Warp LibreChat Open WebUI Raycast

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

เรื่องที่ 8เช็ก 5 ข้อก่อนติดตั้ง MCP ไม่ให้ข้อมูลรั่วใช้เวลาราว 2 นาทีต่อตัว ดูจากหน้าของตัวนั้นบนเว็บเรา และหน้าขออนุญาตของโปรแกรม AI ก่อนกดยอมอ่าน 4 นาที

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 10 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

analyze_competitor
Submit a competitor analysis job. Analyzes a competitor's website across 15+ data sources (SEO, traffic, social, Product Hunt, GitHub, Wayback Machine history, AI-generated insights, etc.) and returns a job_id. Use get_report_status(job_id) to poll and get_report(job_id) to retri
get_report_status
Poll an analysis job's status. Args: job_id: ID returned from analyze_competitor() Returns: {status: 'running'|'completed'|'failed', progress?: str, report_url?: str}
get_report
Fetch the full competitor analysis report as structured JSON. Reports contain: website snapshot, Wayback Machine history, SEO/traffic data (DataForSEO), social media presence, Product Hunt launches, GitHub stats, pricing, funding, AI-generated business insights, growth playbooks,
get_report_markdown
Fetch the competitor analysis report as human-readable Markdown. Suitable for piping into agents that prefer text over structured JSON, or for direct display to end users. Args: job_id: ID from analyze_competitor(); status must be 'completed' Returns: {markdown: str} or {error: s
list_my_reports
List your recent competitor analysis reports (up to 50). Requires authentication. Returns a lightweight list (id, url, product_name, created_at, status) — use get_report(job_id) to fetch the full report for any of them. Returns: {reports: [{id, url, product_name, created_at, stat
run_growth_audit
Run a full Growth Audit — three linked strategic reports for a product. Unlike analyze_competitor (a single 15-signal intelligence snapshot), a Growth Audit produces an Executive Summary + a Diagnosis Report + a 30-day Action Plan, grounded in real channel/tactic playbooks. Best
get_growth_audit
Fetch a Growth Audit's three reports (Executive Summary, Diagnosis, Action Plan) as Markdown. Args: job_id: ID from run_growth_audit() (starts with 'ga-') Returns: {status, reports: {executive_summary, diagnosis_report, action_plan}} while running, only {status, progress} is retu
browse_public_reports
Browse Analook's public competitor-intelligence report gallery. Returns recently published public reports (product name, domain, category, and a link). No authentication or credits required — a fast way to discover existing analyses before spending a credit on a fresh one. Args:

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 11 พ.ย. 2569

✓ ผ่าน
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Gingiris ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
✓ ผ่าน
ยังมีคนดูแล
มีการแก้โค้ดล่าสุด 6 เดือนที่ผ่านมา
… ยังไม่ตรวจ
มีสัญญาอนุญาต (license)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
✓ ผ่าน
endpoint ตอบ
ตอบกลับใน 1056 ms (HTTP 200)
– ไม่เกี่ยว
ล็อกอินแบบ OAuth
ไม่ต้องล็อกอิน
✓ ผ่าน
คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง
อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 8 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

ดาวมากกว่า 0% ของอีก 3764 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 6% ของอีก 3764 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 3764 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Analook — Competitor Intelligence ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 4 จาก 4 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 6 เดือนที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี PostHog MCP Server, Openshorts, Google Ads + Meta Ads + SEO/GEO MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

PostHog MCP Server

Official PostHog MCP Server for product analytics, feature flags, experiments, and more.

โดย PostHogใช้กันมาก★ 40.7Kอัปเดต 10 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

ติดตั้ง

Openshorts

Turn long videos into viral vertical shorts and publish them to TikTok, Instagram and YouTube.

โดย mutonbyใช้กันมาก★ 7.6Kอัปเดต 3 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

ติดตั้ง

Google Ads + Meta Ads + SEO/GEO MCP

Google Ads, Meta Ads, Google Analytics (GA4) & Search Console MCP server by Ryze AI

โดย irinabuht12-ossใช้กันมาก★ 7.2Kอัปเดต 30 วันที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Analook — 竞品情报分析工具

30 秒看透任何竞品 · AI-powered competitor intelligence for indie hackers & growth teams

[English](#english) | [中文](#中文版) · [🤖 MCP Server](#-remote-mcp-server) · [📖 Docs](https://www.analook.com/docs/mcp.html)

🤖 Remote MCP Server

Analook is available as a Remote MCP server — use it from Claude Desktop, Cursor, or any MCP-compatible client. No install, no local process.

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

5 tools: analyze_competitor, get_report_status, get_report, get_report_markdown, list_my_reports.

Full docs & token instructions → [analook.com/docs/mcp](https://www.analook.com/docs/mcp.html)

💡 出海增长咨询 · 1v1 Session 约课 $200 — Telegram @Iris_carrot

或访问 [gingiris.com](https://gingiris.com/en) — Iris 的出海增长咨询，1:1 指导、开源项目运营、企业顾问服务

What is Analook
Live Demo
Analysis Modules
AI Insights Depth
Quick Start
Deploy Your Own
API Integrations
Work With Iris
About the Author
中文版

🌱 Philosophy

*"做竞品分析不是为了抄，是为了找到别人没做好的地方。"* — Competitor research isn't about copying — it's about finding the gaps they left open.

*"数据会说话，但你得先知道问对问题。"* — Data speaks, but only if you ask the right questions.

*"30 秒看懂一个产品，30 天超越它。"* — Understand a product in 30 seconds. Surpass it in 30 days.

💼 Work With Iris

1. Strategic Consultation (1v1)

| Session | Price | Best For |

|:--------|:------|:---------|

| Quick Call (30 min) | $150 USD | Specific questions, quick diagnosis |

| Deep Dive (60 min) | $300 USD | Full strategy review, detailed roadmap |

2. Advisory Retainer

| Plan | Price | Includes |

|:-----|:------|:---------|

| Monthly Retainer | $1,500 USD/mo | Up to 5 hours strategic consultation + milestone reviews |

3. Playbooks & Templates

| Package | Price | Contents |

|:--------|:------|:---------|

| Starter Pack | $29 USD | Core methodology + essential tools |

| Flagship Bundle | $199 USD | Complete SOP, competitor research framework, templates |

📩 Contact @Iris_carrot on Telegram — Crypto/USDT and Wire Transfer accepted

What is Analook?

Analook is an open-source AI-powered competitor intelligence tool built by Iris, former cofounder & COO of AFFiNE (60k+ stars).

Enter any product URL. In ~30 seconds, Analook runs a 7-module parallel analysis pipeline and returns a structured deep-dive report — growth strategy, traffic signals, social footprint, ProductHunt history, AI insights, and more.

Built for:

Indie hackers validating a market before building
Growth teams benchmarking against competitors
Investors doing quick pre-DD intelligence
Founders preparing a launch in a crowded niche

Analysis Results Include

Signal	What You Learn
🌐 Website History	When launched, how fast it grew, Wayback timeline
📈 Traffic & SEO	Monthly visits, top channels, keyword gaps
🐦 Twitter / X	Followers, engagement rate, content strategy
🚀 Product Hunt	Launch scores, positioning, community response
💡 AI Deep Dive	ICP, business model, growth flywheel, tactical recs
📡 Propagation	Peak traffic events, viral moments, channel breakdown
🧠 Growth Strategy	Early-stage strategy reconstruction from public signals

🔗 Live Demo

[analook.com](https://www.analook.com) — Free to use. No login required.

Try with: lovable.dev · linear.app · notion.so · cursor.com

📦 Analysis Modules

Module	File	Description
Website History	`modules/website_history.py`	Wayback Machine CDX API, first-seen date, snapshot timeline
Traffic & SEO	`modules/traffic_analysis.py`	DataForSEO — monthly visits, channels, top pages, keywords
Social Media	`modules/social.py`	Apify Twitter scraper — followers, engagement, recent content
Product Hunt	`modules/producthunt.py`	PH GraphQL API — launches, scores, upvotes, reviews
Growth Analysis	`modules/growth_analysis.py`	Traffic peak detection, event correlation, growth stage
AI Summary	`modules/ai_summary.py`	7-section structured analysis via TeamoRouter + DeepSeek fallback
Report Builder	`app.py`	FastAPI orchestrator — parallel pipeline, job state, streaming

🧠 AI Insights Depth

Analook's AI module goes beyond surface-level summaries. Each report includes:

产品定位与 ICP — Target user profiles, market positioning, who actually pays
商业模式拆解 — Pricing model, conversion hypothesis, revenue estimate range
增长密码 — 4–6 data-backed growth strategies with evidence
增长飞轮 — Product-specific flywheel reconstruction
内容与传播策略 — Channel mix, content types, launch propagation model
给后来者的战术建议 — 5 actionable recommendations you can execute this week
风险与机会 — Red flags and market gaps, with data citations

⚡ Quick Start

# Source available at https://clawhub.ai/user/gingiris

(Skills published under @gingiris; contact iris@gingiris.com for source code access)

cd Competitor-analysis-tool pip install -r requirements.txt

Create a .env file:

TEAMOROUTER_API_KEY=sk-teamo-...

DEEPSEEK_API_KEY=sk-... DATAFORSEO_B64=base64(email:password) PRODUCTHUNT_TOKEN=... APIFY_API_TOKEN=apify_api_...

Run locally:

uvicorn app:app --reload --port 8000

Visit http://localhost:8000

🚀 Deploy Your Own

One-click deploy on Railway:

Steps:

Fork this repo
Create a new Railway project → connect your fork
Add the environment variables above in Railway → Settings → Variables
Railway auto-deploys on every push to main

The app is Dockerized and uses Nixpacks on Railway (Python 3.13).

🔌 API Integrations

Service	Purpose	Notes
TeamoRouter	Primary LLM	Routes to best available model
DeepSeek	Fallback LLM	Cost-efficient backup
DataForSEO	Traffic & SEO data	Monthly visits, channels, keywords
Apify	Twitter/X scraping	`apidojo/twitter-profile-scraper` actor
ProductHunt	Launch history	PH GraphQL API
Wayback Machine	Website history	CDX API + timemap

⭐ Star This Repo

If Analook saved you hours of manual research, a ⭐ helps others discover it!

About the Author

Iris (生姜iris) — Former cofounder & COO of AFFiNE (60k+ GitHub stars). Now running [Gingiris](https://gingiris.com) — an open-source go-to-market and global expansion consulting practice.

🐦 Twitter: @WeiYipei
💬 Telegram: @Iris_carrot
🌐 Website: gingiris.com

Related Playbooks (now on ClawHub):

@gingiris on ClawHub — GTM strategy, B2B SaaS PLG/SLG growth, open source launch marketing, and other AI-agent skills

中文版

Analook 是什么？

Analook 是一个开源 AI 竞品情报工具，由 AFFiNE（60k+ stars）联创 & 前 COO Iris 构建。

输入任意产品网址，30 秒内生成一份结构化竞品深度报告——包含增长策略、流量信号、社交足迹、ProductHunt 历史、AI 洞察等全套数据。

适合谁用？

独立开发者 — 开始动手前快速验证市场
增长团队 — 对标竞品，找到差距
投资人 — Pre-DD 快速情报收集
创始人 — 在红海市场找到进攻角度

核心分析模块

模块	数据来源	输出内容
🌐 网站历史	Wayback Machine	上线时间、成长速度、快照时间线
📈 流量 & SEO	DataForSEO	月访问量、流量渠道、关键词矩阵
🐦 Twitter/X	Apify	粉丝数、互动率、内容策略
🚀 Product Hunt	PH GraphQL	发布记录、评分、社区反馈
💡 AI 深度分析	TeamoRouter	ICP 画像、商业模式、增长飞轮、战术建议
📡 传播分析	综合	流量峰值事件、渠道来源、传播节点
🧠 早期增长策略	综合	从公开信号反推产品早期增长路径

快速部署

# Source: https://clawhub.ai/user/gingiris  (联系 iris@gingiris.com 获取源代码访问)

cd Competitor-analysis-tool pip install -r requirements.txt

配置 .env 文件后：

uvicorn app:app --reload --port 8000

Railway 一键部署： Fork 本 repo → Railway 连接 → 添加环境变量 → 自动部署 ✅

关于作者

Iris（生姜iris），AFFiNE 联创 & 前 COO，现运营 Gingiris 开源出海增长咨询。

出海咨询预约：gingiris.com
Telegram：@Iris_carrot
Twitter：@WeiYipei

Analook — Competitor Intelligence

ภาพรวม

สามเสาของ PopNx MCP

ใช้ทำอะไรได้

ติดตั้ง

ก่อนติดตั้ง

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

ผลตรวจเบื้องต้นi

ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

ยังมีคนดูแล

มีสัญญาอนุญาต (license)

endpoint ตอบ

ล็อกอินแบบ OAuth

คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

พูดคุย

รีวิวจากผู้ใช้

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

คำถามที่พบบ่อย

ตัวที่ใช้แทนได้

PostHog MCP Server

Openshorts

Google Ads + Meta Ads + SEO/GEO MCP

README จากผู้ทำ

Analook — 竞品情报分析工具

30 秒看透任何竞品 · AI-powered competitor intelligence for indie hackers & growth teams

🤖 Remote MCP Server

Table of Contents

What is Analook?

Analysis Results Include

🔗 Live Demo

📦 Analysis Modules

🧠 AI Insights Depth

⚡ Quick Start

(Skills published under @gingiris; contact iris@gingiris.com for source code access)

🚀 Deploy Your Own

🔌 API Integrations

⭐ Star This Repo

About the Author

中文版

Analook 是什么？

适合谁用？

核心分析模块

快速部署

配置 .env 文件后：

关于作者