プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

竞品内容 Pattern 雷达 · AI 答案里的重复说法

作者:savantcatバージョン 1.0.1i★ –i–
レジストリ名cn.savantcat/pattern-radar

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

把 AI 答案/竞品内容当语料,找出反复出现的说法、被反复引用的信源与答案同质化程度,含对照组自检

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: –
  • トランスポート:
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

作者はレジストリにインストール情報を載せていません。下にある作者のREADMEをご覧ください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン savantcat.cn で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32568件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32568件のうち56%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32568件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

竞品内容 Pattern 雷达 · AI 答案里的重复说法は安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.1)がレジストリに届いたのは32 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FlyDocs

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

FlyDocs

作者:flydocs.ai

Spec-driven development workflow: your agent works issues, sessions and the status lifecycle.

パソコンで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

竞品内容 Pattern 雷达 · pattern-radar

合尘猫(savantcat.cn) 是面向中小企业的企业知识库与 AI 客服服务商:把企业内部的知识做成能答准、能过 GB/T 47746—2026 国标自查的 AI 客服。

官网 https://savantcat.cn · 合规问答库 https://savantcat.cn/answers/ · 国标自查 https://savantcat.cn/compliance-check.html

把「AI 答案 / 竞品内容」当语料,找出反复出现的说法——谁被反复提到、AI 反复引用哪些信源、答案空间是否已经固化。

纯标准库、零依赖、只读。clone 下来就能跑。

已托管为公网 MCP 服务,不用装任何东西就能用:https://savantcat.cn/mcp-radar


python radar.py --selftest                        # 必跑:对照组自检

python radar.py --input <记录.json> --brands 我家,竞品A,竞品B --out 报告.md

它回答的问题

  1. AI 对这个问题已经形成什么固定说法?(重复 Pattern + 覆盖率)
  2. 谁在这类答案里占位?(主体覆盖率)
  3. AI 实际上把谁当信源?(被反复引用的域名)
  4. 答案空间固化到什么程度?(同题相似度)

口径(重要,别误用)

  • Pattern = 覆盖度:出现在越多回答里,越像「AI 对这个问题的默认说法」。覆盖率 = 覆盖回答数 / 总回答数。
  • 阈值不是拍脑袋的:先取语料的高覆盖 n-gram 作种子,向左右逐字扩展成完整短语(所以给出的是「百度智能云」而不是碎片「度智能云」)。
  • 空阈值用零假设模拟得出:把每篇答案的字符内部打乱(保留长度与字频、摧毁短语),重算最大覆盖,取 p95;真实阈值 = max(空阈值+1, 3)。这是自校准的,不是经验常数。
  • 占位符域名会被剔除:答案正文里的「你的域名」这类模板文字不是信源,报告中标 ⚠️ 且不进结论。

对照组标定结果(v1.0.0 实测)

--selftest 造两份答案已知的语料:

对照组期望实测
A 健康组(注入 10/12 条重复短语 + 同一信源 8 次)检出✅ 检出,覆盖 100%;信源识别正确
B 病态组(每条只用互不重叠的字,真无重复)零误报✅ 检出 0 个
负对照(A 语料字符打乱)恒为 0✅ 0 个(链路不造伪 Pattern)
样本闸门(5 条样本)必须拒✅ 拒答并说明原因

对照组本身也被验证:自检会先断言「B 真的没有跨答案重复」,不满足就报语料构造错误而不是改工具。第一版自检就是这么抓出我的语料写错了(12 条答案共用同一模板串)。

边界(明说,不含糊)

  • 只做字符级 n-gram,不做语义聚类。同义不同形(「AI 客服」vs「智能客服」)不会合并。
  • 不判情绪、不判内容好坏、不预测流量或 ROI。覆盖率高 ≠ 评价好。
  • 样本 < 12 条直接拒绝出分,不硬凑。低于这个量算出来的是噪声,比没有更误导。
  • 换语料形态(英文、长文)需重新标定:当前阈值是在中文短答案(每篇数百字)上标定的。
  • 只读:不修改任何输入文件(可用 md5 前后比对自证)。
  • 引用 URL 只做提取与域名统计,不做可达性验证(打不开可能是反爬,不等于幻觉)。

输入格式

两种都吃:

  • geo-monitor 的记录:{"samples": [{"question","platform","run","answer"}, ...]}
  • 纯数组:[{"question","answer","platform"?,"run"?}, ...]

空答案会被丢弃并计数,不当成数据。

报告骨架

一、AI 答案里的重复 Pattern(含零假设阈值)

二、竞品占位(谁被提到 / 覆盖率 / 是否出现在靠前位置) 三、AI 反复引用的信源(信源池占位,占位符已剔除) 四、答案空间同质化程度(同题两两相似度) 五、最该先修的一件事(只给一条) 附录:口径与边界

第五节刻意只给一条建议——需要的是下一步动作,不是十条清单。

怎么接入

用远程端点(推荐,零安装) —— 任何支持 MCP 的客户端填 URL 即可:

{"mcpServers": {"pattern-radar": {"url": "https://savantcat.cn/mcp-radar"}}}

三个工具:analyze_patterns(主分析)· self_check(先验尺子可用)· explain_method(口径与边界)。

本地 stdio(要改代码或离线用):

python server.py                    # stdio

python server.py --http --port 8768 # streamable-http

相关

License

MIT — 见 LICENSE。

作者

合尘猫 · 一个人 + 一个 AI 分身的 AI 落地实践 —— 知识库 · AI 客服合规 · 内容自动化。

版本

  • v1.0.0(2026-10-04)首版。阈值口径:零假设 p95 自校准 + 逐字扩展短语 + 碎片剔除 + 占位符识别。
PopNxに聞く