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PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

竞品内容 Pattern 雷达 · AI 答案里的重复说法

제작자: savantcat버전 1.0.1i★ –i–
레지스트리 이름cn.savantcat/pattern-radar

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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 MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: –
  • 전송 방식:
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

제작자가 레지스트리에 설치 정보를 올리지 않았어요. 아래 제작자의 README를 확인하세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 도메인 savantcat.cn 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32558개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32558개 중 56%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32558개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

竞品内容 Pattern 雷达 · AI 答案里的重复说法, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.1)은 32일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FactLot

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

FactLot

제작자: 9mp96ygnbk-alt

Cited CRE facts and deterministic calculators for agents: rent, CAM, debt sizing, IRR, parcel IDs.

컴퓨터 또는 클라우드오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

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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。
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