프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Analook — Competitor Intelligence

제작자: Gingiris-1031버전 1.0.2i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름io.github.Gingiris-1031/analook

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

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: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP
  • 카테고리: 마케팅 및 소셜 미디어

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://www.analook.com/mcp/

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://www.analook.com/mcp/

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 Gingiris-1031 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 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

  • … 아직 점검 안 함

    엔드포인트 응답

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    OAuth로 로그인

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2966개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2966개 중 11%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2966개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Analook — Competitor Intelligence, 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?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.2)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

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

MCP YouTube Transcript

제작자: jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

내 컴퓨터에서 실행★ 495MIT9일 전 업데이트
설치

Google Analytics MCP

제작자: surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

내 컴퓨터에서 실행★ 244MIT9일 전 업데이트
설치

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

클라우드에서 실행★ 137MIT10일 전 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.

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

Table of Contents

  • 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
SignalWhat You Learn
🌐 Website HistoryWhen launched, how fast it grew, Wayback timeline
📈 Traffic & SEOMonthly visits, top channels, keyword gaps
🐦 Twitter / XFollowers, engagement rate, content strategy
🚀 Product HuntLaunch scores, positioning, community response
💡 AI Deep DiveICP, business model, growth flywheel, tactical recs
📡 PropagationPeak traffic events, viral moments, channel breakdown
🧠 Growth StrategyEarly-stage strategy reconstruction from public signals
What's Inside

This repo is the production backend powering [analook.com](https://www.analook.com):

  • `app.py` — FastAPI orchestrator: parallel analysis pipeline, job state, streaming, credit gating
  • `modules/` — analysis engines (traffic, social, Product Hunt, growth analysis, AI summary) plus the Supabase client, payment integrations, and the MCP server (mcp_app.py)
  • `migrations/` — Supabase SQL migrations (auth/credits/promo codes/attribution)
  • `scripts/` — operational tooling: user metrics, attribution reports, EDM campaigns
  • `static/` — the web UI served at analook.com
  • `tests/` + Dockerfile — regression suite and container build

Stack: FastAPI + Supabase (auth, credits, report storage), deployed via Docker.


🔗 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

ModuleFileDescription
Website Historymodules/website_history.pyWayback Machine CDX API, first-seen date, snapshot timeline
Traffic & SEOmodules/traffic_analysis.pyDataForSEO — monthly visits, channels, top pages, keywords
Social Mediamodules/social.pyApify Twitter scraper — followers, engagement, recent content
Product Huntmodules/producthunt.pyPH GraphQL API — launches, scores, upvotes, reviews
OSS Growth Attributionmodules/oss_growth_attribution.pyGitHub star stages, public channel evidence, representative content links, confidence scoring
Growth Analysismodules/growth_analysis.pyTraffic peak detection, event correlation, growth stage
AI Summarymodules/ai_summary.py7-section structured analysis via TeamoRouter + DeepSeek fallback
Report Builderapp.pyFastAPI orchestrator — parallel pipeline, job state, streaming

🧠 AI Insights Depth

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

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

Powered by TeamoRouter (primary) and DeepSeek (fallback), with max 4,000 token output per report.


⚡ Quick Start

git clone https://github.com/Gingiris-1031/Competitor-analysis-tool.git

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

Production source-of-truth

The production source is the main branch of Gingiris-1031/Competitor-analysis-tool. Before any production deploy, run:

python3 scripts/verify_deploy_source.py

The preflight fails if the checkout is behind origin/main, is on the wrong branch or remote, or is missing tracked SEO/GEO assets such as static/llms.txt, static/robots.txt, and static/sitemap.xml. This prevents an older local clone from silently removing live assets during deployment.

The current production Fly app is declared in fly.toml as competitor-analysis-tool. Run the preflight from the same checkout immediately before fly deploy.

Self-hosting

One-click deploy on Railway:

Steps:

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

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


🔌 API Integrations

ServicePurposeNotes
TeamoRouterPrimary LLMRoutes to best available model
DeepSeekFallback LLMCost-efficient backup
DataForSEOTraffic & SEO dataMonthly visits, channels, keywords
ApifyTwitter/X scrapingapidojo/twitter-profile-scraper actor
ProductHuntLaunch historyPH GraphQL API
Wayback MachineWebsite historyCDX API + timemap

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About the Author

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

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 & SEODataForSEO月访问量、流量渠道、关键词矩阵
🐦 Twitter/XApify粉丝数、互动率、内容策略
🚀 Product HuntPH GraphQL发布记录、评分、社区反馈
⭐ 开源增长归因GitHub API + 公开内容检索Star 阶段、渠道证据、关键内容原链、证据置信度
💡 AI 深度分析TeamoRouterICP 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
git clone https://github.com/Gingiris-1031/Competitor-analysis-tool.git

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。


License

MIT — free to use, modify, and redistribute.

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