原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Analook — Competitor Intelligence

作者:Gingiris-1031版本 1.0.2i★ –i在云端运行
注册名称io.github.Gingiris-1031/analook

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

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

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在云端运行
  • 传输方式: Streamable HTTP
  • 分类: 营销与社交媒体

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

你需要

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude:

  1. 打开 Settings → Connectors
  2. 点击 Add custom connector
  3. 粘贴下面的地址,然后点击 Add
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://www.analook.com/mcp/

在终端中运行这条命令

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

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器:

  1. 打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
  2. 点击 Create 或 Add(部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode)
  3. 粘贴下面的地址,起个名字,然后保存
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://www.analook.com/mcp/

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

我们还没有读取这个服务器的工具列表;我们会轮流检查各个端点。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 Gingiris-1031 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    端点有响应

    尚未检查;我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    使用 OAuth 登录

    尚未检查;我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    尚未检查;我们会在检查端点时读取工具列表

与“营销与社交媒体”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 2980 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 2980 个服务器的 11% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 2980 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Analook — Competitor Intelligence 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在作者的云端运行。通过互联网连接,无需安装,但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.0.2)于5个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它?

同一分类中有:MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

MCP YouTube Transcript

作者:jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

在你的电脑上运行★ 495MIT10天前更新
安装

Google Analytics MCP

作者:surendranb

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

在你的电脑上运行★ 244MIT10天前更新
安装

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

在云端运行★ 137MIT10天前更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

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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