Amazon Sorftime Research MCP Skill

Amazon Sorftime MCP Skills - 亚马逊竞品分析与品类选品工具

基于 Sorftime MCP 服务和 Claude Skills 的亚马逊分析工具集。

项目简介

本项目配置了 Sorftime 跨境电商数据服务的 MCP (Model Context Protocol) 服务器，并开发了五个核心技能：

核心功能

Listing级别分析 (amazon-analyse)

• 竞品Listing分析: 自动获取产品详情、评论、关键词、趋势数据
• 关键词分析: 流量来源、竞品布局、长尾词挖掘
• 评论情感分析: 优势聚类、痛点识别、改进建议
• 跨平台分析: TikTok带货视频、达人分析、1688采购成本

品类级别分析 (category-selection)

• 市场大盘分析: Top100产品数据 + 统计指标
• 五维评分模型: 市场规模、增长潜力、竞争烈度、进入壁垒、利润空间
• 可视化报告: Markdown + Excel + HTML 三种格式

关键词深度调研 (keyword-research)

• 海量词库采集: 通过 Sorftime API 采集 1500+ 关键词
• 8维智能分类: 否定词、品牌词、材质词、场景词、属性词、功能词、核心词、其他
• 广告策略指导: 否定词清单、精准匹配组、场景广告组、广泛匹配组
• 多格式输出: Markdown 报告、CSV 词库、HTML 仪表板

评论深度分析 (review-analysis)

• 6维痛点分析: 电子模块故障、结构/组装问题、设计/功能缺陷、外观/材质问题、描述不符、服务/物流问题
• 服务维度细分: 收到二手/瑕疵品、配件缺失、退换货困难、客服问题、物流问题
• 双轨解决方案: 产品改进建议 + 客服话术/Listing优化
• 风险预警: 二手/瑕疵品阈值警告（>5%危险）、服务问题自动预警
• 原始数据保存: SSE 响应、解析数据、结构化分析 JSON

选品深度调研 (product-research)

• LLM 驱动: 分析、洞察、决策全部由 LLM 完成
• 交互式执行: 逐步推进，用户可中途干预
• 轻量脚本: 仅用于 API 调用和 Dashboard 渲染
• 简化数据: 不用复杂的 unified payload 结构
• 完整流程: 信息收集 → 数据采集 → 属性标注 → 交叉分析 → 竞品与 VOC → 评估决策 → 报告输出
• 多格式输出: Markdown 完整报告、结构化数据、可视化看板

快速开始

环境要求

• Claude Code CLI
• 有效的 Sorftime API Key
• Bash shell 环境

获取 API Key

访问 Sorftime MCP 获取 API Key，然后更新 .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "sorftime": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://mcp.sorftime.com?key=YOUR_API_KEY",
      "name": "Sorftime MCP"
    }
  }
}

使用分析技能

1. Listing竞品分析

# 分析美国站竞品
/amazon-analyse B07PWTJ4H1 US

# 分析欧洲站竞品
/amazon-analyse B08N5WRWNW DE

报告保存: reports/analysis_{ASIN}_{站点}_{日期}.md

2. 品类选品分析

# 分析美国站沙发品类
/category-selection "Sofas & Couches" US

# 分析美国站无线耳机品类
/category-selection "Wireless Earbuds" US

# 指定Top20产品分析
/category-selection "Kids' Drawing Kits" US --limit 20

报告保存: category-reports/{品类名称}_{站点}_{日期}/

• index.html - 报告导航首页
• dashboard.html - 交互式可视化仪表板
• report.md - 完整Markdown分析报告
• category_report_*.xlsx - Excel数据表（含图表）
• data.json - 原始数据JSON

3. 关键词深度调研

# 调研产品关键词词库
/keyword-research B0D9ZTW7PS US

报告保存: keyword-reports/{ASIN}_{站点}_{日期}/

• report.md - 完整Markdown分析报告
• dashboard.html - 交互式可视化仪表板
• keywords.csv - 完整词库（含分类、搜索量、CPC）
• negative_words.txt - 否定词清单（直接复制到广告后台）
• keywords_*.csv - 各分类专用词库文件
• categorized_summary.json - 分类统计数据

8维智能分类:

4. 评论深度分析

# 分析产品评论痛点
/review-analysis B0DZCBYCNY US

报告保存: review-analysis-reports/{ASIN}_{站点}_{日期}/

• report.md - 完整分析报告
• data/ - 原始数据和分析结果

- raw_product_sse.txt - 原始产品详情SSE响应 - raw_reviews_sse.txt - 原始评论SSE响应 - negative_reviews_analysis.json - 差评分析结构化数据

5. 选品深度调研

# 分析蓝牙音箱选品
/product-research "bluetooth speaker" US

# 分析笔记本电脑背包选品
/product-research "laptop backpack" GB

报告保存: product-research-reports/{关键词}_{站点}_{日期}/

• report.md - Markdown 完整报告（LLM 直接撰写）
• data.json - 结构化数据（供 Dashboard 使用）
• dashboard.html - 可视化看板（脚本渲染）

6维痛点分析框架:

服务风险预警阈值:

支持的站点

亚马逊 (14个站点)

TikTok (6个站点)

US, GB, MY, PH, VN, ID

1688 供应链

中国批发平台采购成本分析

Sorftime MCP 接口

亚马逊产品相关

关键词相关

亚马逊类目相关

TikTok / 1688

• tiktok_product_search - TikTok产品搜索
• tiktok_product_videos - 带货视频分析
• products_1688 - 1688采购成本分析

五维评分模型

品类选品评分体系（100分制）：

打包技能为 .skill 文件

.claude/skills/skill-creator/scripts/package_skill.py

### 技能设计原则

1. **YAML frontmatter** - 包含完整的 `description` 说明使用场景
2. **Progressive disclosure** - SKILL.md 保持精简，细节放入 references/
3. **Scripts** - 用于需要确定性执行的代码
4. **References** - 存放 API 文档、指南等参考资料
5. **Assets** - 输出文件所需的模板、图片等

---

## 常见问题

### Q: ASIN 查询不到产品？

A: Sorftime 数据库覆盖有限，先使用 `product_detail` 验证 ASIN。如果返回"未查询到对应产品"，尝试：
1. 使用 `product_search` 搜索相关关键词
2. 确认是正确的亚马逊站点
3. 确认 ASIN 格式正确（10位字母数字）

### Q: 报告中出现乱码？

A: Sorftime 返回的中文是 Unicode 转义格式 (`\u4ea7\u54c1`)，技能会自动解码。如果仍有问题，检查 Python 环境是否支持 UTF-8 编码。

### Q: Excel 报告无法打开？

A: 确保安装了 `xlsxwriter` 库：`pip install xlsxwriter`

---

## 更新日志

### v2.6 (2026-03-19)
- **新增**: product-research 选品深度调研技能
- **新增**: LLM 驱动的选品深度调研与决策流程
- **新增**: 交互式执行模式，用户可中途干预
- **新增**: 轻量脚本架构，仅用于 API 调用和 Dashboard 渲染
- **新增**: 完整流程：信息收集 → 数据采集 → 属性标注 → 交叉分析 → 竞品与 VOC → 评估决策 → 报告输出
- **新增**: 多格式输出：Markdown 完整报告、结构化数据、可视化看板

### v2.5 (2026-03-15)
- **新增**: review-analysis 评论深度分析技能
- **新增**: 6维痛点分析框架（电子模块故障、结构/组装问题、设计/功能缺陷、外观/材质问题、描述不符、服务/物流问题）
- **新增**: 服务维度细分分析（收到二手/瑕疵品、配件缺失、退换货困难、客服问题、物流问题）
- **新增**: 服务风险预警阈值系统（二手/瑕疵品 >5% 危险）
- **新增**: 双轨解决方案（产品改进 + 客服话术/Listing优化）
- **新增**: 亚马逊合规差评回复邮件模板库

### v2.4 (2026-03-14)
- **新增**: keyword-research 关键词调研分析技能
- **新增**: 8维智能分类模型（否定词、品牌词、材质词、场景词、属性词、功能词、核心词、其他）
- **新增**: LLM 自动分类支持
- **新增**: 广告策略指导（否定词清单、精准匹配组、场景广告组、广泛匹配组）

### v2.3 (2026-03-03)
- **优化**: 统一报告输出格式（Markdown + Excel + HTML Dashboard）
- **新增**: index.html 导航页，集成所有报告格式
- **新增**: data.json 原始数据导出
- **修复**: 类目统计数据解析问题
- **修复**: Excel 报告生成兼容性问题

### v2.2 (2026-03-03)
- **新增**: category-selectionion 品类选品分析技能
- **新增**: 五维评分模型
- **新增**: Excel + HTML 双报告格式

### v2.1 (2026-03-02)
- 新增 Sorftime MCP API 完整文档
- 优化报告结构

### v2.0 (2026-03-02)
- 重新设计分析框架
- 新增四大维度分析模型

### v1.0 (初始版本)
- 基础竞品分析功能
- Sorftime MCP 集成

---

## 许可证

MIT License

---

## 联系方式

- Sorftime 官网: https://www.sorftime.com
- Claude Code 文档: https://claude.ai/code

---

*最后更新: 2026-03-19*