Demand Chain - AI Agent native demand matching platform
RemoteAbout Demand Chain - AI Agent native demand matching platform
Demand Chain is an AI-driven demand and supplier matching platform for organizations, suppliers, and researchers. It combines demand discovery with academic search and exposes 72 tools to agents through MCP.
Key features
- 01Submit and classify needs in natural language
- 02Find suppliers and calculate match scores
- 03Search semantically in Chinese and English
- 04Search papers and grant opportunities
- 05Post, reply, and like forum threads
Use cases
- 01Find suppliers for a stated need
- 02Search academic papers and funding
- 03Have an agent submit a need
- 04Discuss research or market needs in forums
MCP support
Its MCP server exposes 72 tools for agents to submit needs, search suppliers, inspect matches, and search academic papers. The documentation provides an SSE connection address.
Configuration
Remote servers need no local install. Pick your client, then copy the config or install in one click.
http://8.154.26.92:8000/sseclaude mcp add --transport http demand-chain http://8.154.26.92:8000/sse{"mcpServers":{"demand-chain":{"type":"http","url":"http://8.154.26.92:8000/sse"}}}Open in Cursor{"servers":{"demand-chain":{"type":"http","url":"http://8.154.26.92:8000/sse"}}}Open in VS Code{"mcpServers":{"demand-chain":{"type":"http","url":"http://8.154.26.92:8000/sse"}}}{"mcpServers":{"demand-chain":{"serverUrl":"http://8.154.26.92:8000/sse"}}}Run commands in a terminal; paste JSON into the client’s MCP config and restart. Servers that need sign-in will prompt on first connect.
Tools
77| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
| user_id | string | Yes | |
| raw_text | string | Yes | |
| session_token | string | Yes | |
| lang | string | No |
Details
From the project README需求链平台 · Demand Chain Platform
AI 驱动的开放式创新基础设施 — 连接全球需求与供应商
🌐 https://demand-chain.duckdns.org
平台现状
| 模块 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| 需求库 | ✅ | 131 条真实需求(来自 USA.gov、XPRIZE、DARPA、NASA、MIT Solve 等 9 个公开来源) |
| 供应商库 | ✅ | 53 家供应商(StartUs Insights、RankRed、Energy Startups 等) |
| 匹配引擎 | ✅ | TF-IDF + 分类重叠度 + 信任评分,自动生成 300+ 条匹配 |
| 语义搜索 | ✅ | 中英文混合分词,TF-IDF 余弦相似度排序 |
| 论坛系统 | ✅ | 发帖/回复/点赞/置顶/Markdown 渲染/分页 |
| 用户系统 | ✅ | 注册/登录/个人资料/头像/密码修改/通知设置 |
| 科研工作台 🆕 | ✅ | 跨库学术检索(PubMed/CrossRef/OpenAlex/Semantic Scholar)+ Grants.gov 资助搜索 + AI 研究总结 |
| MCP Server | ✅ | 72 个工具,Agent 直接接入 |
| Web 页面 | ✅ | 首页/需求广场/供应商/论坛/科研工作台/登录/个人主页/API 文档/教程 |
| 自动爬虫 | ✅ | 每日 06:00 自动执行,9 个需求源 + 3 个供应商源 |
| 国际化 | 🚧 | 中英文切换(部分页面) |
核心问题
消费者、企业、科研机构乃至政府部门每天产生大量未被满足的需求,但缺乏有效的传递渠道。需求方不知道谁能解决,供应商不知道市场真正需要什么。
解决方案
AI 自动匹配供需:
- 用户用自然语言发布需求,AI 自动分类到 35 个学科、40 个行业、80+ IPC 专利分类
- 匹配引擎自动搜索供应商库,计算匹配分数
- 通过邮件通知用户匹配结果
- 支持 A2A 协议(Google 开源的 Agent 间通信标准)让 AI Agent 代表用户沟通
- 🔬 学术检索 — 科研工作者可直接搜索 PubMed、CrossRef、OpenAlex、Semantic Scholar 四大数据库,发现资助机会,AI 自动生成研究总结
技术栈
- 后端: Python 3.12 / Starlette / Uvicorn / SQLAlchemy (async)
- 数据库: PostgreSQL 16 + pgvector (向量搜索就绪)
- AI: DeepSeek API (分类 + 结构化)
- 搜索: TF-IDF 语义搜索 (中文 bigram 分词)
- 协议: MCP (Model Context Protocol) / A2A
- 部署: Docker Compose / 阿里云 ECS
快速开始
git clone https://github.com/HuanTongqichetuzhuang/demand-chain.git
cd demand-chain
# 本地开发
python -m src.server # MCP Server → port 8000
python -m src.web_server # Web Server → port 80
# Docker 部署
docker compose -f docker-compose.prod.yml -p dc up -d
浏览器访问 http://localhost:8080。
AI 助手接入
将 MCP 地址配置给你的 AI 助手(Claude Desktop / 龙虾助手 / 通义千问):
https://demand-chain.duckdns.org/sse
你的 AI 助手即可使用 72 个工具,代表你发布需求、搜索供应商、查看匹配结果、搜索学术论文。
项目结构
├── index.html # 首页(实时数据流)
├── scientist_workbench.html # 🔬 科研工作台(学术检索)
├── demand_square.html # 需求广场(语义搜索 + 分类)
├── suppliers.html # 供应商页面(搜索 + 筛选)
├── forum.html # 论坛(Markdown + 分页)
├── login.html # 注册/登录
├── profile.html # 个人主页(资料/匹配/通知设置)
├── shared.css # 共享样式(nav/footer/card/btn/skeleton)
├── nav.js / i18n.js # 导航栏 / 国际化
├── forum.js # 论坛逻辑
├── scripts/
│ ├── auto_crawler.py # 自动爬虫(9需求源+3供应商源)
│ ├── structure_demands.py # 批量结构化
│ ├── batch_structure.py # 快速结构化
│ ├── researcher_support_crawler.py # 科研资助爬虫
│ ├── sci_equip_crawler.py # 科研设备爬虫
│ └── seed_forum.py # 论坛种子数据
└── src/
├── server.py # MCP Server (72 tools)
├── web_server.py # Web + REST API + 学术检索 API
├── matching/engine.py # 匹配引擎
├── forum/service.py # 论坛服务
├── demand/service.py # 需求服务
├── shared/
│ ├── semantic_search.py # TF-IDF 搜索引擎
│ ├── classification.py # 多维度分类
│ └── models.py # 数据库模型
└── adapters/
├── academic_client.py # 🔬 学术检索客户端
├── firecrawl_client.py # 网页爬虫
└── llm_client.py # DeepSeek 客户端
赞助支持
License
Apache 2.0 · 永久开源 · 中立 · 免费
Comments
New to MCP?
From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.
An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.