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MarketScope AI: Healthcare Product Analytics

MarketScope AI: Healthcare Product Analytics

ローカル
marketscope-ai-powered-industry-segment-intelligence-platform.streamlit.appデータ・分析269 週間前に更新
リポジトリ公式サイト

MarketScope AI: Healthcare Product Analytics について

MarketScope AIは医療分野のベンダー向け市場分析プラットフォームです。セグメント分析や製品比較、売上分析に加え、AIエージェントとマーケティング知識の検索で戦略的な質問を支援します。

主な機能

  1. 01医療市場セグメント分析
  2. 02セグメント間の製品比較
  3. 03CSV売上データの分析
  4. 04マーケティング戦略クエリの最適化
  5. 05マーケティング知識のRAG検索

活用シーン

  1. 01医療セグメント間で製品を比較
  2. 02アップロードした売上データを分析
  3. 03セグメント別のマーケティング戦略を検討

MCP 対応

統合、マーケティング分析、Snowflake、売上データ分析、セグメント分析のMCPサーバーを含みます。これらのサーバーが分析機能をMCPクライアントに公開します。

#airflow#mcp#snowflake#s3-bucket#gce#streamlit#serapi#langgraph#fastmcp

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

MarketScope AI：ヘルスケア製品分析

MarketScope AI は、高度な AI と自然言語処理を活用して、さまざまなヘルスケア市場セグメントを理解し、分析するためのインテリジェントな分析プラットフォームです。

機能

  • 市場セグメント分析 - さまざまなヘルスケア市場セグメントを分析し、理解します
  • 戦略的クエリの最適化 - 戦略的な質問に対する最適化された回答を取得します
  • 製品比較 - さまざまなセグメントの製品を比較します
  • 販売・マーケティング分析 - 販売データをアップロードして、AI を活用したインサイトを取得します

はじめに

前提条件
  • Python 3.8 以上
  • 必要なパッケージ（セットアップ手順に従うと自動的にインストールされます）
セットアップと実行

代替テキスト

簡単な方法

簡易起動スクリプトを実行します。

python run_servers.py

次の処理が行われます。

  1. 必要なパッケージを確認し、必要に応じてインストールします
  2. API サーバーを起動します
  3. Streamlit フロントエンドを起動します
  4. アプリケーションにアクセスするための URL を表示します
手動セットアップ
  1. 依存関係をインストールします。
pip install -r requirements.txt
  1. API サーバーを起動します。
python api/main.py
  1. Streamlit フロントエンドを起動します。
streamlit run frontend/app.py

プロジェクト構成

  • api/ - FastAPI バックエンドサーバー
  • frontend/ - Streamlit ユーザーインターフェース
  • mcp_servers/ - さまざまな機能を提供する Model Context Protocol（MCP）サーバー
  • agents/ - 分析用の AI エージェント
  • config/ - アプリケーションの設定

ヘルスケアセグメント

このプラットフォームでは、次のヘルスケアセグメントを分析できます。

  • 診断セグメント
  • サプリメントセグメント
  • OTC 医薬品セグメント
  • フィットネスウェアラブルセグメント
  • スキンケアセグメント

データ分析

販売データを分析するには、次の手順に従います。

  1. サイドバーからセグメントを選択します
  2. 「販売・マーケティング分析」ページに移動します
  3. CSV ファイルをアップロードするか、サンプルデータを使用します
  4. 「データを分析」をクリックします

マーケティングナレッジのための RAG

MarketScope には、Philip Kotler の著書『Marketing Management』からマーケティングナレッジにアクセスできる検索拡張生成（RAG）システムが含まれています。

  1. クエリ最適化ページに移動します
  2. マーケティングに関する質問を入力します
  3. システムが書籍から関連するセクションを検索します
  4. 特定のセグメントに合わせたマーケティング戦略を取得します

デプロイ済みリンク：

-## MCP サーバー：

トラブルシューティング

問題が発生した場合は、次の点を確認してください。

  • 必要な依存関係がすべてインストールされていることを確認します
  • 必要なポート（8000-8004、8501）をほかのアプリケーションが使用していないことを確認します
  • 環境変数が正しく設定されていることを確認します
  • アプリケーションログで具体的なエラーメッセージを確認します

CodeLabs

https://codelabs-preview.appspot.com/?file_id=1_936snjPYvoj-RmfO5Vcm2G8xzjVTv0XGRy5wHlFiCo/edit?pli=1&tab=t.0#0

ライセンス

MIT ライセンス

この MCP サーバーは MCPHub によって認定されています

https://mcphub.com/mcp-servers/bigdatateam5/marketscope-ai-powered-industry-segment-intelligence-platform/

コメント

Markdown 対応

MCP は初めてですか？

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。