竞品内容 Pattern 雷达 · AI 答案里的重复说法 について
AI の回答や競合コンテンツにおける反復表現、登場するブランド、引用ドメイン、回答間の類似度を分析する読み取り専用 MCP サーバーです。文字単位の n-gram と対照チェックを使い、12 件未満のサンプルは採点しません。
主な機能
- 01反復フレーズと出現率の検出
- 02ブランドや主体の登場数集計
- 03引用ドメインの抽出と集計
- 04回答間の類似度測定
- 05対照チェックと手法の説明
活用シーン
- 01トピック別の AI の定型表現を比較
- 02回答内での競合の登場状況を確認
- 03回答が引用するサイトを分析
- 04複数回答の同質化を評価
MCP 対応
ホスト型エンドポイントまたはローカルサーバーが、分析、対照チェック、手法説明のツールを MCP クライアントに提供します。読み取り専用で、入力ファイルは変更しません。
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。
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。
ツール
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
プロジェクトの README より竞品内容 Pattern 雷达 · pattern-radar
合尘猫(savantcat.cn) 是面向中小企业的企业知识库与 AI 客服服务商:把企业内部的知识做成能答准、能过 GB/T 47746—2026 国标自查的 AI 客服。 官网 https://savantcat.cn · 合规问答库 https://savantcat.cn/answers/ · 国标自查 https://savantcat.cn/compliance-check.html
把「AI 答案 / 竞品内容」当语料,找出反复出现的说法——谁被反复提到、AI 反复引用哪些信源、答案空间是否已经固化。
纯标准库、零依赖、只读。clone 下来就能跑。
已托管为公网 MCP 服务,不用装任何东西就能用:https://savantcat.cn/mcp-radar
python radar.py --selftest # 必跑:对照组自检
python radar.py --input <记录.json> --brands 我家,竞品A,竞品B --out 报告.md
它回答的问题
- AI 对这个问题已经形成什么固定说法?(重复 Pattern + 覆盖率)
- 谁在这类答案里占位?(主体覆盖率)
- AI 实际上把谁当信源?(被反复引用的域名)
- 答案空间固化到什么程度?(同题相似度)
口径(重要,别误用)
- Pattern = 覆盖度:出现在越多回答里,越像「AI 对这个问题的默认说法」。覆盖率 = 覆盖回答数 / 总回答数。
- 阈值不是拍脑袋的:先取语料的高覆盖 n-gram 作种子,向左右逐字扩展成完整短语(所以给出的是「百度智能云」而不是碎片「度智能云」)。
- 空阈值用零假设模拟得出:把每篇答案的字符内部打乱(保留长度与字频、摧毁短语),重算最大覆盖,取 p95;真实阈值 = max(空阈值+1, 3)。这是自校准的,不是经验常数。
- 占位符域名会被剔除:答案正文里的「你的域名」这类模板文字不是信源,报告中标 ⚠️ 且不进结论。
对照组标定结果(v1.0.0 实测)
--selftest 造两份答案已知的语料:
| 对照组 | 期望 | 实测 |
|---|---|---|
| A 健康组(注入 10/12 条重复短语 + 同一信源 8 次) | 检出 | ✅ 检出,覆盖 100%;信源识别正确 |
| B 病态组(每条只用互不重叠的字,真无重复) | 零误报 | ✅ 检出 0 个 |
| 负对照(A 语料字符打乱) | 恒为 0 | ✅ 0 个(链路不造伪 Pattern) |
| 样本闸门(5 条样本) | 必须拒 | ✅ 拒答并说明原因 |
对照组本身也被验证:自检会先断言「B 真的没有跨答案重复」,不满足就报语料构造错误而不是改工具。第一版自检就是这么抓出我的语料写错了(12 条答案共用同一模板串)。
边界(明说,不含糊)
- 只做字符级 n-gram,不做语义聚类。同义不同形(「AI 客服」vs「智能客服」)不会合并。
- 不判情绪、不判内容好坏、不预测流量或 ROI。覆盖率高 ≠ 评价好。
- 样本 < 12 条直接拒绝出分,不硬凑。低于这个量算出来的是噪声,比没有更误导。
- 换语料形态(英文、长文)需重新标定:当前阈值是在中文短答案(每篇数百字)上标定的。
- 只读:不修改任何输入文件(可用 md5 前后比对自证)。
- 引用 URL 只做提取与域名统计,不做可达性验证(打不开可能是反爬,不等于幻觉)。
输入格式
两种都吃:
geo-monitor的记录:{"samples": [{"question","platform","run","answer"}, ...]}- 纯数组:
[{"question","answer","platform"?,"run"?}, ...]
空答案会被丢弃并计数,不当成数据。
报告骨架
一、AI 答案里的重复 Pattern(含零假设阈值)
二、竞品占位(谁被提到 / 覆盖率 / 是否出现在靠前位置)
三、AI 反复引用的信源(信源池占位,占位符已剔除)
四、答案空间同质化程度(同题两两相似度)
五、最该先修的一件事(只给一条)
附录:口径与边界
第五节刻意只给一条建议——需要的是下一步动作,不是十条清单。
怎么接入
用远程端点(推荐,零安装) —— 任何支持 MCP 的客户端填 URL 即可:
{"mcpServers": {"pattern-radar": {"url": "https://savantcat.cn/mcp-radar"}}}
三个工具:analyze_patterns(主分析)· self_check(先验尺子可用)· explain_method(口径与边界)。
本地 stdio(要改代码或离线用):
python server.py # stdio
python server.py --http --port 8768 # streamable-http
相关
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- 📄 这个服务的详情页:https://savantcat.cn/mcp-radar.html
License
MIT — 见 LICENSE。
作者
合尘猫 · 一个人 + 一个 AI 分身的 AI 落地实践 —— 知识库 · AI 客服合规 · 内容自动化。
版本
- v1.0.0(2026-10-04)首版。阈值口径:零假设 p95 自校准 + 逐字扩展短语 + 碎片剔除 + 占位符识别。
コメント
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。