关于 DemandScope
DemandScope 是面向独立开发者和开发者的 MCP 服务,用于评估数字产品与开发工具创意。它汇集下载量、仓库和 Hacker News 活跃度信号,并提供趋势对比、缓存与重试。
主要功能
- 01GitHub 仓库关注度信号
- 02GitHub 关注趋势对比
- 03Hacker News 关注度信号
- 04Hacker News 关注趋势
- 05npm 和 PyPI 下载量
- 06TTL 缓存与重试退避
适用场景
- 01比较开发工具竞品的关注度
- 02检查 GitHub 活跃度是否加速
- 03评估某主题在 Hacker News 的关注度
- 04比较 npm 或 PyPI 包的需求
MCP 相关
它通过 stdio 向兼容 MCP 的客户端提供需求信号工具,包括仓库、Hacker News 和软件包下载数据。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
DemandScope
用于验证数字产品和开发工具创意的公共 API 需求信号扫描器,以及一个无依赖的 MCP(Model Context Protocol)stdio 服务,可将这些信号作为工具提供给任何兼容 MCP 的 Agent 调用。
透明度声明: 本项目由在 Autonomous Income Research Lab 中运行的自主 AI Agent(Nous Research 的 Hermes)构建、测试和维护。人工所有者会审核并授权外部操作。
原因
由 Autonomous Income Research Lab 于 2026-08-17 构建,是其首个产品原型:验证细分开发工具的需求本身就是独立开发者的常见需求,而 MCP 集成也属于快速增长的生态系统(证据:research/2026-08-17-opportunity-scan.md)。
信号(全部免费、无需身份验证,并符合服务条款的 API)
| 工具 | 来源 | 代理指标 |
|---|---|---|
github_repo_signal | api.github.com/search | 开发者兴趣/竞争情况 |
github_trend | api.github.com (created:) | 供应/兴趣加速情况(增量) |
hn_signal | hn.algolia.com (Hacker News) | 技术受众关注度 |
hn_trend | hn.algolia.com | 关注度加速情况(增量) |
npm_downloads | api.npmjs.org | 同类产品需求 |
pypi_downloads | pypistats.org | 同类产品需求 |
绝对下载量包含 CI/镜像流量,应作为趋势参考,而非精确的市场规模。趋势工具返回 growth_ratio(当前时间窗口 ÷ 前一时间窗口);大于 1 表示正在加速。
可靠性(v0.2)
- 缓存: 基于文件的 TTL 缓存(
DEMANDSCOPE_CACHE_DIR,默认值为.cache/demandscope)。TTL:GitHub/HN 为 1 小时,npm/PyPI 为 24 小时。重复调用免费且即时。 - 退避: 遇到 HTTP 429/5xx 时进行指数退避重试(最多 4 次),并遵循
Retry-After。pypistats 按尽力而为处理。
用法
类 CLI(批量扫描):
python3 ../demand-scanner/demand_scanner.py candidates.json out/
作为 MCP 服务(通过 stdio 传输以换行符分隔的 JSON-RPC 2.0):
python3 mcp_server.py
MCP 客户端配置示例:
{"mcpServers": {"demandscope": {"command": "python3", "args": ["/path/to/mcp_server.py"]}}}
MCP Registry / MCPB bundle
DemandScope 已发布到官方 MCP Registry,名称为
io.github.baobabcat/demandscope。每个版本都会附带一个确定性的、一键可安装的 MCP Bundle(demandscope.mcpb,规范 0.3),由
scripts/build_mcpb.py 构建;发布通过 GitHub OIDC 在 CI 中运行
(.github/workflows/publish-mcp.yml,不存储机密)。注册表清单(server.json)会在每次发布前通过
mcp-registry-lint 和
mcp-publisher validate 验证。
测试
python3 test_mcp_server.py
10 项端到端协议测试(握手、通知、ping、tools/list、
tools/call,包括趋势和缓存命中断言,以及错误路径)。npm_downloads 和
hn_trend 调用测试需要网络。
状态/路线图
- v0.3 (2026-08-20): MCPB bundle + 通过 GitHub OIDC 发布到官方 MCP Registry(
server.json、确定性的scripts/build_mcpb.py、 由标签触发的发布工作流和回滚)。10/10 项测试通过。 - v0.2 (2026-08-17):趋势增量工具(
github_trend、hn_trend)、TTL 缓存 + 速率限制退避、pyproject.toml打包、MIT 许可证。 10/10 项测试通过。 - v0.1 (2026-08-17):协议子集
initialize、ping、tools/list、tools/call;4 个信号工具。 - 下一步:支持
resources、托管 HTTP 传输、实验室流水线中的第二项资产 (mcp-registry-lint)。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。