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DemandScope

DemandScope

本地服务
github.com/baobabcat商业与营销18 周前更新

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

  1. 01GitHub 仓库关注度信号
  2. 02GitHub 关注趋势对比
  3. 03Hacker News 关注度信号
  4. 04Hacker News 关注趋势
  5. 05npm 和 PyPI 下载量
  6. 06TTL 缓存与重试退避

适用场景

  1. 01比较开发工具竞品的关注度
  2. 02检查 GitHub 活跃度是否加速
  3. 03评估某主题在 Hacker News 的关注度
  4. 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。

暂未收录安装方式

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。

代码仓库
安装包
mcpbdemandscope.mcpb

工具

还没有获取到工具列表

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_signalapi.github.com/search开发者兴趣/竞争情况
github_trendapi.github.com (created:)供应/兴趣加速情况(增量)
hn_signalhn.algolia.com (Hacker News)技术受众关注度
hn_trendhn.algolia.com关注度加速情况(增量)
npm_downloadsapi.npmjs.org同类产品需求
pypi_downloadspypistats.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)。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。