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personal-brand-mcp

personal-brand-mcp

本地服务
github.com/closermethod商业与营销015 周前更新
代码仓库

关于 personal-brand-mcp

personal-brand-mcp 为创作者及其 AI 助手提供定位、简介、内容和平台策略框架。它可审查个人资料并解读增长信号，同时要求定位有实际成果作为依据。

主要功能

  1. 01细分领域定位框架与成果清单
  2. 02按平台审查简介并提供规则
  3. 03四支柱内容体系
  4. 04平台策略与发布频率建议
  5. 05增长信号解读
  6. 06完整框架资料包

适用场景

  1. 01梳理创作者的细分领域与定位
  2. 02检查特定平台上的个人简介
  3. 03按四个支柱规划内容
  4. 04解读浏览量、关注者或销售变化

MCP 相关

向 MCP 客户端提供七种工具，用于定位、简介审查、内容规划、平台策略和增长信号解读，并提供完整框架资料包。

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。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "closermethod-personal-brand": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "personal-brand-mcp"
      ]
    }
  }
}
启动命令npx -y personal-brand-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
npmpersonal-brand-mcp1.0.1

工具

7

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

此工具无需参数。

详细介绍

Personal Brand MCP

定位、简介、内容支柱、平台策略——助你打造会购买、而不只是观看的受众的框架。

免责声明。 基于有据可查的实践整理的结构化定位框架。增长情况因坚持程度、证据质量和细分领域而异。

为什么要做这个

每位创作者的 AI 助手都会被问到相同的四个问题：我的内容面向谁、简介该怎么写、我该发布什么，以及哪个平台最重要。大多数 Agent 的回答都很空泛。这个 MCP 通过框架和审核给出答案，并且不会让定位超越证据。

基本原则：没有实证支撑的定位，只是伪装。

7 个工具

工具返回内容
get_positioning_framework细分领域陈述公式（WHO x OUTCOME x HOW x RECEIPT）、4 项检查、证据清单、护城河检查
audit_bio按平台给出 PASS/NEEDS WORK：字符限制、夸张头衔、头衔优先的开场、缺少成果
get_bio_rules各平台的简介架构（tiktok、instagram、linkedin、x、youtube）
get_content_pillars4 大内容支柱体系：实证约 30%、方法约 40%、故事约 20%、转化约 10%
get_platform_strategy各平台的战略作用、转化路径、最低发布频率、注意事项
interpret_growth_signal解读增长模式的含义（浏览量高／关注者持平、私信多／销量低……）并给出改进方法
get_full_pack一次性获取全部内容

安装

npx personal-brand-mcp        # once published to npm
# or from source:
git clone https://github.com/closermethod/personal-brand-mcp && cd personal-brand-mcp && npm i && npm run build && node dist/main.js

Claude Desktop 配置：

{ "mcpServers": { "personal-brand": { "command": "npx", "args": ["personal-brand-mcp"] } } }

相关项目

做好定位（本项目）→ 获得关注（content-hooks-mcp）→ 获得回复（outbound-engine-mcp）→ 为交易定价（creator-deals-mcp）→ 拥有自己的受众（newsletter-growth-mcp）。完整目录：MCP Hub

开发者

Elisabeth Hitz —— 10 年以上企业销售经验，为创作者进行逆向拆解。

许可证：MIT

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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。