Persuasion Taxonomy

说服力分类法 MCP

大多数由 AI 撰写的营销文案都会因同一个原因而失败：模型对读者提出的每个问题，都给出最常见的应对方式，而读者早已学会略过的，恰恰就是这种最常见的方式。

这个服务为 AI 提供了一个更好的读者模型。每个阅读广告、页面或邮件的人，都会默默地问自己九个问题：

1. 我为什么要读这个？
2. 这是写给我的吗？
3. 我的问题到底有多严重？
4. 我对这件事的理解正确吗？
5. 这个说法可信吗？
6. 之后我的生活会是什么样？
7. 是什么阻止我答应？
8. 我为什么要现在行动？
9. 我喜欢并信任正在发言的人吗？

文案只有在回答了目标所需的问题、诚实作答，而且各个答案相互契合时，才能说服读者。这个服务可以帮助 AI 围绕这些问题规划文案，在任何人看到草稿之前检查文案是否回答了这些问题，并从真实广告中整理记录的 766 种说服技巧中，找到不那么显而易见的应对方式。它还能完成 A/B 测试所需的计算。

它免费使用，无需 API 密钥。它本身也不会调用 AI：由你的模型负责思考，服务只提供目录并运行纯代码。

连接

托管服务的地址是 https://taxonomy.coppica.com/mcp。任何支持远程 MCP 服务（Streamable HTTP）的客户端，都可以直接使用该 URL。

Claude Code

claude mcp add --transport http persuasion-taxonomy https://taxonomy.coppica.com/mcp

**Claude Code 插件。**它会添加该服务，以及一项简短技能，告诉 Claude 何时使用它。

/plugin marketplace add Otha-Labs/persuasion-mcp
/plugin install persuasion-taxonomy@persuasion-taxonomy

**Claude、ChatGPT 和其他支持自定义连接器的应用。**添加自定义连接器，并粘贴上面的 URL。无需登录。

Cursor（.cursor/mcp.json）

{ "mcpServers": { "persuasion-taxonomy": { "url": "https://taxonomy.coppica.com/mcp" } } }

VS Code（.vscode/mcp.json）

{ "servers": { "persuasion-taxonomy": { "type": "http", "url": "https://taxonomy.coppica.com/mcp" } } }

在自己的机器上运行（适用于任何可以启动本地服务的客户端）

{ "mcpServers": { "persuasion-taxonomy": { "command": "npx", "args": ["-y", "@coppica/persuasion-mcp"] } } }

AI 可以用它做什么

你不需要说出工具的名称，只要提出需求，能力足够强的模型就会调用合适的工具。在测试中，我们尝试的 16 个真实场景请求都成功触发了相应工具，而且无需告知模型该服务的存在。

用户提出的需求……	对应的工具
“帮我写一个着陆页 / 广告 / 邮件 / 销售信”	plan_marketing_copy 会先围绕九个问题规划文案，再开始撰写
“这写得好吗？”、“犀利点评一下”、“这段文案有什么问题？”	diagnose_marketing_copy 会指出文案回答了哪些问题、跳过了哪些问题，以及哪些内容读起来像机器写的
“我的广告有人点击，却没有人购买”	explain_why_not_converting 会从这一现象入手，找出尚未得到回答的问题
“再给我一些建立信任的方法”、“写得别那么套路”	find_persuasion_techniques 会在目录中搜索不那么常见的应对方式
“这种技巧叫什么？”、“它是如何起作用的？”	get_persuasion_technique 会返回完整条目，包含真实示例和可能适得其反的情况
“这些标题里哪个最好？”	check_headlines 会说明每个标题押注的方向，并指出最值得测试的两个
“这个说法可信吗？”、“这个按钮文案好吗？”	check_marketing_claims 会识别模糊的夸张说法、未经证实的承诺和千篇一律的按钮文案
“这个测试要运行多久？”	plan_ab_test 会计算测试所需样本量，并设计测试方案，让测试结果能带来有用的结论
“我的测试成功了吗？”	read_ab_test_result 会解读结果，并在结果可能有误导性时发出提醒

它还提供四个现成的提示词（/roast、/brief、/why-not-converting 和 /next-test），以及一项资源，完整列出九个问题。

它会保留什么

你发送给它的内容，它什么也不会保留。你的文案、简介和测试数据只会用于回答这一次请求，随后便会删除。托管服务器会记录调用了哪个工具以及调用时间；和任何网站一样，其主机也会在短时间内保留常规请求日志。完整政策请见 taxonomy.coppica.com/privacy。

技术的来源

每项技术都是 The Persuasion Taxonomy 中的一个条目。这是一份说服技巧目录，记录了从真实广告、销售函、电子邮件和网页中整理出的技巧，并附有从 20 世纪 20 年代至今的示例。该目录采用 CC BY 4.0 免费开放。当你的 AI 使用某项技术时，它会说出该技术的名称并链接到对应页面，让读者查看建议背后的真实示例。

开发

npm install
npm run build
npm run smoke            # connects as a client over stdio and calls every tool
npm run smoke -- --http  # the same, over Streamable HTTP
npm run voice            # checks every model-facing string for machine tells

data/ 中的目录是一个快照。运行 npm run export-data 可以刷新它；该命令需要 Coppica 数据库的读取权限，因此外部贡献者可以直接基于现有快照开展工作。

src/http.ts 模块导出 handleMcpRequest(request)，接收符合 Web 标准的 Request 并返回 Response。因此，你可以轻松将它托管在任何支持 fetch 的环境中，例如 Next.js 路由、Vercel 或 Cloudflare 函数，或 Node 18 及更高版本。

语气

服务器展示给模型的每个字，都遵循优秀直效文案撰写者的写作方式：用词朴实，句子完整且衔接自然，不使用 em dash，不用大写标签喊话，也不写“这不是 X，而是 Y”。这适用于指令、工具说明、每一行输出和每条错误消息。模型会吸收所读内容的语气，并将其传递给它的写作对象，因此工具必须示范自己所要求的写作方式。src/voice.ts 会将评分器的发现转化为朴实的句子，而 npm run voice 会确保这一点。

许可证

代码采用 MIT 许可证。data/ 中的目录数据采用 CC BY 4.0 许可证，归 Coppica 的 The Persuasion Taxonomy 所有。

关于

由 Coppica 构建。这个服务了解读者的思维方式。Coppica 将同样的读者模型与实时转化数据相结合，让它随着时间推移逐渐了解哪些回答真正能促成买家下单。