关于 Profitpather
Profitpather 是面向 Shopify 商家和 AI Agent 的分析 MCP 服务,提供未经抽样的第一方事件数据,用于分析流量、归因、漏斗和收入问题。其 26 个只读工具查询各商家自己的数据。
主要功能
- 01查询实时 Shopify 事件分析
- 02分析归因和转化漏斗
- 03追踪访客会话和页面路径
- 04诊断收入流失问题
- 05检查像素健康状况与覆盖
- 06比较时段并查看洞察
适用场景
- 01识别带来收入的流量来源
- 02发现结账流程中的流失点
- 03调查单个访客会话
- 04检查 Shopify 像素的数据覆盖
MCP 相关
远程 Streamable HTTP MCP 服务通过 OAuth 2.1 提供 26 个只读分析工具。查询仅限已认证商家的数据,不支持跨租户访问。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://profitpather.com/mcpclaude mcp add --transport http com-profitpather-analytics https://profitpather.com/mcp{"mcpServers":{"com-profitpather-analytics":{"type":"http","url":"https://profitpather.com/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"com-profitpather-analytics":{"type":"http","url":"https://profitpather.com/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"com-profitpather-analytics":{"type":"http","url":"https://profitpather.com/mcp"}}}{"mcpServers":{"com-profitpather-analytics":{"serverUrl":"https://profitpather.com/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
Profitpather — MCP 服务
Profitpather 是面向 Shopify 商店的第一方、无抽样分析层。这是其公开的 Model Context Protocol 服务,提供 26 个工具,让 AI Agent 能够实时、不遗漏地访问商家流量、归因、漏斗和收入流失诊断中的每个事件。
- 注册表名称:
com.profitpather/analytics(通过profitpather.com完成 DNS 验证) - 端点:
https://profitpather.com/mcp - 传输方式: Streamable HTTP(协议版本
2025-11-25·2025-06-18·2025-03-26·2024-11-05) - 身份验证: OAuth 2.1 与动态客户端注册(RFC 7591)
- 文档(适用于 LLM): profitpather.com/llms-full.txt
- 服务卡片: profitpather.com/.well-known/mcp/server-card.json
为什么选择 Profitpather
| 替代方案 | Profitpather 解决的局限 |
|---|---|
| GA4 / Shopify Reports | 大量抽样、依赖第三方 Cookie,且在 Shopify 跨域结账过程中丢失 UTM 参数——旨在为 Google Ads 提供数据,而不是回答“这个购物车最初是从哪里来的?” |
| Meta / TikTok / Google Ads 仪表板 | 点击数据由平台自行报告,归因往往偏高,无法查看域名内的行为 |
| Triple Whale / Northbeam / Polar($150–$1,500/月) | 封闭的付费套件,不适配 Claude,也无法通过 MCP 访问 |
| Heap / Mixpanel / Amplitude | 通用产品分析工具——不了解 Shopify 购物车目标逻辑、加入购物车前的路径、结账关联和商店域名归因 |
Profitpather 无抽样、第一方、原生支持 Shopify,并且专为 Agent 原生设计——在聊天中分析,也在聊天中发布修复。
工具(26 个)
核心工具(Agent 最先使用的工具):
| 工具 | 用途 |
|---|---|
pp_list_domains | 列出此账号可查询的所有 Shopify 域名。请先调用。 |
pp_brief | 一次调用即可快速了解情况——并行获取概览、获客、设备和像素状态,并提供预先格式化的 Markdown 展示内容。 |
pp_diagnose_leaks | 收入流失查找工具。将 8 项分析汇总到按优先级排序的 recommendations[] 数组中。 |
pp_overview | 单个时间窗口的顶层 KPI:会话数、购物车率、结账率、主要来源、主要落地页。 |
pp_acquisition | 完整归因矩阵——每种(来源、媒介、广告系列、UTM、点击 ID)组合的收入、AOV、转化率。 |
pp_conversion | 漏斗、加入购物车前的路径,以及按阶段拆分的结账经济指标。 |
pp_path_analysis | 按购物车率加权的页面间流转分析;找出无后续路径的转化。 |
pp_markov | 对多触点旅程进行马尔可夫链归因建模。 |
pp_in_app_browser_loss | 来自应用内浏览器(Instagram、TikTok、Facebook)的风险收入。 |
pp_session_trace | 单个访客的完整会话事件时间线。 |
pp_pixel_status | 像素健康状况和覆盖范围检查。 |
pp_compare_periods | 对比不同时间段,并检验统计显著性。 |
pp_ai_insights | 每晚预先计算并由 LLM 汇总的洞察。 |
pp_signals | 域名上测得的所有行为信号。 |
另外还有 12 个工具,涵盖设备细分、页面提升归因、产品分析、搜索、时间序列、实时今日视图、变更日志、管理状态等。
每个工具的完整架构见:profitpather.com/.well-known/agent-skills/index.json
安装
Claude Desktop / Claude Code / Cursor
{
"mcpServers": {
"profitpather": {
"url": "https://profitpather.com/mcp"
}
}
}
重启客户端。首次调用工具时,系统会通过 OAuth 2.1 重定向你以授权连接。使用 Profitpather 账户登录并批准连接,客户端会自动保存令牌。
ChatGPT / Claude.ai 自定义连接器
Settings → Connectors → Add custom connector → 粘贴 https://profitpather.com/mcp → 批准 OAuth。
还没有 Profitpather 账户?
在 profitpather.com 注册,在你的商店安装单个 Shopify Custom Pixel,Profitpather 就会立即开始收集事件。Pixel 触发后,几分钟内即可使用 MCP。
架构
Profitpather 完全运行在 Cloudflare Workers 上,并使用 D1(边缘端的 SQLite)存储各商家的事件。/mcp 上的 MCP 端点与提供 profitpather.com/dashboard 仪表板的 Worker 相同——分析查询直接访问 D1,不经过中间缓存,也不进行抽样。
Shopify Custom Pixel (storefront)
│
▼
Cloudflare Worker ───────► D1 (per-merchant event store)
│ ▲
▼ │
/mcp (MCP server) ─── reads ──────┘
│
▼
AI agent (Claude / ChatGPT / Cursor / your app)
全部 26 个 MCP 工具均为只读,只能访问商家自己的数据——不允许跨租户访问,也不与第三方共享数据。
发现端点
Profitpather 提供完整的 Agent 发现功能:
| 路径 | 返回内容 |
|---|---|
/.well-known/mcp/server-card.json | MCP 服务卡片 v1(SEP-1649) |
/.well-known/oauth-protected-resource | OAuth 2.1 发现(RFC 9728) |
/.well-known/api-catalog | RFC 9727 API 目录 |
/.well-known/agent-skills/index.json | 每个工具的 Agent 技能及其 SHA-256 摘要(Cloudflare RFC v0.2.0) |
/llms-full.txt | 用于大模型摄取的完整 Markdown 文档 |
/llms.txt | 大模型索引 |
许可证
MIT — 参见 LICENSE。
由 Boolsai 构建 · 联系方式:[email protected]
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。