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Competlab Mcp Server

Competlab Mcp Server

远程服务
github.com/competlabAI 与智能体31 周前更新
代码仓库

关于 Competlab Mcp Server

Competlab Mcp Server 将 CompetLab 的竞品监测数据提供给兼容 MCP 的客户端,适用于跟踪市场定位与 AI 推荐的团队。工具覆盖六个持续监测维度、历史记录、战略简报和任务看板。

主要功能

  1. 01AI 推荐可见度与来源
  2. 02定价和定位仪表板
  3. 03内容与技术监测
  4. 04历史检查和提醒
  5. 05战略简报与任务看板

适用场景

  1. 01比较竞品定价和市场定位
  2. 02跟踪品牌在 AI 回答中的提及
  3. 03查看竞品监测数据的变化
  4. 04将战略发现转为任务

MCP 相关

提供 MCP 工具,用于读取项目和竞品数据、查看监测仪表板及历史记录、获取战略简报和管理任务。更新任务需要 read_write API 密钥。

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。

服务地址https://mcp.competlab.com/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://mcp.competlab.com/mcp需要授权

工具

详细介绍

CompetLab MCP 服务 — 面向 AI Agent 的竞争情报

CompetLab MCP 服务

MCP TypeScript License: MIT 48 Tools

Glama

为 AI Agent 提供竞争情报——了解 AI 会把你的买家引向何处,以及该如何应对。

越来越多的 B2B 买家在 Google 搜索之前先询问 AI。CompetLab 从 6 个维度监控竞争对手,其中包括 AI 可见度,用于跟踪 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 和 Google AI Overviews 推荐了哪些品牌;以及 AI 来源,即 Perplexity 和 Google AI Overviews 在回答买家问题时读取的页面。此 MCP 服务让你的 AI Agent 能够访问全部内容:仪表板、历史数据、警报、战略简报,以及项目的战略任务看板。

支持的客户端

适用于任何兼容 MCP 的客户端:

快速开始

有两种连接方式——选择适合你配置的方式:

远程服务本地服务
传输方式Streamable HTTPstdio
设置无需安装——只需添加 URLnpm install && npm run build
适用场景大多数用户——Claude Code、Cursor、VS Code、Windsurf、ClineClaude Desktop、Glama 或自行运行进程

获取 API 密钥:app.competlab.com > Organization Settings > API Keys

选项 1:远程服务(推荐)

服务 URL: https://mcp.competlab.com/mcp 身份验证: 通过 CL-API-Key 标头传递 API 密钥(或使用 api_key 查询参数)

Claude Code
claude mcp add --transport http \
  --header "CL-API-Key: YOUR_COMPETLAB_API_KEY" \
  competlab https://mcp.competlab.com/mcp
Cursor

添加到 .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "competlab": {
      "url": "https://mcp.competlab.com/mcp",
      "headers": {
        "CL-API-Key": "YOUR_COMPETLAB_API_KEY"
      }
    }
  }
}
VS Code

添加到 .vscode/mcp.json:

{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "competlab-api-key",
      "description": "CompetLab API Key (starts with cl_live_)",
      "password": true
    }
  ],
  "servers": {
    "competlab": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.competlab.com/mcp",
      "headers": {
        "CL-API-Key": "${input:competlab-api-key}"
      }
    }
  }
}

注意:VS Code 使用 "servers"(而不是 "mcpServers"),并支持通过 ${input:id} 安全地提示输入。

Windsurf

添加到 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "competlab": {
      "serverUrl": "https://mcp.competlab.com/mcp",
      "headers": {
        "CL-API-Key": "YOUR_COMPETLAB_API_KEY"
      }
    }
  }
}

注意:Windsurf 使用 "serverUrl"(而不是 "url")。

Cline

添加到 cline_mcp_settings.json(或通过 Cline UI > Installed > Advanced MCP Settings 进行配置):

{
  "mcpServers": {
    "competlab": {
      "url": "https://mcp.competlab.com/mcp",
      "headers": {
        "CL-API-Key": "YOUR_COMPETLAB_API_KEY"
      },
      "disabled": false
    }
  }
}
Claude Desktop / Claude Web

Claude Desktop 和 Claude Web 仅支持基于 URL 的身份验证(不支持自定义标头)。请使用 api_key 查询参数:

前往 Settings > MCP,使用以下 URL 添加服务:

https://mcp.competlab.com/mcp?api_key=YOUR_COMPETLAB_API_KEY
选项 2:本地服务(stdio)

通过 stdin/stdout 在本地运行服务。适用于 Claude Desktop、Glama,或偏好使用 stdio 传输的环境。

git clone https://github.com/competlab/competlab-mcp-server.git
cd competlab-mcp-server
npm install
npm run build
Claude Code
claude mcp add --transport stdio \
  --env COMPETLAB_API_KEY=YOUR_COMPETLAB_API_KEY \
  competlab node dist/index.js
Claude Desktop

添加到 Claude Desktop 配置文件(claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "competlab": {
      "command": "node",
      "args": ["dist/index.js"],
      "cwd": "/path/to/competlab-mcp-server",
      "env": {
        "COMPETLAB_API_KEY": "YOUR_COMPETLAB_API_KEY"
      }
    }
  }
}
通用 stdio
COMPETLAB_API_KEY=YOUR_COMPETLAB_API_KEY node dist/index.js

服务从 stdin 读取 JSON-RPC,并将响应写入 stdout。

请参阅 examples/,获取适用于各客户端、可直接粘贴使用的配置文件。

什么是 CompetLab?

面向 AI 时代的竞争情报:涵盖 14 个维度——其中 6 个持续监测,另有 8 个前沿维度,每月或按 Process 每两周调研一次,并纳入战略简报。持续监测的六个维度:

维度追踪内容
AI 能见度ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 和 Google AI Overviews 在你的品类中推荐哪些公司、每家公司被提及的频率,以及你所处的位置
AI 来源Perplexity 和 Google AI Overviews 回答买家问题时读取的页面,以及其中是否包含你
定位各家公司首页上实际呈现的内容、你所传达而其他公司都没有的内容、发生的变化,以及各页面如何描述你
定价各家公司定价页面显示的收费、典型配置的费用(从最便宜到最贵)以及你所处的位置、发生的变化,以及各页面如何描述你
内容站点地图分析、内容分类(12 个类别)、URL 变更日志、内容缺口
技术与信任技术栈、安全标头(A-F 级)、信任信号(5 个类别,共 26 项)、各助手的 AI 访问情况

AI 能见度回答的是 AI 会推荐谁——当买家提问时,ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 和 Google AI Overviews 会提及并推荐哪些品牌,以及你是否位列核心推荐之中。AI 来源是与之配套的功能:Perplexity 和 Google AI Overviews 在得出这些答案的过程中检索了哪些页面,以及这些页面是否提及你。

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可用工具

48 个工具。 其中 40 个为只读工具;3 个为异步扫描启动工具,用于创建扫描记录(start_tech_stack_scan、start_trust_signals_scan、start_agent_adoption_scan);5 个会写入项目的战略工单看板(create_ticket、update_ticket、move_ticket、delete_ticket、add_ticket_comment),需要 read_write API 密钥。

项目与竞争对手
工具描述
list_projects列出所有项目,包括状态、竞争对手数量和上次监测时间戳
get_project获取项目详情及各维度监测数据的时效性
list_competitors列出所有受监测的竞争对手(包含你自己的域名,以便比较)
get_competitor获取竞争对手详情,包括受监测页面的 URL
AI 可见度
工具描述
get_ai_visibility_dashboard市场地图——AI 模型在你的类别中推荐哪些公司,以及你是否榜上有名;包含各模型的细分数据;还可选择查看模型的原始回答
get_ai_visibility_historyAI 可见度检查的分页历史记录
get_ai_visibility_check_detail一次检查的完整详情,还可选择查看每个模型的实际回答——可按竞争对手、模型或提示词筛选;读取回答时默认不包含摘要,除非你请求包含摘要(includeSummary)
AI 来源
工具描述
get_ai_sources_dashboardPerplexity 和 Google AI Overviews 在回答项目的购买相关问题时读取的页面,按引擎划分——每个引擎提到了哪些公司、检索了哪些页面,以及哪些页面提到了其他公司却没有提到你
get_ai_sources_historyAI 来源检查的分页历史记录
get_ai_sources_check_detail一次 AI 来源检查的完整详情,还可选择查看每个回答和检索到的页面——可按引擎或问题筛选;读取回答时默认不包含摘要,除非你请求包含摘要(includeSummary)
定位
工具描述
get_positioning_dashboard每家公司在其首页上的表述(按页面原文呈现)、你独有的表述、发生的变化,以及各页面对你的描述
get_positioning_history每次定位检查占一行,完整列出检查发现的变化;可按 since 筛选
get_positioning_run_detail一次过往定位检查的完整详情,格式与仪表板一致
定价情报
工具描述
get_pricing_dashboard各公司定价页面所示的收费、典型配置的费用(从低到高)以及你的排名、发生的变化,以及各页面对你的描述
get_pricing_history每次定价检查占一行,完整列出检查发现的变化;可按 since 筛选
get_pricing_run_detail一次过往定价检查的完整详情,格式与仪表板一致
内容智能
工具说明
get_content_dashboard最新的网站地图分析、内容分类、战略 URL 和差距分析
get_content_history监控运行记录的分页历史
get_content_run_detail特定内容运行记录的完整数据
get_content_changelog随时间检测到的 URL 变更(新增、移除)——可按竞争对手和类别筛选
技术与信任概况
工具说明
get_tech_trust_dashboard最新的安全标头、信任信号、技术栈、DNS 以及各助手的 AI 访问权限
get_tech_trust_history监控运行记录的分页历史
get_tech_trust_run_detail特定运行记录中按竞争对手划分的完整数据
战略简报
工具说明
get_briefing项目战略简报的当前状态——发生了哪些变化、意味着什么,以及本期在看板上执行了哪些操作:创建了哪些工单、评论了哪些已有工单,以及匹配了哪些工单而非重复创建。默认显示 hub 摘要;传入 sections 可打开 14 个 deep-<dimension> 版块中的任意一个
get_briefing_history以最新一期优先显示以往的简报版本——每期的发布日期、状态和结论标题
get_briefing_edition按运行 ID 查看一份完整的过往简报版本
战略工单

项目的工作看板——团队决定要做的工作,每项工作都有负责人、所属列和讨论串。团队在应用中看到的也是这些工单,固定分为五列:triage、todo、in_progress、done、dismissed。战略简报中的每项行动都会落到这里——作为新工单放入 triage,并按重要性排序;如果已有相关工单,则放到现有工单中。后续版本在衡量现有工单的相关指标时,会在这些工单下发表评论。所有接受工单 ID 的工具也接受人们日常使用的工单编号格式,例如 #14。read 密钥可以列出和读取工单;写入工具需要 read_write 密钥。密钥可以读取其所属组织的所有内容,并且无论使用何种套餐或套餐是否已结束,都可以操作该组织的战略工单看板;在 CompetLab 端获取或扫描网站的调用则需要有效套餐,否则会返回 402 subscription_required。

工具描述
list_tickets分页列出项目的战略工单——可按看板顺序、优先级、截止日期或近期活动排序;支持按列、负责人、标签、影响、工作量、截止日期以及开启工单的版本筛选。每页都包含总数和各列的工单数
get_ticket完整查看一张工单——包括描述、标签、负责人、截止日期、工作量、影响和讨论串长度
create_ticket在项目看板上创建工单。需要 read_write API 密钥
update_ticket修改工单的标题、描述、标签、负责人、截止日期、工作量或影响。需要 read_write API 密钥
move_ticket将工单移至其他列或重新排序——移到顶部或底部,或放在两张指定工单之间;结果会说明工单所在位置。需要 read_write API 密钥
delete_ticket删除工单及其讨论串。需要 read_write API 密钥
list_ticket_comments按时间从早到晚列出工单的评论讨论串——每条记录都会说明评论由个人、API 密钥还是战略简报撰写
add_ticket_comment向工单的讨论串添加 Markdown 评论。需要 read_write API 密钥
list_ticket_labels列出项目的工单标签——每个标签包含名称和颜色
list_ticket_assignees列出可被指派工单的对象——组织当前成员的姓名和 ID
警报与计划
工具描述
list_alerts竞争动态警报——支持按维度、严重程度、级别和竞争对手筛选
list_schedules查看全部 6 个受监控维度的监控计划及其状态和间隔
免费工具(无需设置项目)

可针对任何公共域名运行这些工具——无需 projectId。同步工具会立即返回;异步扫描会返回一个 scanId,你可以每隔 5–10 秒轮询一次。

工具描述
check_sitemap实时分析站点地图——发现 URL,按版块分类,并报告深度、新鲜度和各类别的数量
check_ai_crawlers实时检查 AI 助手(ChatGPT、Claude、Perplexity、Microsoft Copilot、Google AI Overviews、Gemini Apps)中哪些可以抓取网站页面;信息读取自其 robots.txt
start_tech_stack_scan启动异步技术栈检测(117 条规则:技术/增长/互动)。返回 scanId
get_tech_stack_scan按 scanId 轮询技术栈扫描——完成后返回检测到的技术及其置信度评分
start_trust_signals_scan启动异步信任信号分析(涵盖企业就绪度、验证、社会证明、权威性和风险的 34 项信号)。返回 scanId
get_trust_signals_scan按 scanId 轮询信任信号扫描——完成后返回各项信号的判定及层级判定
start_agent_adoption_scan启动异步 Agent 采用情况检查(25 项检查:可发现性、访问、可读性、Agent 端点)。返回 scanId
get_agent_adoption_scan按 scanId 轮询 Agent 采用情况检查——完成后返回完整结果
fetch_url获取任意 URL,支持 JS 渲染和机器人防护处理。返回正文、标头、cleanStats。可选的 cleanHtml 会清除噪声,以节省大模型令牌成本。每个 API key 每分钟最多 60 次请求

所有支持分页的工具都接受 page 和 limit 参数。检查响应中的 pagination.hasMore,以获取更多页面。

AI 可见度和 AI 来源仪表板及检查详情、AI 可见度历史记录以及技术与信任仪表板默认以精简视图作答:市场图、页面列表和品牌列表每次返回一页,同时始终显示你自己的条目——市场图中还会始终显示每个已跟踪竞争对手的条目——并附带一个 *Page 对象(offset、limit、total、hasMore),说明总行数。传入 view=full 可在单个响应中获取所有行。所有这些响应开头都有 readingGuide,其中说明了各字段的解读规则。

响应会原样透传 CompetLab API 的内容,服务的指令会告诉你的 Agent 如何解读这些内容——最重要的是,null 表示 CompetLab 未测量该值,绝不表示零或“没有”。

示例提示词

连接后,可以尝试向 AI Agent 提问:

  • “AI 模型会在我的类别中推荐哪些公司?我在其中吗?”
  • “对于买家提出的、提及竞争对手但不提及我的问题,Perplexity 和 Google AI Overviews 会读取哪些页面?”
  • “本周竞争对手的定价页面有哪些变化?”
  • “展示战略简报——我应该先解决什么问题?”
  • “最新简报创建了哪些工单?它们在我们的看板上处于什么状态?”
  • “过去 3 个月里,AI 市场图发生了哪些变化?”
  • “比较所有已跟踪竞争对手的内容策略”
  • “过去 7 天触发了哪些重要警报?”
  • “哪些竞争对手的安全标头比我们更好?”
  • “对 stripe.com 运行技术栈扫描——他们在用什么?”
  • “根据 openai.com 的 robots.txt,哪些 AI 助手可以访问它?”
  • “使用 cleanHtml 获取 g2.com/some-listing 并总结该页面”

更多按使用场景整理的提示词,请参阅 examples/prompts.md。

身份验证

获取 API 密钥
  1. 在 app.competlab.com/register 注册(免费试用 14 天,无需信用卡)
  2. 前往 Organization Settings > API Keys
  3. 创建新密钥 — 密钥以 cl_live_ 开头
两种身份验证方式
方法使用场景示例
CL-API-Key headerClaude Code、Cursor、VS Code、Windsurf、ClineCL-API-Key: cl_live_...
api_key query parameterClaude Desktop、Claude Web,以及不支持自定义 header 的客户端?api_key=cl_live_...

一个 API 密钥适用于整个组织。大多数工具为只读;三个 start_*_scan 工具会在你的账户下创建扫描记录(不会修改现有数据),而五个 Strategic Tickets 写入工具会更改项目的看板 — 它们需要 read_write 密钥,使用 read 密钥时会被拒绝。fetch_url 工具的速率限制为每个 API 密钥 60 次请求/分钟(比其他免费工具默认的 1000 次/分钟更严格)。

定价

每个 CompetLab 方案和免费 14 天试用均包含 MCP 访问权限。

故障排除

问题解决方法
连接被拒绝 / 超时确认 URL 完全为 https://mcp.competlab.com/mcp,且末尾没有斜杠
出现 api_key_missing 错误确保将密钥作为 CL-API-Key header(远程)或 COMPETLAB_API_KEY env var(stdio)传递
出现 api_key_invalid 错误密钥必须以 cl_live_ 开头,且长度正好为 40 个字符
不支持该传输方式使用远程 HTTP 服务,或切换到本地 stdio 服务

链接

支持

许可证

MIT(适用于此仓库中的文档和配置)— 参见 LICENSE

CompetLab MCP 服务和平台是商业软件。请参见 competlab.com/terms-and-conditions。


由 CompetLab 团队打造。AI 时代的竞争情报。

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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。