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Apple App Store Reviews API：将 iOS 和 macOS 应用评论转换为结构化 JSON

使用 Apple App Store Reviews API 的最高效、可靠且对开发者友好的方式。

Actor 页面： apify.com/johnvc/apple-app-store-reviews-api 输入架构： apify.com/johnvc/apple-app-store-reviews-api/input-schema

Apple App Store Reviews API 会将任意 iOS 或 macOS 应用的用户评论以整洁、结构化的 JSON 返回：星级评分、评论标题、正文、作者、应用版本、评论日期和有用性计数，覆盖 50 多个国家/地区的商店。通过数字 App Store ID 或应用名称指定目标应用，按最新、最有帮助、最正面或最负面排序，并按需翻阅任意数量的评论。它适用于 App Store 优化（ASO）、情感分析、竞品监控、流失信号追踪和 AI Agent 工作流。

视频演示

快速开始

前提条件

• Python 3.11 或更高版本
• Apify 账户和 API 密钥（在此免费获取密钥）

1. 克隆代码库

   git clone https://github.com/johnisanerd/Apify-Apple-App-Store-Reviews-API.git
   cd Apify-Apple-App-Store-Reviews-API
   

2. 使用 UV 安装依赖项

   # Install UV if you do not have it:
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   
   # Install project dependencies:
   uv sync
   

3. 配置 API 密钥

   cp .env.example .env
   # Edit .env and add your Apify API key
   # Get your free API key at: https://apify.com?fpr=9n7kx3
   

4. 运行示例

   uv run python apple-app-store-reviews-api-example.py
   

替代方案：直接设置 API 密钥

export APIFY_API_TOKEN="your_api_key_here"
uv run python apple-app-store-reviews-api-example.py

为什么使用 Apple App Store Reviews API？

每条评论占一行，可直接分析。 每条结果都是扁平的 JSON 对象，评分、标题、文本、作者、版本和日期均已分别提取。无需 HTML、无需解析，也无需清理。

按 ID 或名称指定目标。 有数字 App Store ID 时可直接传入，也可以传入普通应用名称，由 API 为你解析。Agent 只知道应用名称时，这尤其方便。

支持 iOS 和 macOS。 同一次调用即可处理 iPhone、iPad 和 Mac 应用。每行都标记了平台，混合运行时一目了然。

按需排序。 监控时选最新，分类处理时选最负面，查看用户自己点赞的评论时选最有帮助，收集推荐语时选最正面。

支持本地化。 从 50 多个国家/地区的商店获取评论，以比较不同地区的情感倾向或进行本地化质量检查。

按事件计费，费用可预测。 你只需支付少量设置费和每条评论的费用，因此快速抽查只需几分钱，而且只需为收到的内容付费。

功能

核心功能

• 通过数字 ID 或应用名称获取任意 iOS 或 macOS 应用的评论
• 四种排序方式：最新、最有帮助、最正面、最负面
• 覆盖 50 多个国家/地区的商店
• 支持分页，可设置每个应用的评论上限，也可不设上限
• 可选的 ISO 日期标准化和有用性计数解析

数据质量

• 扁平 JSON，每条评论占一行，字段名称一致
• 每行都包含来源应用 ID、国家/地区、平台和排序方式
• 将有用性文本解析为整数形式的有用计数和总数
• 本地化日期格式，并提供可选的 ISO 8601 字段

使用示例

基本示例

{
  "product_ids": ["534220544"],
  "max_reviews": 10
}

高级示例

{
  "app_name": "spotify",
  "country": "gb",
  "sort": "mostcritical",
  "max_reviews": 100,
  "start_page": 1,
  "include_macos": true,
  "normalize_dates": true,
  "parse_helpfulness": true
}

输入参数

参数	类型	必填	默认值	描述
product_ids	array[str]	二选一	[]	Apple App Store 数字 ID（例如 ["534220544"]）。在 apps.apple.com/.../id<NNNNNNNN> URL 中找到 id 后面的 ID。
app_name	str	二选一	-	应用的普通名称（例如 netflix）。如果 product_ids 为空，API 会解析 ID 并使用匹配度最高的结果。
country	str	否	us	两位字母的 Apple 国家商店代码。用于确定店面和评论语言区域。支持 50 多个国家和地区。
sort	str	否	mostrecent	mostrecent、mosthelpful、mostfavorable 或 mostcritical。仅适用于 iOS；macOS 始终返回最新评论。
max_reviews	int	否	100	每个应用的最大评论数。设为 0 表示不限制（内部会设安全上限）。每条返回的评论都会计费。
start_page	int	否	1	开始分页的页码。可用于继续获取数据。
include_macos	bool	否	true	设为 false 可完全跳过 macOS 应用。
normalize_dates	bool	否	true	在按语言区域格式化的日期旁添加 review_date_iso 字段。
parse_helpfulness	bool	否	true	从有用性文本中解析 helpful_count 和 total_helpful_count 整数。

product_ids 和 app_name 至少需要提供其中一个。

输出格式

每个数据集条目都是一条评论：

{
  "position_global": 1,
  "position_on_page": 1,
  "review_id": "7417861364",
  "review_title": "Lacks ratios",
  "review_text": "Beautiful app with images and videos but doesn't tell you how much of what goes in making the drink. Needs ratios!",
  "rating": 3,
  "review_date": "Jun 02, 2021",
  "review_date_iso": "2021-06-02",
  "reviewed_version": "Version 3.4.2",
  "helpfulness_text": "3 out of 5 customers found this review helpful",
  "helpful_count": 3,
  "total_helpful_count": 5,
  "author_name": "Punkiepollo",
  "author_id": "100937133",
  "product_id": "534220544",
  "app_platform": "ios",
  "app_country": "us",
  "sort_order": "mostrecent",
  "page_number": 1,
  "total_page_count": 8,
  "fetch_timestamp": "2026-05-26T10:30:00+00:00"
}

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用作 MCP 工具

你可以将 Apple App Store Reviews API 加载为 MCP 工具，让助手为你调用。MCP 服务 URL 预先加载了这一个 Actor：

https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/apple-app-store-reviews-api

出现提示时，可在浏览器中通过 OAuth 验证身份，也可以使用 Apify API 令牌（与 Python 示例中使用的 APIFY_API_TOKEN 相同）。在 https://console.apify.com/settings/integrations 获取令牌，并在 https://apify.com?fpr=9n7kx3 注册免费的 Apify 账号。

在 Claude Cowork Desktop 中安装

Cowork 是桌面应用的自动化模式。要将 Apple App Store Reviews API 作为工具提供给它，请将 Apify MCP 服务添加为连接器。

1. 打开 Claude 桌面应用，然后前往 Settings → Connectors（或前往 Settings → Developer → Edit Config，直接编辑 claude_desktop_config.json）。
   • macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
2. 添加 Apify MCP 服务，并仅预先加载此 Actor：

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/apple-app-store-reviews-api"
      ]
    }
  }
}

3. 重启应用。Cowork 首次调用该工具时，请在浏览器中完成 OAuth 提示，或在连接器设置中添加 Apify API 令牌以跳过 OAuth。
4. 在 Cowork 聊天中确认该工具可用，并让它运行 Apple App Store Reviews API。

下载桌面应用并开始免费试用：https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg 了解更多帮助：https://docs.apify.com/platform/integrations/claude-desktop

在 Claude Code 中安装

Claude Code 是命令行工具。使用一条命令添加 Actor 的 MCP 服务：

claude mcp add --transport http apify \
  "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/apple-app-store-reviews-api"

要使用令牌代替浏览器 OAuth：

claude mcp add --transport http apify \
  "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/apple-app-store-reviews-api" \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"

然后使用 claude mcp list 验证，或在会话中运行 /mcp。让 Claude Code 调用 Apple App Store Reviews API。

免费试用 Claude Code：https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg Claude Code MCP 文档：https://code.claude.com/docs/en/mcp

在 Claude（网站）中安装

在 claude.ai 上，将 Apify 添加为连接器，然后仅启用此 Actor 的工具。

1. 前往 Settings → Connectors → Browse connectors，搜索 Apify MCP server。安装它（如果出现提示，请启用或更新）。
2. 连接时，使用 Apify API token 进行身份验证，并启用工具 johnvc/apple-app-store-reviews-api。
3. 在任意聊天中，打开 + → Connectors，并开启 Apify。
4. 或者，选择 Add custom connector 并粘贴完整的 MCP URL https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/apple-app-store-reviews-api，并在出现提示时使用 OAuth。
5. 让 Claude 运行 Apple App Store Reviews API。

在网页上打开 Claude：https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg

在 Cursor 中安装

Cursor 从项目文件 .cursor/mcp.json 中读取 MCP 服务。

1. 在项目中创建 .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/apple-app-store-reviews-api"
    }
  }
}

2. 如果你更倾向于使用令牌身份验证，而非浏览器 OAuth，请添加一个标头：

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/apple-app-store-reviews-api",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" }
    }
  }
}

3. 打开 Cursor → Settings → MCP，确认 apify 服务已连接（绿色圆点）。
4. 在 Composer 或 Chat 中，让 Cursor 调用 Apple App Store Reviews API。

初次使用 Cursor？在这里获取：https://cursor.com/referral?code=XQP4VBLI3NNX

在 ChatGPT 中安装

ChatGPT 通过 Developer mode 连接 Apify MCP 服务（ChatGPT Pro、Plus、Business、Enterprise 和 Education 方案均可使用）。

1. 点击个人资料图标，然后前往 Settings > Apps。如果看不到 Create app 按钮，请打开 Advanced settings 并启用 Developer mode。
2. 点击 Create app 并填写表单：
   • Name： Apify
   • MCP Server URL： https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/apple-app-store-reviews-api
   • Authentication： OAuth
3. 点击 Create，并通过 Apify 授权连接。
4. 要在对话中使用该应用，请点击聊天中的 +，选择 Developer mode，然后选择 Apify。

更多帮助：https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp

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用心打造

使用 Apple App Store Reviews API，通过可靠、结构化的结果为 ASO、情感分析和竞争对手监控提供支持。

最后更新：2026.06.15

n8n 集成

可作为 n8n 社区节点使用：n8n-nodes-apple-app-store-api。在 n8n 中：前往 Settings、Community Nodes，安装 n8n-nodes-apple-app-store-api，然后在任意工作流中使用它（也可将其用作 AI Agent 工具）。该节点将此 Actor 与 Apple App Store Search 和 Product API 打包为一个 Apify 凭据下的三个操作。

精选任务

Apify Store 上可直接运行的示例。

• 将 App Store 评论导出为 CSV

🤖 向 AI 助手咨询此 Actor

在你选择的 AI 中打开一条关于 Apple App Store Reviews API 的即用提示词：

• 💬 ChatGPT
• 🧠 Claude
• 🔍 Perplexity
• 🅒 Copilot

最后更新：2026.10.27