Pangolinfo Review Mining MCP

Pangolinfo Review Mining MCP

一款专注于 Amazon 商品评论挖掘的差异化 MCP 服务。 它会挖掘买家投诉的内容、情绪趋势，以及占主导地位的 投诉主题——它不会重复通用的 Pangolinfo Amazon Data MCP 功能。

与通用 Amazon Data MCP 的区别

	通用 Amazon Data MCP	此 Review Mining MCP
范围	19+ 个工具：商品搜索、商品详情、畅销商品、新品、卖家、类别、细分市场、WIPO、SERP、Alexa	5 个工具，仅处理评论
目的	通用 Amazon 商业情报	评论挖掘：投诉、情绪、投诉主题
分析	返回原始数据	基于获取的评论进行本地分析（关键词主题标记、分布、月度趋势、综合报告）
上游	托管的 Pangolinfo MCP 服务	作为 MCP 客户端调用同一托管服务的 get_amazon_reviews 工具

如果你需要商品搜索或评论以外的功能，请使用通用 MCP。如果你想了解买家投诉的内容及其随时间的变化，请使用此服务。

架构

MCP client (Claude Code, Cursor, Codex, ...)
  └─ stdio ─► this server (src/index.ts)
        └─ Streamable HTTP MCP client ─► https://mcp.pangolinfo.com/mcp
              └─ upstream tool: get_amazon_reviews
        └─ local analysis (src/analysis.ts): tagging, sentiment, topics

此服务兼具桥接与分析功能。它不会存储 API 密钥或 评论数据；密钥仅从环境变量中读取，并通过 Authorization: Bearer 标头 发送给托管服务。

为何采用桥接方式，而非直接调用 REST：Pangolinfo 文档页上的 Review API 列出了参数和响应字段，但文本提取时未能保留请求 URL 和示例部分，因此直接 REST 端点尚未确认，这里也刻意没有将其硬编码。 桥接路径仅使用已确认的信息：托管端点 （来自官方 amazon-data-mcp README 的 https://mcp.pangolinfo.com/mcp）以及上游 get_amazon_reviews 工具名称和输入架构（已于 2026-10-26 通过 tools/list 实时确认，这是一次免费的元数据调用）。 有关直接 REST 后续工作，请参阅下方的 TODO。

设置

要求：Node.js 18 或更高版本（使用 Node 24 开发/测试）。

npm install
npm run build

运行（实时模式）：

export PANGOLINFO_API_KEY="your-key-here"   # never commit a real key
node dist/src/index.js

运行（模拟模式，无网络、无需密钥——用于测试和演示）：

PANGOLINFO_REVIEW_MINING_MOCK=1 node dist/src/index.js

MCP 客户端配置（示例，Claude Code 风格）：

{
  "mcpServers": {
    "pangolinfo-review-mining": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/pangolinfo-review-mining-mcp/dist/src/index.js"],
      "env": { "PANGOLINFO_API_KEY": "your-key-here" }
    }
  }
}

环境变量：

变量	必需	用途
PANGOLINFO_API_KEY	是（实时模式）	用于托管 Pangolinfo MCP 服务的 Bearer 令牌
PANGOLINFO_MCP_URL	否	上游 MCP 端点；默认值为 https://mcp.pangolinfo.com/mcp
PANGOLINFO_REVIEW_MINING_MOCK	否	=1 启用模拟模式（模拟评论，不访问网络）

工具（5 个，均仅用于评论挖掘）

工具	功能	主要输入
get_product_reviews	分页获取单个 ASIN 的评论，并原样报告计费信息（pointCost）	asin（必填）、site、pageCount（1–10）、filterByStar、sortBy、mediaType
mine_complaints	从负面（critical，1–3 星）评论中提取投诉信号，并为每条标注主题和触发关键词；可选 minHelpful 筛选条件	asin、site、pageCount、minHelpful
review_sentiment_summary	星级分布、平均星级、负面／严厉负面／正面评论占比、月度趋势	asin、site、pageCount
top_complaint_topics	按排名列出投诉主题及其数量、占比和示例标题	asin、site、pageCount、topN
review_mining_report	单个 ASIN 的综合摘要：总数、情感分析、热门主题、获赞最多的投诉、计费信息；引用 10 月 12 日基线作为历史参考	asin、site、pageCount

投诉主题（基于英文关键词的启发式规则，v1——透明可查，并非分类器）：quality_defect、battery_power、connectivity、comfort_fit、sound_quality、shipping_delivery、returns_refunds、value_price、authenticity、app_software。每条匹配结果都会报告触发的关键词。

Marketplace（site）：amz_us（默认）、amz_de、amz_uk、amz_jp、amz_fr、amz_it、amz_es、amz_br、amz_au、amz_mx、amz_in、amz_eg、amz_ae、amz_ca。

计费

• Review API 文档说明每页 5 积分（文档中写明“积分消耗：5个/次”，且 bizContext.pageCount 按页计费）；2026 年 10 月实测的一次 get_amazon_reviews 调用返回了 pointCost: 5，对应一页。
• **已标记差异：**上游 MCP 工具描述目前写明每页 10 积分。本服务不通过断言来消除这一差异——每个工具都会原样报告上游响应返回的 pointCost，并且每条响应中的计费说明都会列出这两个数值。
• 免费套餐：每月 60 积分，可循环使用。按实测的每页 5 积分计算，每月约可获取 12 页评论；请据此设置 pageCount 预算。review_mining_report 会进行两次上游获取（all_stars + critical），因此费用是一轮获取的两倍。
• 存储的 Pangolinfo API 密钥已过期（2026-10-24 实测）。密钥重新连接后才能进行端到端实测；请参阅 TEST_REPORT.md。

测试

npm test   # builds, then runs node --test on dist/test/

构建时 17 项测试全部通过（请参阅 TEST_REPORT.md）：分析单元测试、针对模拟上游的工具处理程序测试、10 月 12 日基线夹具测试，以及一项 stdio 冒烟测试，该测试会以模拟模式启动真实服务，并通过 MCP JSON-RPC 与其通信。所有测试评论数据均为模拟数据（虚构作者“Mock Reviewer A”…）；仓库中唯一的真实实测数据是 fixtures/airpods-pro-3-baseline.json 中的汇总基线数据（ASIN B0FQFB8FMG 有 4,268 条评论，其中 1,392 条为负面评论，实测日期为 2026-10-12，仅供参考）。

局限性（将结果作为事实呈现前请先阅读）

• 投诉标注使用基于英文关键词的启发式规则，而非情感机器学习。添加相应语言的词库之前，非英语评论的匹配率会偏低。
• 星级值来自类似“5.0 out of 5 stars”的字符串；无法解析的星级会归入 unknown，并从平均值计算中排除。
• 日期来自类似“October 14, 2026”的字符串；无法解析的日期会归入 unknown 月度类别。
• 上游以字符串形式返回 totalReviews，在数据不可用时可能为空；该值会原样传递，不会进行计算。
• review_mining_report 会获取 all_stars + critical，因此评论数量按各次获取分别计算，并非去重后的单个样本。

发布状态（2026-10-26）

mcprush 仅接受 MCP 服务或 Agent 技能（已于 2026-10-26 验证： 其服务向导要求提供仓库 / npm / PyPI / 容器 / 托管 MCP 端点，并通过 initialize + tools/list 验证）。

• GitHub 仓库：已上线，地址为 https://github.com/Pangolin-spg/pangolinfo-review-mining-mcp
• npm 包：pangolinfo-review-mining-mcp 0.1.1，已于 2026-10-26 发布（0.1.0 于同日首次发布；0.1.1 新增了 MCP Registry 要求的 mcpName 字段）
• mcprush 上架信息：已于 2026-10-26 提交，正在审核中（预期 URL： https://mcprush.com/pangolin-spg/pangolinfo-review-mining-mcp）
• 服务卡片所需信息：名称、一句话描述，以及一段至少 120 个字符的介绍，说明其功能和目标用户。
• 定价：免费方案（或提供包含方案名称、月费、调用额度的付费方案）；审核最多需要两个工作日。
• 提交表单的展开步骤中未看到视频 / 介绍 URL 字段（只读检查）；如果出现此字段，项目的介绍视频为存档中的 Pangolinfo EN/ZH 视频。
• 反向链接规则（长期有效）：上架信息中任何指向 pangolinfo.com 内容的链接都必须带有 ?utm_source=<platform>&utm_medium=referral（如果一个平台上有多个产品，还需添加 utm_content=<product>），以便进行 GA4 引荐归因。

TODO / 尚未确认的事项

1. 直接 REST 端点（未确认）： 文档页面中的请求 URL 和示例代码块未能提取，工作区文件中也没有记录 Review API 的 REST URL。桥接设计无需使用该 URL，但在通过文档或实际调用确认 URL 之前，不应添加直接 REST 模式。
2. 实时端到端测试（已于 2026-10-26 完成）： 使用临时的 7 天密钥完成验证：对 ASIN B0FQFB8FMG 调用 get_product_reviews + mine_complaints，每页各消耗 5 个点数；测试时共有 4,446 条评论，其中 1,457 条为负面评论。
3. 计费差异（已于 2026-10-26 解决）： 实时 pointCost = 每页 5 个点数；上游工具描述中的每页 10 个点数已过时。
4. 发布（已于 2026-10-26 完成）： GitHub 仓库已上线，npm 0.1.0 已发布，mcprush 上架信息已提交（正在审核中）。