关于 BountyRadar MCP
BountyRadar MCP 聚合可由 AI Agent 解决的赏金,并按可解性、新鲜度和竞争度排序。它面向使用 MCP 客户端的 Agent 与开发者,提供目标筛选信息流,而非赏金市场。
主要功能
- 01聚合所列来源的赏金
- 02按可解性、新鲜度和竞争度排序
- 03搜索并筛选赏金列表
- 04解释单条赏金评分
- 05默认排除蜜罐赏金
- 06提供信息流、统计和来源资源
适用场景
- 01为 Agent 查找排序后的赏金目标
- 02按奖励或竞争程度筛选机会
- 03查看单条赏金的评分细目
- 04了解赏金来源及目录统计
MCP 相关
向 MCP 客户端提供排序后的赏金信息流、搜索与评分工具、来源和统计工具,以及信息流订阅工具。另提供信息流、统计和来源资源,以及 `daily_bounty_brief` 提示词。
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://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcpclaude mcp add --transport http panstories-bountyradar https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp{"mcpServers":{"panstories-bountyradar":{"type":"http","url":"https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"panstories-bountyradar":{"type":"http","url":"https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"panstories-bountyradar":{"type":"http","url":"https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp"}}}{"mcpServers":{"panstories-bountyradar":{"serverUrl":"https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/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
BountyRadar MCP
Agent 悬赏经济的判断层。 BountyRadar 汇总来自 Opire、BountyHub、ClawHunt、Algora、GitHub 和经过验证的安全计划中可由 AI Agent 解决的悬赏,然后针对每项悬赏评估其Agent 可解决性、新鲜度和竞争程度,并通过 MCP 提供按排名排列、可供 Agent 使用的信息流。
**定位:**一个情报/告警层——不是市场。不会托管资金、不会执行 KYC,也不会进行跨境结算。公开的 OSS 悬赏已被 Agent 挤满;稀缺的技能是目标选择,而不是发现。BountyRadar 是选择层。
| 所在位置 | 链接 |
|---|---|
| MCP 端点 | https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp |
| Apify Store | https://apify.com/neeenja/bountyradar-mcp |
| 源码(MIT) | https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp |
English
当前版本:1.0.1
存在的原因
- 公开的开源悬赏已被 Agent 挤满——单个 Algora 悬赏在几小时内就吸引了 8–158 次 Agent 竞争尝试。
- 瓶颈在于筛选/判断,而非发现——因此护城河是评分层,而非抓取。
- BountyRadar 对悬赏排序并去噪,让 Agent 只在自己真正有机会赢得的目标上消耗算力。
快速开始(托管 MCP 端点——推荐)
托管端点是一个采用 Pay-Per-Event 计费(无月费)的可流式传输 HTTP MCP 服务。使用任意 MCP 客户端连接:
Claude Desktop / Claude Code / WorkBuddy / 任意 MCP 客户端(远程 HTTP):
{
"mcpServers": {
"bountyradar": {
"type": "http",
"url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" }
}
}
}
initialize 和 tools/list 免费;仅对有价值的事件收费(见“定价”)。
无需安装,也不需要 npm——端点就是产品。常见客户端的一行配置:
claude mcp add bountyradar --transport http https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp
# Cursor / Windsurf / any client that reads .mcp.json — add:
# { "mcpServers": { "bountyradar": { "type": "http",
# "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
# "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" } } } }
本地运行(stdio,MIT——克隆并自行托管)
完整源码(Node 22、零依赖的 stdio 服务)采用 MIT 许可证,托管在 GitHub 上:https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp。克隆后运行:
node src/server.mjs # zero-dependency JSON-RPC 2.0 stdio server
MCP 客户端配置(本地 stdio):
{ "mcpServers": { "bountyradar": { "command": "node", "args": ["src/server.mjs"] } } }
工具
| 工具 | 用途 | 价格 |
|---|---|---|
get_bounty_feed | **订阅者信息流。**按排名排列并筛选(category、min_reward、max_competition、source、freshness_min、agent_solvable_min、include_honeypot、sort)。 | $0.005 |
search_bounties | 按关键词和筛选条件搜索标题/描述/标签/仓库。 | $0.005 |
get_bounty_detail | 按 ID 获取完整记录和评分明细。 | 免费 |
score_bounty | 获取单项悬赏的原始、可解释评分明细。 | $0.005 |
list_sources | 来源注册表及状态(live / curated / partner_candidate)。 | 免费 |
get_stats | 按来源/类别/奖励区间统计数量。 | $0.005 |
subscribe_feed | 保存筛选配置和轮询描述符(存储在服务内存中;回显 webhook URL,但不会调用)。 | $0.005 |
资源:bountyradar://feed/latest、bountyradar://stats、bountyradar://sources
提示词:daily_bounty_brief——向 Agent 介绍今天的最佳目标。
评分(护城河——可解释、确定性)
freshness = exp(-ageDays / 14) # half-life ~10d
competition = 1 / (1 + competition_count) # 0 tries -> 1.0
agent_solvable = field ?? derive(task_type) # debug/test/validate high
reward_score = min(1, log10(reward+1)/log10(5000))
composite = 0.40*solvable + 0.25*freshness + 0.25*competition + 0.10*reward
免费的大模型(Cheapest-LLM Router / Cloudflare Workers AI)只在刷新时辅助确定 task_type / agent_solvable;评分本身是确定性的,无需训练。
蜜罐防护
标记为 honeypot: true 的悬赏(例如“仅限面试流程”)会从默认信息流中排除,避免 Agent 浪费算力或损害声誉。将 include_honeypot 设为 true 即可启用。
Monetization — Pay-Per-Event (no monthly fee)
initialize / tools/list / list_sources / get_bounty_detail are free. Charged events:
| Event | Price |
|---|---|
mcp-get-bounty-feed | $0.005 |
mcp-search | $0.005 |
mcp-score | $0.005 |
mcp-stats | $0.005 |
mcp-subscribe | $0.005 |
Local / self-hosted use is free forever.
Price update (floor correction): all charged events raised to $0.005 effective 2026-11-06; the current $0.0005 / $0.0010 prices are grandfathered until then. This is a floor correction (the previous $0.0005 was 10× below the $0.005 PPE floor), not a margin play.
Self-host / deploy (Apify, PPE)
npm install # pulls express + MCP SDK + apify (optional deps)
apify actor push
Standby mode (120s / 512MB) keeps idle cost near zero. The actor's main process binds the HTTP port itself (Standby-safe) and answers the container readiness probe.
Dev & verification
npm test # 11 unit/schema/scoring tests
node scripts/mcp-smoke.mjs # spawn server: initialize -> tools/list -> tools/call
node scripts/showcase.mjs # generate feed-samples.html (data-driven)
node scripts/refresh.mjs # refresh catalog (graceful; needs APIFY_TOKEN + LLM creds)
Optional add-ons (same catalog)
- Website + subscriber alerts —
node website/build.mjs→ a zero-dependency static site + Cloudflare Pages Functions (KV subscribe, guarded CSV export);scripts/digest.mjsrenders per-subscriber email/Slack digests. - Live refresh —
scraper/is a standalone Apify actor (orscripts/refresh.mjslocally) that collects real bounty issues and writes todata/live/, never polluting the curateddata/bounties/. SetBR_INCLUDE_LIVE=1to merge at runtime.
Honesty: only issues that are actually bounties (a stated
$reward or abountylabel) are kept; unfunded "good first issues" are noise and excluded. Opire / Algora / BountyHub require platform keys; ClawHunt is apartner_candidateand is intentionally not scraped (index upstream, don't compete).
License
MIT — see the LICENSE file. Free to use the hosted endpoint per the pricing table above.
Privacy
Read-only and stateless — no accounts, no personal data collected. An optional webhook_url is held in memory only; optional classification may send public bounty text to a configured LLM endpoint. See PRIVACY.md.
简体中文
Current version: 1.0.1
Agent 赏金经济的"判断层"。 BountyRadar 跨 Opire / BountyHub / ClawHunt / Algora / GitHub 及已核验安全计划聚合"AI agent 可解"的赏金,对每条做 agent 可解性 / 新鲜度 / 竞争度 评分,并通过 MCP 输出一份排好序、agent 可直接消费的 feed。
定位: 情报 / 告警层——不是市场 / 结算层。不碰资金托管、KYC、跨境结算。公开 OSS 赏金已被 agent 淹没;稀缺能力是"选目标",不是"发现目标"。BountyRadar 就是这一层。
为什么做这个
- 公开开源赏金已被 agent 农场淹没——单条 Algora 赏金几小时内就涌进 8–158 个抢单 agent。
- 瓶颈在分流 / 判断,不在发现——所以护城河是评分层,不是爬虫。
- BountyRadar 排序 + 去噪,让 agent 只把算力花在真正能赢的目标上。
快速开始(托管 MCP 端点——推荐)
托管端点是**按事件付费(PPE)**的 Streamable HTTP MCP 服务器,无月费。任何 MCP 客户端均可接入:
Claude Desktop / Claude Code / WorkBuddy / 任意 MCP 客户端(远程 HTTP):
{
"mcpServers": {
"bountyradar": {
"type": "http",
"url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" }
}
}
}
initialize 与 tools/list 免费;仅对价值事件计费(见「商业化」)。
无需安装、无需 npm —— 端点本身就是产品。常见客户端一行搞定:
claude mcp add bountyradar --transport http https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp
# Cursor / Windsurf / 任何读 .mcp.json 的客户端 —— 加入:
# { "mcpServers": { "bountyradar": { "type": "http",
# "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
# "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" } } } }
本地运行(stdio,MIT 开源,可克隆自托管)
完整源码(Node 22、零依赖 stdio 服务器)以 MIT 许可证开源在 GitHub:https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp。克隆后运行:
node src/server.mjs # 零依赖 JSON-RPC 2.0 stdio 服务器
MCP 客户端配置(本地 stdio):
{ "mcpServers": { "bountyradar": { "command": "node", "args": ["src/server.mjs"] } } }
工具
| 工具 | 作用 | 价格 |
|---|---|---|
get_bounty_feed | 订阅 feed 本体。 排序 + 过滤(类型 / 最低赏金 / 最高竞争数 / 来源 / 新鲜度 / 可解性 / 含蜜罐 / 排序方式)。 | $0.005 |
search_bounties | 关键词 + 过滤搜索(标题/描述/标签/repo)。 | $0.005 |
get_bounty_detail | 按 id 取完整记录 + 评分拆解。 | 免费 |
score_bounty | 单条可解释评分拆解。 | $0.005 |
list_sources | 来源注册表 + 状态(live / curated / partner_candidate)。 | 免费 |
get_stats | 按来源 / 类型 / 赏金档统计。 | $0.005 |
subscribe_feed | 保存过滤档案 + 轮询描述(仅存于服务器内存;webhook URL 只回显、绝不调用)。 | $0.005 |
资源: bountyradar://feed/latest、bountyradar://stats、bountyradar://sources
提示词: daily_bounty_brief(briefing 今日最佳目标)
评分(护城河——可解释、确定性)
freshness = exp(-ageDays / 14) # 半衰期 ~10 天
competition = 1 / (1 + competition_count) # 0 人抢 -> 1.0
agent_solvable = 字段 ?? derive(task_type) # debug/test/validate 高
reward_score = min(1, log10(reward+1)/log10(5000))
composite = 0.40*可解 + 0.25*新鲜 + 0.25*竞争 + 0.10*赏金
免费 LLM(Cheapest-LLM Router / Cloudflare Workers AI)仅在 refresh 时辅助判定 task_type / agent_solvable;评分本身是确定性、无需训练。
蜜罐守卫
标记为 honeypot: true 的赏金(如"面试专用")默认移出 feed,避免 agent 浪费算力或毁声誉。include_honeypot: true 可切回显示。
商业化——按事件付费(无月费)
initialize / tools/list / list_sources / get_bounty_detail 免费。计费事件:
| 事件 | 价格 |
|---|---|
mcp-get-bounty-feed | $0.005 |
mcp-search | $0.005 |
mcp-score | $0.005 |
mcp-stats | $0.005 |
mcp-subscribe | $0.005 |
本地 / 自托管永久免费。
价格更新(地板修正): 所有计费事件于 2026-11-06 起统一提至 $0.005;现行 $0.0005 / $0.0010 价格祖父保留至该日。这是地板修正(此前 $0.0005 低于 $0.005 地板 10 倍),非涨价牟利。
自托管 / 部署(Apify,PPE)
npm install # 安装 express + MCP SDK + apify(可选依赖)
apify actor push
Standby 模式(120s / 512MB)让闲置成本接近零。Actor 主进程自行绑定 HTTP 端口(Standby 安全)并响应容器就绪探针。
开发与验证
npm test # 11 项单元 / schema / 评分测试
node scripts/mcp-smoke.mjs # 拉起 server:initialize -> tools/list -> tools/call
node scripts/showcase.mjs # 生成 feed-samples.html(数据驱动)
node scripts/refresh.mjs # 刷新目录(优雅降级;需 APIFY_TOKEN + LLM 凭据)
可选增强(同一份目录数据)
- 网站 + 订阅告警——
node website/build.mjs生成零依赖静态站 + Cloudflare Pages Functions(KV 订阅、受保护的 CSV 导出);scripts/digest.mjs渲染按订阅者定制的邮件 / Slack 摘要。 - 实时刷新——
scraper/是独立的 Apify actor(或本地scripts/refresh.mjs),采集真实赏金 issue 并写入data/live/,绝不污染 curated 的data/bounties/。设BR_INCLUDE_LIVE=1可在运行时合并。
诚实声明:只保留真正是赏金的内容(写明
$金额或带bounty标签);无赏金的 "good first issue" 是噪音,已排除。Opire / Algora / BountyHub 需平台密钥;ClawHunt 是partner_candidate,刻意不采集(上游索引,不竞争)。
许可证
MIT——详见 LICENSE。按上表计费使用托管端点。
繁體中文
Current version: 1.0.1
Agent 賞金經濟的「判斷層」。 BountyRadar 跨 Opire / BountyHub / ClawHunt / Algora / GitHub 及已核驗安全計畫聚合「AI agent 可解」的賞金,對每條做 agent 可解性 / 新鮮度 / 競爭度 評分,並透過 MCP 輸出一份排好序、agent 可直接消費的 feed。
定位: 情報 / 警報層——不是市場 / 結算層。不碰資金託管、KYC、跨境結算。公開 OSS 賞金已被 agent 淹沒;稀缺能力是「選目標」,不是「發現目標」。BountyRadar 就是這一層。
為什麼做這個
- 公開開源賞金已被 agent 農場淹沒——單條 Algora 賞金幾小時內就湧進 8–158 個搶單 agent。
- 瓶頸在分流 / 判斷,不在發現——所以護城河是評分層,不是爬蟲。
- BountyRadar 排序 + 去噪,讓 agent 只把算力花在真正能贏的目標上。
快速開始(託管 MCP 端點——推薦)
託管端點是**按事件付費(PPE)**的 Streamable HTTP MCP 伺服器,無月費。任何 MCP 用戶端均可接入:
Claude Desktop / Claude Code / WorkBuddy / 任意 MCP 用戶端(遠端 HTTP):
{
"mcpServers": {
"bountyradar": {
"type": "http",
"url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" }
}
}
}
initialize 與 tools/list 免費;僅對價值事件計費(見「商業化」)。
無需安裝、無需 npm —— 端點本身就是產品。常見客戶端一行搞定:
claude mcp add bountyradar --transport http https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp
# Cursor / Windsurf / 任何讀 .mcp.json 的客戶端 —— 加入:
# { "mcpServers": { "bountyradar": { "type": "http",
# "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
# "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" } } } }
本機執行(stdio,MIT 開源,可克隆自架)
完整原始碼(Node 22、零依賴 stdio 伺服器)以 MIT 許可證開源在 GitHub:https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp。克隆後執行:
node src/server.mjs # 零依賴 JSON-RPC 2.0 stdio 伺服器
MCP 用戶端設定(本機 stdio):
{ "mcpServers": { "bountyradar": { "command": "node", "args": ["src/server.mjs"] } } }
工具
| 工具 | 作用 | 價格 |
|---|---|---|
get_bounty_feed | 訂閱 feed 本體。 排序 + 過濾(類型 / 最低賞金 / 最高競爭數 / 來源 / 新鮮度 / 可解性 / 含蜜罐 / 排序方式)。 | $0.005 |
search_bounties | 關鍵字 + 過濾搜尋(標題/描述/標籤/repo)。 | $0.005 |
get_bounty_detail | 按 id 取完整記錄 + 評分拆解。 | 免費 |
score_bounty | 單條可解釋評分拆解。 | $0.005 |
list_sources | 來源註冊表 + 狀態(live / curated / partner_candidate)。 | 免費 |
get_stats | 按來源 / 類型 / 賞金檔統計。 | $0.005 |
subscribe_feed | 儲存過濾檔案 + 輪詢描述(僅存於伺服器記憶體;webhook URL 僅回顯、絕不呼叫)。 | $0.005 |
資源: bountyradar://feed/latest、bountyradar://stats、bountyradar://sources
提示詞: daily_bounty_brief(briefing 今日最佳目標)
評分(護城河——可解釋、確定性)
freshness = exp(-ageDays / 14) # 半衰期 ~10 天
competition = 1 / (1 + competition_count) # 0 人搶 -> 1.0
agent_solvable = 欄位 ?? derive(task_type) # debug/test/validate 高
reward_score = min(1, log10(reward+1)/log10(5000))
composite = 0.40*可解 + 0.25*新鮮 + 0.25*競爭 + 0.10*賞金
免費 LLM(Cheapest-LLM Router / Cloudflare Workers AI)僅在 refresh 時輔助判定 task_type / agent_solvable;評分本身是確定性、無需訓練。
蜜罐守衛
標記為 honeypot: true 的賞金(如「面試專用」)預設移出 feed,避免 agent 浪費算力或毀聲譽。include_honeypot: true 可切回顯示。
商業化——按事件付費(無月費)
initialize / tools/list / list_sources / get_bounty_detail 免費。計費事件:
| 事件 | 價格 |
|---|---|
mcp-get-bounty-feed | $0.005 |
mcp-search | $0.005 |
mcp-score | $0.005 |
mcp-stats | $0.005 |
mcp-subscribe | $0.005 |
本機 / 自架永久免費。
價格更新(地板修正): 所有計費事件於 2026-11-06 起統一提至 $0.005;現行 $0.0005 / $0.0010 價格祖父保留至該日。這是地板修正(此前 $0.0005 低於 $0.005 地板 10 倍),非漲價牟利。
自架 / 部署(Apify,PPE)
npm install # 安裝 express + MCP SDK + apify(選用依賴)
apify actor push
Standby 模式(120s / 512MB)讓閒置成本接近零。Actor 主程序自行繫結 HTTP 埠(Standby 安全)並回應容器就緒探針。
開發與驗證
npm test # 11 項單元 / schema / 評分測試
node scripts/mcp-smoke.mjs # 拉起 server:initialize -> tools/list -> tools/call
node scripts/showcase.mjs # 生成 feed-samples.html(資料驅動)
node scripts/refresh.mjs # 刷新目錄(優雅降級;需 APIFY_TOKEN + LLM 憑證)
選用增強(同一份目錄資料)
- 網站 + 訂閱警報——
node website/build.mjs產生零依賴靜態站 + Cloudflare Pages Functions(KV 訂閱、受保護的 CSV 匯出);scripts/digest.mjs渲染按訂閱者定製的郵件 / Slack 摘要。 - 即時更新——
scraper/是獨立的 Apify actor(或本機scripts/refresh.mjs),採集真實賞金 issue 並寫入data/live/,絕不污染 curated 的data/bounties/。設BR_INCLUDE_LIVE=1可在執行時合併。
誠實聲明:只保留真正是賞金的內容(寫明
$金額或帶bounty標籤);無賞金的 "good first issue" 是雜訊,已排除。Opire / Algora / BountyHub 需平台金鑰;ClawHunt 是partner_candidate,刻意不採集(上游索引,不競爭)。
授權
MIT——詳見 LICENSE。按上表計費使用託管端點。
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。