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BountyRadar MCP

BountyRadar MCP

远程服务
apify.com开发工具01 周前更新

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

  1. 01聚合所列来源的赏金
  2. 02按可解性、新鲜度和竞争度排序
  3. 03搜索并筛选赏金列表
  4. 04解释单条赏金评分
  5. 05默认排除蜜罐赏金
  6. 06提供信息流、统计和来源资源

适用场景

  1. 01为 Agent 查找排序后的赏金目标
  2. 02按奖励或竞争程度筛选机会
  3. 03查看单条赏金的评分细目
  4. 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。

服务地址https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/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。

工具

详细介绍

BountyRadar MCP

M8ven 评分

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。

语言:English · 简体中文 · 繁體中文

所在位置链接
MCP 端点https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp
Apify Storehttps://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:

EventPrice
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.mjs renders per-subscriber email/Slack digests.
  • Live refresh — scraper/ is a standalone Apify actor (or scripts/refresh.mjs locally) that collects real bounty issues and writes to data/live/, never polluting the curated data/bounties/. Set BR_INCLUDE_LIVE=1 to merge at runtime.

Honesty: only issues that are actually bounties (a stated $ reward or a bounty label) are kept; unfunded "good first issues" are noise and excluded. Opire / Algora / BountyHub require platform keys; ClawHunt is a partner_candidate and 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。

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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。