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Pod Researcher

Pod Researcher

远程服务
pipeworx.io商业与营销05 周前更新

关于 Pod Researcher

Pod Researcher 面向播客嘉宾邀约和赞助开发,按主题查找活跃节目,并提供公开联系途径、匹配依据和联系记录。匹配依据来自近期单集标题与说明。

主要功能

  1. 01按主题排序活跃播客
  2. 02按用途筛选公开联系途径
  3. 03提供匹配单集作为依据
  4. 04查看节目资料并刷新订阅源
  5. 05关注主题并获取变更
  6. 06按账户保存联系记录

适用场景

  1. 01寻找适合嘉宾邀约的节目
  2. 02筛选赞助合作播客
  3. 03核对主题匹配的单集依据
  4. 04避免重复联系已拒绝或已联系的节目

MCP 相关

向 MCP 客户端提供播客搜索、资料查询、刷新、主题关注和联系记录工具。可作为网关 pack 使用,也可运行于本地 stdio MCP 服务端。

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://gateway.pipeworx.io/pod-researcher/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

@pipeworx/pod-researcher

用于邀约嘉宾和赞助的播客发掘:输入主题和目的,即可找到近期节目涵盖该主题的活跃播客,并为每档播客提供节目本身公布的最佳联系途径、证明契合度的节目,以及你自己的联系历史,让你永远不会重复邀约同一档节目。

Pipeworx 的一部分,旨在通过 Pipeworx 这个 MCP 网关,将 AI Agent 连接到 1684+ 个实时数据源。

工具

  • find_podcast_contacts(topic, purpose, require_route?, language?, country?, active_only?, include_engaged?, limit?, cursor?) — 按主题契合度排序的活跃播客,每档播客都包含 best_route(或 route_status: "none_found",并说明检查过的内容)、佐证节目、覆盖数量和 data_as_of。purpose 可以是 guest 或 sponsor;指定该用途的联系途径优先,一般联系邮箱或某人公布的地址则作为标明的备用途径。require_route: true 仅返回有联系途径的播客。
  • get_podcast_profile(id) — 查看一档播客的完整信息:身份、活跃状态、Feed 健康状况、最新节目和所有已公布的联系途径。id 可以是 show_id、RSS Feed URL(迁移后的 Feed 可通过旧 URL 解析),也可以是 podcast:guid。
  • refresh_podcast(id) — 立即重新读取一档播客的 RSS Feed,无需等待下一次定期检查。
  • watch_podcast_topic(topic, purpose, ...) / get_podcast_topic_changes(watch_id?) — 保存搜索条件,并获取新匹配的播客。
  • record_podcast_outreach(show_id, outcome, scope?, contact_id?) — 记录 contacted / replied / declined / booked / bounced / do_not_contact / clear。被拒绝和 do_not_contact 的播客将不再出现在搜索结果中;scope: "person" 记录会隐藏所有公布了该人士地址的播客。仅你的账户可见。

身份验证

搜索无需密钥。watch_podcast_topic、get_podcast_topic_changes 和 record_podcast_outreach 需要登录账户(从 pipeworx.io/signup 获取 API 密钥):联系历史按账户保存,匿名调用者没有联系历史。此工具包仅在 Pipeworx 网关上运行;独立版本会拒绝所有调用,而不会返回空列表。

联系人:返回内容及标注方式

播客在自己的 RSS Feed 或网站上公布的每个地址都会返回并标注:

  • holder_type:role(职能邮箱,例如 booking@ 或 sponsorships@)、hosting_account_owner(Feed 中的 itunes:owner 地址,通常是主持人)或 person(个人自己的地址)。
  • purpose(guest、sponsor、general)和 confidence(节目以文字明确邀请该用途时为 designated,否则为 fallback),此外,最佳联系途径还会标注 match:designated_for_purpose 或 general_fallback。
  • source_url(读取地址的页面或 Feed)和 last_observed。

绝不会合成地址。提供服务时会遵守全局移除列表。record_podcast_outreach 不接受地址:包含任何类似电子邮件地址内容的调用都会被拒绝,且不会复述该内容;个人级记录存储的是地址的 SHA-256,而非地址本身。

数据来源

  • Podcast Index 开放目录(https://podcastindex.org)——播客列表、Feed URL 和标识符。
  • 每档播客的 RSS Feed ——节目、发布频率、itunes:owner 地址以及节目说明中的邀约内容。
  • 每档播客的自有网站 ——嘉宾、广告和联系页面。

匹配依据是节目标题和说明中的词语(每档播客最新约 30 期节目),因此,如果某档播客从未在说明中提及该主题,就不会被找到。分类器会过滤生成内容垃圾信息,但也会误判一些在节目说明中披露使用 AI 辅助的真实播客。联系信息覆盖范围仍在扩大:每条结果中的 route_check 会说明是否已检查该播客的网站,因此可以区分“未找到”和“尚未查看”。

快速开始

将其添加到你的 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等):

{
  "mcpServers": {
    "pod-researcher": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/pod-researcher/mcp"
    }
  }
}
此端点实际提供的内容

tools/list 在 https://gateway.pipeworx.io/pod-researcher/mcp 返回上表中的工具,以及 Pipeworx 共享元工具——ask_pipeworx、 discover_tools、search_within、remember/recall,还有网关级工具集中的其他工具。因此,你看到的工具数量会多于表格中的数量:目前,单个工具包端点除了自身工具包的工具外,还会列出大约 30 个共享工具。连接的 initialize 响应会说明其确切范围,是当日情况的权威依据。

这是有意为之,并非意外的多路复用。元工具可以让受限连接回答本工具包未覆盖的问题——通过 ask_pipeworx 跨整个目录路由——无需你再添加第二个 MCP 服务。目前无法在不包含这些工具的情况下挂载工具包端点;如果额外的架构定义占用的上下文超过了路由带来的价值,请连接一次完整网关,而不是连接多个工具包端点。

也可以连接完整的 Pipeworx 网关,直接列出所有工具包的工具,而不只是当前工具包的工具:

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

两个 URL 都连接到同一个网关和相同的 1684+ 个数据源。唯一的区别在于,哪个工具包的工具会被直接列出;无论连接哪一个,ask_pipeworx 都能访问全部工具。

没有 MCP 客户端?通过 HTTP 调用

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/find_podcast_contacts \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"topic":"AI agents developer infrastructure","purpose":"guest","limit":5}'

首次调用无需账号。查看任意工具:GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/find_podcast_contacts。查找工具包:使用 {"query":"..."} 发送 POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs。

独立运行(无需网关账号)

此软件包也可以作为本地 stdio MCP 服务运行——无需 Pipeworx 账号,也无需经过网关往返:

{
  "mcpServers": {
    "pod-researcher": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-pod-researcher"]
    }
  }
}

也可以直接运行,确认它能够启动:

npx -y @pipeworx/mcp-pod-researcher

它通过 stdin/stdout 使用 MCP 通信,并针对仅此工具包的工具响应 initialize/tools/list/tools/call——不包含上文网关连接额外提供的任何共享元工具。代码来源相同,工具相同,但没有 ask_pipeworx 路由。

使用 ask_pipeworx

你可以用通俗易懂的语言提问,而不是直接调用工具——此功能既适用于上文的工具包端点,也适用于完整网关:

ask_pipeworx({ question: "your question about Pod Researcher data" })

网关会自动选择合适的工具并填入参数。

更多信息

许可证

MIT

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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。