PM Copilot

PM Copilot

一个 MCP 服务，可交叉分析客户支持工单、功能请求和 AI 支持 Agent 对话，帮助 PM 决定接下来要开发什么。

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实际结果： 在一个为期 30 天的时间段内分析了 3,353 条信号：1,678 个支持工单、276 个功能请求，以及来自 4 款产品的 1,399 段 AI 支持 Agent 对话。

仅分析工单永远无法发现这些聊天中的信号。

阅读完整故事： 我构建了一个改变产品优先级排序方式的 MCP 服务

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有何不同

• 信号交叉分析。 将支持工单与功能请求进行匹配，找出趋同主题，并将这些主题的优先级提高 2 倍。
• 遗漏的拦截信号。 AI 支持 Agent 会回答那些永远不会转化为工单的问题，因此，基于工单的优先级排序会低估机器人处理的所有主题。Chatbase 对话作为第三类信号纳入分析，并为每个主题提供 self_serve_failure_rate。
• 可组合性。 通过 kpi_context 将其他 MCP 服务中的流失率或流量数据传入 generate_product_plan，方法会据此调整优先级。

架构

graph TD
    A[Claude Desktop / Code] -->|stdio| B[pm-copilot]
    A -->|stdio| C[Metabase MCP]
    A -->|stdio| D[Google Analytics MCP]
    B -->|Reactive| E[HelpScout: tickets]
    B -->|Proactive| F[ProductLift: feature requests]
    B -->|Deflected| I[Chatbase: AI agent chats]
    C -->|Quantitative| G[Conversion, Churn, Revenue]
    D -->|Acquisition| H[Traffic, Channels, Trends]
    B -.->|kpi_context| A

快速开始

需要 Node 20+。项目未发布到 npm，请从源代码安装：

git clone https://github.com/dkships/pm-copilot.git
cd pm-copilot
npm install
cp .env.example .env   # Edit with your credentials
npm run build

.env 文件位于仓库根目录。无论从哪个工作目录启动服务，它都会从那里加载该文件。

凭据

至少配置一个数据源；分析会根据你配置的数据源进行调整。如果没有 HelpScout，就没有支持工单，因此主题不会获得严重程度评分或趋同加权；ProductLift 和 Chatbase 仍会按频次和投票数对主题排序。

变量	必需	说明
HELPSCOUT_APP_ID	否	来自 https://secure.helpscout.net/apps/custom/ 的 OAuth 应用 ID（两项要么都设置，要么都不设置）
HELPSCOUT_APP_SECRET	否	OAuth 应用密钥
PRODUCTLIFT_PORTALS	否	多门户：name|url|key,name2|url2|key2
PRODUCTLIFT_PORTAL_URL	否	单个门户 URL
PRODUCTLIFT_API_KEY	否	单个门户的 Bearer 令牌
PRODUCTLIFT_PORTAL_NAME	否	门户显示名称（默认值：default）
CHATBASE_API_KEY	否	Chatbase → Settings → API keys 中的账户级密钥
CHATBASE_AGENTS	否	多个 Agent：name|agentId,name2|agentId2
CHATBASE_AGENT_ID	否	单个 Agent ID
CHATBASE_AGENT_NAME	否	单个 Agent 显示名称（默认值：default）

Chatbase API 需要 Standard 套餐或更高级别；如果套餐较低，拦截信号会显示为警告。每款产品使用一个 Agent，能提供产品级归因；而共用邮箱则无法做到这一点。

Claude Desktop

添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "pm-copilot": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/pm-copilot/dist/index.js"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add pm-copilot -- node /absolute/path/to/pm-copilot/dist/index.js

或者在仓库中打开 Claude Code：它会提示你批准项目的 .mcp.json。

验证

重启客户端，并让它运行 list_sources。它应列出你配置的数据源：HelpScout 邮箱、ProductLift 门户和 Chatbase Agent。

工具

常用筛选条件

synthesize_feedback 和 generate_product_plan 共用。

参数	类型	默认值	描述
timeframe_days	number	30	回溯天数（1-90）
top_voted_limit	number	50	每个门户中获票数最高的请求（1-200）。时间范围内的近期请求始终会额外包含在内
mailbox_id	string	—	HelpScout 邮箱 ID
mailbox_name	string	—	HelpScout 邮箱名称（不区分大小写），会解析为 ID
portal_name	string	—	ProductLift 门户
agent_name	string	—	Chatbase Agent
source_filter	string	—	Chatbase 对话来源，多个来源以逗号分隔（例如 Widget or Iframe 或 WhatsApp,API）。不区分大小写
include_comments	boolean	false	同时获取功能请求中的客户评论文本（已清理；会移除姓名和管理员回复），用于主题匹配和引用。每条含评论的请求需额外调用一次，效果会略有提升；大型门户可能需要近一分钟
detail_level	string	"summary"	"summary"、"standard" 或 "full"。输出内容会逐级增加

运行 list_sources 查看有效的邮箱、门户、Agent 和来源名称。

synthesize_feedback

返回按优先级分数排序的主题，每个主题包含各类别的数量、收敛标记、证据摘要和代表性引文。summary 模式下约为 15 KB，full 模式下为数百 KB。仅支持常用筛选条件。

generate_product_plan

生成包含证据和客户引文的优先级计划。除常用筛选条件外，还支持：

参数	类型	默认值	描述
kpi_context	string	—	来自其他 MCP 服务的业务指标，按原样传入
max_priorities	number	5	返回的优先事项数量（1-10）
preview_only	boolean	false	审核模式：显示将要发送的数据，但不获取数据
format	string	"json"	"json"（结构化）或 "markdown"（可直接阅读的简报）

get_theme_evidence

深入查看某个主题：查看该主题背后的单条工单、功能请求和聊天记录，按时间从新到旧排列，并包含工单编号、请求 URL、投票数、渠道和日期。在分析调用后的几分钟内传入相同的常用筛选条件，即可复用缓存数据，不会发起新的 API 调用。返回标识符、元数据和已清理的标题（对于聊天记录，是截断至 200 个字符的客户开场消息），不返回完整对话。

参数	类型	默认值	描述
theme_id	string	—	分析结果中的 theme_id，例如 booking-scheduling
source	string	"all"	"all"、"tickets"、"feature_requests" 或 "chats"
limit	number	25	每个来源返回的记录数（1-200），避免某个繁忙来源挤占其他来源的结果

此外还支持常用筛选条件。

get_feature_requests

直接访问 ProductLift 原始数据。每个请求都包含其公开的 url。

参数	类型	默认值	描述
portal_name	string	—	筛选单个门户
include_comments	boolean	true	包含每条请求的评论
status	string	—	按状态筛选（不区分大小写），例如 open、planned、completed
limit	number	—	每个门户返回的请求数（1-500），在状态筛选和排序后应用。仅获取保留请求的评论
sort	string	—	"votes" 或 "recent"。省略则保留门户原有顺序

list_sources

列出已配置的邮箱、门户和 Agent；如果已配置 Chatbase，还会列出 chatbase_conversation_sources（即 source_filter 接受的值）。不会返回密钥或客户数据。无需参数。

信号类别

类别	来源	含义	影响
响应式	HelpScout 工单	某些功能出了问题	频率、严重程度、信号汇聚
主动式	ProductLift 请求	用户想要某些功能	频率、投票势头、信号汇聚
已化解	Chatbase 对话	用户提出了问题，自助服务可能解决了，也可能没有	仅频率

已化解信号不会影响严重程度、投票势头或信号汇聚加成。每个主题都会包含：

• deflected_count：与该主题匹配的对话数量
• self_serve_failure_rate：这些对话中 Agent 的最低答案置信度低于 0.5 的占比
• mean_answer_confidence：同一置信度分数的平均值

Chatbase 没有说明其 min_score 衡量的是什么，因此这些数据只是供大模型权衡的证据，不属于评分的一部分。分析还会统计各渠道的对话数量（chatbase_sources）。无法识别的 source_filter 值会在发出警告后直接传递，不会被拒绝。没有 Chatbase 时，不会包含这些已化解信号字段。

输出示例

以下是 summary 详细程度下经过精简的 synthesize_feedback 响应。数值仅供参考。请注意，第一条引述中的电子邮件地址已脱敏。

{
  "timeframe_days": 30,
  "detail_level": "summary",
  "pii_scrubbing_applied": true,
  "pii_categories_redacted": ["email", "phone", "credit_card"],
  "analysis": {
    "total_data_points": 924,
    "reactive_count": 548,
    "proactive_count": 64,
    "deflected_count": 312,
    "themes": [
      {
        "theme_id": "booking-scheduling",
        "label": "Booking & Scheduling",
        "priority_score": 78.4,
        "convergent": true,
        "reactive_count": 211,
        "proactive_count": 19,
        "deflected_count": 96,
        "self_serve_failure_rate": 0.41,
        "representative_quotes": [
          "[Support ticket] \"Double-booked slots again after the timezone change — reach me at [EMAIL REDACTED]\"",
          "[Feature request, 47 votes] \"Let me block buffer time between meetings\"",
          "[AI chat, answer confidence 0.31] \"how do i stop people booking on weekends\""
        ]
      }
    ],
    "emerging_themes": [{ "pattern": "csv export", "frequency": 12 }],
    "unmatched_count": 38
  }
}

组合使用

让 Claude 从其他 MCP 服务中提取流失率和转化率数据，并将其作为 kpi_context 传入：

Product A: booking completion rate dropped from 74% to 66% over last
30 days. Monthly churn increased from 3.1% to 4.2%. Organic traffic
up 22% MoM. Product B: document completion rate steady at 81%.
Churn flat at 2.8%.

方法论指出，流失率会覆盖公式，因此，即使另一个主题得分更高，与 Product A 完成率下降相关的主题也可能跃升至第 1 位。服务会对信号排序；KPI 上下文则提供判断依据。

方法论

pm-copilot://methodology 资源是我的产品规划框架，源自 7 年间将 9 款产品推向市场、服务超过 100 万用户的经验。核心规则如下：

• 5% 规则。 每个月，你大约只能完成客户所提需求的 5%。该框架会帮你挑选这 5%。
• 信号汇聚者胜出。 同时出现在工单和功能请求中的主题，是置信度最高的信号。
• 响应式 > 主动式。 故障会导致用户流失。缺少某项功能还能撑过去；错误则不行。
• 业务指标优先于公式。 流失率上升或转化率下降会改变一切。

该方法论采用版本控制（v2.2）。每个 generate_product_plan 响应都会链接到该方法论，并在设置了 kpi_context 时告知 Claude 应用它。是否会读取，取决于客户端是否展示资源。

评估

主题通过关键词列表进行匹配，不使用嵌入或大模型分类器。客户文本不会离开服务，并且相同输入始终会产生相同主题，因此可以审计排序结果。代价是召回率较低。

npm run eval 用于衡量这一指标。在已提交的 86 个示例测试集中，配置 v3 的微平均精确率为 96.1%，召回率为 99.0%，F1 分数为 97.5%，漏判率为 1.3%。这个数值来自样本内数据（配置就是根据这些数据调优的），因此它是一个回归测试门槛。在留出的真实聊天数据中，仍有三分之一的对话无法匹配任何主题。

完整结果、首次运行的发现及已知限制：docs/evaluation.md。

安全

所有客户文本在进入分析流程或离开服务之前都会经过脱敏处理：

• 社会安全号码、信用卡号（通过 Luhn 算法验证）、电子邮件地址和电话号码（美国格式及以 + 开头的国际号码）都会被屏蔽，功能请求 URL 中的信息也会经过脱敏。客户电子邮件字段始终显示为 [REDACTED]。
• Agent/管理员回复、内部备注、附件、投票者身份、评论者姓名，以及 Chatbase 助手轮次、潜在客户表单、用户 ID 和国家/地区信息都会被完全排除。
• 在 generate_product_plan 中设置 preview_only: true，即可查看将要发送的内容，而不获取数据。
• 每个响应都会包含 pii_scrubbing_applied 和 pii_categories_redacted。

详情、已知限制及报告流程：SECURITY.md。

主题配置

仓库根目录中的 themes.config.json 定义了主题。该文件会在运行时读取，因此修改后无需重新构建。文件内置了涵盖 12 个类别的 18 个主题；你可以将自己的主题添加到 themes 数组中。未匹配的数据点会通过二元组和三元组频率挖掘新兴模式。

单词关键字会按单词边界匹配，并可选匹配规则复数形式。多词关键字也会按单词边界匹配。编辑后，运行 npm run eval，检查是否有关键字错误地触发了其他主题。

评分公式

priority = (frequency × 0.35 + severity × 0.35 + vote_momentum × 0.30) × convergence_boost

• 频率（0.35）：数据点数量，按主题归一化。包括转移信号。
• 严重程度（0.35）：仅限响应式信号。线程数量、近期程度（按 7 天半衰期衰减），以及最高严重程度匹配标签带来的加权提升。
• 投票趋势（0.30）：仅限主动信号。80% 计入投票，20% 计入评论。
• 聚合度（2 倍）：当某个主题同时具有响应式和主动信号时应用。转移信号不会触发此项。

频率和投票趋势会根据同一次调用中的最高主题进行归一化，因此分数仅在单次分析窗口内具有相对意义。请比较不同调用之间的排名，而不是原始分数。

故障排除

• No data sources configured。 检查仓库根目录中是否存在 .env，并确认其中至少配置了一个数据源。
• HELPSCOUT_APP_SECRET is missing（或 _ID）。 设置两个 HelpScout 值，或同时移除二者，以便在不使用 HelpScout 的情况下运行。
• 每次调用都出现 HelpScout auth expired or invalid (403)。 如果令牌请求成功，但 API 调用返回 403，则拥有 OAuth 应用的 HelpScout 用户已停用或失去访问权限。更换密钥无济于事；请使用仍在使用的用户账号创建新应用，并更新两个 HELPSCOUT_* 值。
• 更改未生效。 客户端运行的是已编译的 dist/。运行 npm run build 并重启客户端。
• No HelpScout mailbox named "…"。 运行 list_sources 查看准确名称，或传入 mailbox_id。
• No portal found with name "…" / No ProductLift portal named "…"。 门户必须位于 PRODUCTLIFT_PORTALS 中（或配置在单门户变量中）。运行 list_sources。
• Chatbase 警告：API access needs a Chatbase Standard plan or higher。 其余分析仍会运行；只有转移字段缺失。
• list_sources 中的 chatbase_agents 为空。 设置 CHATBASE_API_KEY，并设置 CHATBASE_AGENTS 或 CHATBASE_AGENT_ID 中的一个。仅设置密钥不会配置任何内容。

贡献

请参阅 CONTRIBUTING.md。

许可证

MIT