Product Safety Consumer Risk

产品安全消费者风险 MCP 服务

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快速开始

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

{
  "mcpServers": {
    "product-safety-consumer-risk-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

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面向任何产品、制造商或类别的产品安全情报——数据来自 CPSC、NHTSA、FDA 和 CFPB 数据库，并通过四种分析模型进行评分。这个 MCP 服务可让合规团队、保险核保人员和产品风险分析师通过一次工具调用，获取结构化召回数据、召回前预警信号，以及综合产品风险雷达评分（0-100）。

该服务最多可并行运行 7 个 Apify 数据采集 Actor，合并结果，并应用四种评分算法：产品风险雷达、召回前信号检测器、供应商风险集中度指数和监管执法势头。无需配置抓取，也无需订阅数据库——通过任何兼容 MCP 的 AI 客户端连接，即可立即开始查询。

你可以访问哪些数据？

数据点	来源	示例
📋 含危险描述的消费品召回信息	CPSC 召回监测	“Lakewood 婴儿监视器——过热、火灾危险”
🚗 车辆安全缺陷、调查和召回行动	NHTSA 车辆安全	“Stellantis Jeep——失去转向控制”
🏥 医疗器械召回分类（Class I/II/III）	FDA 器械召回	“InVentiv 输液泵——Class I，存在受伤风险”
📣 消费者投诉量、问题类别和争议率	CFPB 投诉	“Acme 电器——47 起投诉，38% 存在争议”
💲 表明库存承压的电商降价	电商价格监测	“OmniTrack GPS 追踪器——较标价低 61%”
🏪 Shopify 卖家质量信号，用于评估产品分销	Shopify 商店情报	“ShopSecure 店面——评分 2.1，340 件商品”
🔄 制造商网站内容变更和页面移除	网站变更监测	“BrightBabyGear.com——安全常见问题页面已移除”
📊 产品风险雷达评分（0-100）	综合模型	score: 74, riskLevel: "HIGH"
⚡ 召回前信号强度	综合模型	signalStrength: "STRONG", clusters: 4
🏭 供应商召回集中度百分比	综合模型	recallConcentration: 67, riskLevel: "SINGLE_SOURCE"
📈 执法势头趋势	综合模型	momentumLevel: "ACTIVE", complaintTrend: "RISING"
🚨 即时行动建议	生成的报告	“分散供应商基础——存在单一来源风险”

为什么使用产品安全消费者风险 MCP？

手动追踪产品安全意味着要分别查看 CPSC 召回门户、NHTSA 投诉数据库、FDA 召回执法页面和 CFPB 投诉数据库，然后在没有统一评分框架的情况下核对结果。这需要访问 4 个门户、使用 4 套登录信息，却没有信号聚合或预警逻辑。

这个 MCP 将所有 4 个来源整合为一次结构化查询。更重要的是，它不止关注正在进行的召回，还能发现召回前的模式：按问题类型聚类的投诉、符合库存清仓特征的价格异常，以及历史上先于正式召回公告出现的网站内容变更。

• 待命模式——服务始终运行，因此 MCP 工具调用可在数秒内响应，无需等待冷启动
• 并行数据采集——所有 7 个 Actor 同时启动，而非依次启动，从而缩短响应时间
• API 访问——通过一次 POST 请求即可集成到 Python、JavaScript 或任何 HTTP 客户端
• 支出限额——每次工具调用都会检查 Actor.charge()，达到你配置的预算后会正常停止
• 原生支持 MCP——无需自定义代码，即可在 Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cline 及任何兼容 MCP 的客户端中使用

功能

• 产品风险雷达评分（0-100） — 由 4 个子模型加权计算得出：产品风险（30%）、召回前信号（25%）、供应商风险（20%）、执法态势（25%）
• CPSC 严重程度加权 — 在计入召回评分前，扫描危险描述中的死亡、火灾、触电（8 分），烧伤、割伤、窒息（5 分）或一般危险（3 分）
• NHTSA 后果评分 — 检查召回后果字段中的碰撞、死亡和火灾关键词，为汽车召回严重程度加权，最高 25 分
• FDA I/II/III 类检测 — 按严重程度对医疗器械召回进行分类；I 类（危及生命）每次召回计 10 分，II 类计 5 分，最高 25 分
• 召回前投诉聚类 — 按问题类型对 CFPB 投诉分组；3 条及以上相同投诉的聚类每个计 7 分，另加投诉数量的 2 倍分数，从而在采取正式行动前识别系统性问题
• 定价异常检测 — 降价 30% 及以上的产品每个计 5 分；降价 50% 及以上的每个计 8 分，以检测召回清仓前的库存积压清货模式
• 投诉加速检测 — 比较最近 30 天的 CFPB 投诉与此前全部历史记录；投诉加速达到 2 倍时，会触发最高 15 分的召回前信号
• 网站内容移除信号 — 制造商页面删除、安全 URL 变更和重大内容修改，在召回前模型中最高计 20 分
• 供应商集中度分析 — 根据制造商/recalling_firm 字段对召回数据进行归属分析；单一供应商占比超过 50% 时会触发 SINGLE_SOURCE 警告
• 屡次违规者检测 — 任何在 CPSC/NHTSA/FDA 中有 2 次及以上召回记录的制造商都会被标记；每个屡次违规者会使供应商风险增加 8 分
• 执法时效评分 — 最近 90 天内的召回在执法态势模型中每次计 7 分，以区分正在进行的执法与历史记录
• 跨机构协同检测 — 同时在 2 或 3 个机构开展执法活动会额外计 15-25 分，以标记协同监管行动
• 7 个 MCP 工具，按查询付费 — 只调用所需的工具；单个工具费用为 $0.045，综合报告费用为 $0.045（通过 Apify 的按事件计费系统收费）

产品安全情报的应用场景

产品责任险承保

为产品责任险定价的保险承保人员需要在承保前评估召回概率。手动检查 CPSC 和 NHTSA 数据库中的单条产品线需要数小时，而且无法得出有据可依的评分。generate_product_safety_report 工具可在数秒内返回 0-100 的综合评分、风险等级（从 SAFE 到 DANGER）以及按危险类型划分的明细，为精算师提供可纳入保费模型的结构化信号。

零售库存风险管理

零售商和分销商库存第三方制造商的产品时，其仓库库存会面临召回风险。detect_pre_recall_signals 工具可在正式召回公告发布前识别投诉聚类和定价异常模式，让采购团队有 2-6 周时间降低风险敞口或联系供应商，而竞争对手尚未察觉。

电商平台合规

监控第三方卖家商品列表中被召回或存在风险的产品时，平台运营方可以结合使用 search_active_recalls 和 monitor_pricing_anomalies。特定产品类别的价格突然下跌 50% 及以上，同时存在有效召回记录，可用于识别正在清仓召回库存的卖家。Shopify Store Intelligence 数据源可发现评分较低的店铺，这些店铺可能正在销售存在已知安全问题的产品。

并购中的产品尽职调查

收购消费品公司时，需要在交割前了解其产品安全责任风险敞口。assess_supplier_risk 工具会按制造商名称归因所有历史召回，识别供应链中的屡次违规者，并评估供应商集中度风险。针对目标公司的产品类别运行 track_enforcement_momentum，可以判断监管审查是在加速还是减弱。

消费者安全合规监控

消费品制造商的合规人员需要持续监控自身及竞争对手产品类别的召回趋势。定期调用 track_enforcement_momentum，可检测投诉趋势方向（RISING、STABLE、DECLINING）以及跨机构协调信号，从而在正式公告发布前预测执法关注重点的变化。

监管事务与召回响应规划

医疗器械和汽车公司的监管事务团队可以通过了解投诉速度何时加快，在 FDA 或 NHTSA 发起正式调查前采取行动。召回前评分模型结合投诉加速和聚类检测，可识别历史上通常在正式启动召回前 2-6 个月出现的统计特征，从而推动主动开展内部审查。

如何通过 MCP 使用产品安全情报

1. 连接 MCP 服务 — 将服务 URL 添加到 MCP 客户端配置中。在 Claude Desktop 中，将 https://product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp 粘贴到 claude_desktop_config.json 的 mcpServers 下。服务始终以待机模式运行 — 无需启动时间。
2. 选择合适的工具 — 使用 search_active_recalls 快速查询召回，使用 detect_pre_recall_signals 进行预警分析，或使用 generate_product_safety_report 获取包含评分和行动建议的完整跨来源评估。
3. 提供产品或制造商背景信息 — 所有工具都接受 product 字符串（名称、品牌或类别）。assess_supplier_risk 工具接受 manufacturer 名称。还可以选择向 detect_pre_recall_signals 提供 url，以针对特定网站进行变更监控。
4. 读取结构化 JSON 响应 — 每个工具都会返回带评分的结果，其中包含描述发现内容的 signals 数组、数值评分、类别风险等级，以及（完整报告中）immediateActions 和 monitoringPriority 数组。

MCP 工具

工具	价格	输入	描述
search_active_recalls	$0.045	product，manufacturer（可选）	并行搜索 CPSC、NHTSA、FDA、CFPB。返回产品风险雷达评分，以及每个机构最多 15 条记录。
detect_pre_recall_signals	$0.045	product，url（可选）	运行 CFPB 投诉分析、电商价格监控和网站变更检测。返回召回前信号强度（NONE 至 IMMINENT）。
assess_supplier_risk	$0.045	manufacturer，product（可选）	查询全部 3 个召回机构和 Shopify。返回供应商风险集中度指数，并标记屡次违规者。
analyze_consumer_complaints	$0.045	product，issue（可选）	深入分析 CFPB 数据：问题聚类、争议率、及时响应率和排名前 10 的问题类别。
monitor_pricing_anomalies	$0.045	product，brand（可选）	电商价格扫描：统计降价 30%+ 和 50%+ 的情况、平均折扣和价格异常信号。
track_enforcement_momentum	$0.045	product，sector（可选）	分析多机构召回的近期情况、检测加速趋势并评估跨机构协调情况。势头等级：DORMANT 至 SURGE。
generate_product_safety_report	$0.045	product，manufacturer（可选），url（可选）	并行分析全部 7 个来源。生成完整综合报告，包含 4 个带评分的子模型、风险评级、即时行动和监控优先级。

工具输入参数

参数	类型	工具	描述
product	字符串	所有工具	产品名称、品牌或类别（例如，“婴儿汽车安全座椅”、“Graco”、“锂电池充电器”）
manufacturer	字符串	search_active_recalls、assess_supplier_risk、generate_product_safety_report	用于限定召回搜索范围的制造商或公司名称
url	字符串	detect_pre_recall_signals、generate_product_safety_report	用于监测网站变更的产品或制造商页面 URL
issue	字符串	analyze_consumer_complaints	要筛选的具体投诉问题类型（例如，“过热”、“虚假声明”）
brand	字符串	monitor_pricing_anomalies	与产品名称组合用于电商搜索的品牌名称
sector	字符串	track_enforcement_momentum	行业限定词：“automotive”、“consumer”或“medical”

输入示例

快速检查产品召回情况：

{
  "tool": "search_active_recalls",
  "arguments": {
    "product": "infant car seat",
    "manufacturer": "Graco"
  }
}

通过 URL 监测提前预警召回：

{
  "tool": "detect_pre_recall_signals",
  "arguments": {
    "product": "BabyBright baby monitor",
    "url": "https://www.babybright.com/products/monitor-pro"
  }
}

全面的安全报告：

{
  "tool": "generate_product_safety_report",
  "arguments": {
    "product": "lithium battery charger",
    "manufacturer": "PowerCell Industries",
    "url": "https://www.powercell.com/safety"
  }
}

输入提示

• 尽量具体地填写产品名称——与“car seat”相比，“Graco infant car seat”能返回范围更准确的召回结果，因为查询会直接传递给 CPSC、NHTSA 和 FDA 进行搜索
• 重大决策请使用 generate_product_safety_report——它会同时运行全部 7 个 Agent 并生成综合评分；单项工具更适合快速抽查
• 有 URL 时请提供 url 参数——提供准确的产品或安全页面 URL，比使用关键词搜索更能精确监测网站变更
• 在 track_enforcement_momentum 中使用 sector——使用“automotive”、“consumer”或“medical”限定，可将召回数据聚焦到相关机构，并减少混合类别搜索中的干扰信息
• 从 search_active_recalls 开始——如果评分低于 20（CLEAR），则无需进一步调查；只有初始评分表明有必要时，才升级使用 generate_product_safety_report

输出示例

generate_product_safety_report 工具会返回一份完整的结构化报告。以下是假设的婴儿睡眠产品的输出示例：

{
  "product": "DreamSafe infant bassinet",
  "compositeScore": 68,
  "riskRating": "WARNING",
  "productRisk": {
    "score": 71,
    "activeRecalls": 5,
    "vehicleRecalls": 0,
    "deviceRecalls": 0,
    "complaintVolume": 23,
    "riskLevel": "HIGH",
    "signals": [
      "4 CPSC recalls — active product safety concerns",
      "23 CFPB consumer complaints — elevated consumer dissatisfaction"
    ]
  },
  "preRecallSignals": {
    "score": 58,
    "complaintClusters": 3,
    "pricingAnomalies": 4,
    "contentChanges": 2,
    "signalStrength": "STRONG",
    "signals": [
      "3 complaint clusters detected — repeated issue patterns",
      "Cluster: \"infant suffocation hazard\" — 7 similar complaints",
      "Cluster: \"mesh wall collapse\" — 5 similar complaints",
      "4 significant price reductions detected — pre-recall liquidation pattern",
      "2 products with 50%+ price drops — possible distressed inventory clearance"
    ]
  },
  "supplierRisk": {
    "score": 44,
    "productCount": 214,
    "recallConcentration": 80,
    "shopifyPresence": true,
    "riskLevel": "CONCENTRATED",
    "signals": [
      "DreamSafe LLC accounts for 80% of recalls — concentrated supplier risk",
      "Recalls concentrated in 1-2 suppliers — single-source vulnerability"
    ]
  },
  "enforcementMomentum": {
    "score": 52,
    "recentRecalls": 3,
    "recallAcceleration": true,
    "complaintTrend": "RISING",
    "momentumLevel": "ACTIVE",
    "signals": [
      "3 recalls in last 90 days — active enforcement period",
      "Recall acceleration detected — enforcement pace increasing",
      "Complaint trend RISING: 14 last 30 days vs 9 prior 30 — enforcement likely to follow"
    ]
  },
  "allSignals": [
    "4 CPSC recalls — active product safety concerns",
    "23 CFPB consumer complaints — elevated consumer dissatisfaction",
    "3 complaint clusters detected — repeated issue patterns",
    "Cluster: \"infant suffocation hazard\" — 7 similar complaints",
    "4 significant price reductions detected — pre-recall liquidation pattern",
    "DreamSafe LLC accounts for 80% of recalls — concentrated supplier risk",
    "3 recalls in last 90 days — active enforcement period",
    "Complaint trend RISING: 14 last 30 days vs 9 prior 30 — enforcement likely to follow"
  ],
  "immediateActions": [
    "Pre-recall signals detected — prepare recall response plan"
  ],
  "monitoringPriority": [
    "Daily complaint monitoring for new clusters",
    "Weekly recall database checks across CPSC, NHTSA, FDA",
    "Supplier quality audit scheduling",
    "Regulatory calendar tracking for upcoming enforcement actions"
  ]
}

输出字段

字段	类型	描述
product	string	查询的产品名称
compositeScore	number	综合风险评分，范围为 0-100（产品风险 30% + 召回前信号 25% + 供应商 20% + 执法动态 25%）
riskRating	string	SAFE / WATCH / CAUTION / WARNING / DANGER
productRisk.score	number	产品风险雷达子评分，范围为 0-100
productRisk.activeRecalls	number	CPSC + NHTSA + FDA 的召回总数
productRisk.vehicleRecalls	number	NHTSA 召回数量
productRisk.deviceRecalls	number	FDA 医疗器械召回数量
productRisk.complaintVolume	number	CFPB 投诉数量
productRisk.riskLevel	string	CLEAR / LOW / MODERATE / HIGH / CRITICAL
productRisk.signals	string[]	易于理解的风险信号描述
preRecallSignals.score	number	召回前信号评分，范围为 0-100
preRecallSignals.complaintClusters	number	包含 3 条或更多重复投诉的投诉问题组数量
preRecallSignals.pricingAnomalies	number	价格下降 30% 或以上的产品数量
preRecallSignals.contentChanges	number	检测到变化的受监控页面数量
preRecallSignals.signalStrength	string	NONE / WEAK / MODERATE / STRONG / IMMINENT
preRecallSignals.signals	string[]	信号描述，包括群组标签
supplierRisk.score	number	供应商风险集中度子评分，范围为 0-100
supplierRisk.productCount	number	已识别的 Shopify 商店中的产品总数
supplierRisk.recallConcentration	number	归因于最大制造商的召回占比
supplierRisk.shopifyPresence	boolean	是否找到该制造商的 Shopify 商店
supplierRisk.riskLevel	string	DIVERSIFIED / MODERATE / CONCENTRATED / SINGLE_SOURCE / CRITICAL
supplierRisk.signals	string[]	供应商集中度和屡次违规信号
enforcementMomentum.score	number	执法动态子评分，范围为 0-100
enforcementMomentum.recentRecalls	number	过去 90 天内发布的召回数量
enforcementMomentum.recallAcceleration	boolean	如果近期召回数量超过较早时期的召回数量，且增长速度正在加快，则为 true
enforcementMomentum.complaintTrend	string	RISING / STABLE / DECLINING
enforcementMomentum.momentumLevel	string	DORMANT / LOW / MODERATE / ACTIVE / SURGE
enforcementMomentum.signals	string[]	执法时机和跨机构协调信号
allSignals	string[]	汇总全部 4 个模型的信号并去重
immediateActions	string[]	根据评分提出的高优先级建议行动
monitoringPriority	string[]	根据升高的子评分提出的持续监控建议

运行产品安全检查需要多少费用？

此 MCP 使用按调用付费定价——每次工具调用收费 $0.045。综合报告（generate_product_safety_report）的费用也是 $0.045。平台计算费用已包含在内。

场景	工具调用次数	每次调用费用	总费用
单次召回检查	1	$0.045	$0.045
每周抽查（5 件产品）	5	$0.045	$0.23
完整安全报告（10 件产品）	10	$0.045	$0.45
每月产品组合审查（50 件产品）	50	$0.045	$2.25
企业级持续监控（每月 500 件）	500	$0.045	$22.50

你可以在 Apify 账户中设置每次运行或每月的最高支出限额来控制费用。达到预算上限时，Actor 会正常停止。

相比之下，商业产品安全数据库的召回监控订阅费用为每年 $2,000-15,000。使用此 MCP 的大多数团队每月进行 100-200 次安全检查，费用不到 $10，且无需承诺订阅。

Apify Free 计划每月提供 $5 的额度，约可用于 111 次工具调用——每月可免费为 100 多件产品生成完整安全报告。

Product Safety Consumer Risk MCP 的工作原理

通过并行 Actor 编排收集数据

每次工具调用都会调用 runActorsParallel，通过 Promise.allSettled 同时运行多个 Apify Actor。所有数据源——CPSC、NHTSA、FDA、CFPB、电商定价、Shopify 和网站变更监控器——都会并行运行。Promise.allSettled（而非 Promise.all）可确保即使某个上游数据源发生故障，也始终会返回部分结果。每次 Actor 运行的内存上限为 256 MB，超时时间为 120 秒。结果会收集到一个键控的 Record<string, unknown[]> 中，并传递给评分层。

四模型评分层

产品风险雷达（scoreProductRiskRadar）——CPSC 危险关键词（死亡、火灾、触电 = 8 分；烧伤、割伤、窒息 = 5 分；其他 = 3 分）计入一个上限为 25 分的子评分。NHTSA 采用类似方式检测碰撞、死亡和火灾后果。FDA 评分为 Class I = 10 分、Class II = 5 分、其他 = 2 分，上限为 25 分。CFPB 投诉量按每条投诉 2 分计，上限为 25 分。

召回前信号检测器（detectPreRecallSignals）——按 issue/sub_product 字段（前 50 个字符）对 CFPB 投诉进行分组；3 条及以上的聚类每组计 7 分，另加每条投诉 2 分。价格字段（current_price/salePrice 与 original_price/regularPrice）会进行标准化；折扣 ≥30% 计 5 分，≥50% 计 8 分。网站下架和安全 URL 变更最多计 20 分。最近 30 天内投诉量加速至 2 倍时，最多额外计 15 分。

供应商风险集中度指数（assessSupplierRisk）——制造商身份会根据 manufacturer、company、firm_name 和 recalling_firm 字段进行标准化。制造商集中度最高者的占比计 0-40 分。每个重复违规者（任一机构的召回次数 ≥2）加 8 分，上限为 25 分。评分低于 3.0 的 Shopify 商店每家加 5 分；商品数量达到 100 件的商店加 5 分。

执法动态追踪器（trackEnforcementMomentum）——使用标准化日期字段，将召回按最近 90 天和最近 12 个月划分到不同时间段。近期性评分为每次近期召回 7 分，上限为 35 分。跨机构活动评分为 25 分（3 个机构）、15 分（2 个）或 5 分（1 个）。比较 30 天与 60 天的投诉数量，确定 RISING/STABLE/DECLINING 趋势（分别为 25/10/3 分）。

综合报告汇总

generateProductSafetyReport 按以下加权公式计算综合评分：产品风险 × 0.30 + 召回前评分 × 0.25 + 供应商评分 × 0.20 + 执法评分 × 0.25。阈值：SAFE（<20）、WATCH（20-39）、CAUTION（40-59）、WARNING（60-79）、DANGER（≥80）。即时行动建议和监控优先级会根据子评分阈值以编程方式生成，而非使用静态模板。

获得最佳结果的提示

1. 进行供应商风险检查时使用制造商名称。 assess_supplier_risk 工具使用召回数据库中的准确制造商名称时效果最佳（例如，使用“Graco Children's Products”，而不是“Graco”）。CPSC 和 FDA 在 recalling_firm 字段中使用法定实体名称。

2. 提供 URL，以便最准确地检测召回前信号。 将产品页面或安全页面 URL 传递给 detect_pre_recall_signals 或 generate_product_safety_report 时，网站变更监控器会针对该确切页面进行监控。如果不提供 URL，它会执行关键词搜索，识别特定页面被移除的准确性较低。

3. 结合使用 search_active_recalls 和 monitor_pricing_anomalies 监控市场。 同一产品既有活跃召回记录，又打折 50% 以上，这是召回库存通过二级渠道清仓的有力迹象——单独使用任一工具都无法确认这种模式。

4. 每周而非每天安排 track_enforcement_momentum。 执法趋势在每周或每月的时间间隔上才有意义。每天调用会增加成本，却无法提高信号质量，因为机构数据库的更新频率通常较低。

5. 仅对 CAUTION（40 分以上）的评分升级处理。 每次产品评估都从 search_active_recalls 开始。对于评分达到 40 分或以上的产品，再使用 generate_product_safety_report——这样既能控制成本，也能将深度分析集中在值得分析的产品上。

6. 使用 sector 缩小车辆、消费品或医疗产品的范围。 许多产品类别涉及多个机构。在 track_enforcement_momentum 中添加 sector: "automotive"，可将召回趋势分析限定为 NHTSA 数据，减少名称相似的产品类别中无关 CPSC 或 FDA 行动造成的干扰。

与其他 Apify Actor 结合使用

Actor	组合方式
Food Safety Supply Chain MCP	将食品召回与消费品召回一并覆盖——对于业务涵盖食品和非食品产品线的公司，同时运行两个 MCP
CPSC Recall Monitor	当你需要完整数据集而非评分摘要时，可单独运行以获取原始 CPSC 召回记录
NHTSA Vehicle Safety	直接访问 NHTSA 投诉、调查和召回数据库，用于侧重汽车行业的尽职调查
CFPB Consumer Complaints	当你需要 analyze_consumer_complaints 返回的前 25 条以外的数据时，获取某家公司的完整 CFPB 投诉数据集
Ecommerce Price Monitor	单独运行，长期追踪价格历史并检测单次快照中尚不可见的异常
Website Change Monitor	单独安排运行，持续追踪制造商安全页面，而不是进行抽查
Company Deep Research	与 assess_supplier_risk 结合，为安全风险分析补充财务健康状况、新闻情绪和企业注册数据

局限性

• CFPB 覆盖金融产品，而非所有消费品。 CFPB 投诉数据库仅涵盖金融产品（信用卡、抵押贷款、银行账户）。对于非金融消费品，投诉加速信号依赖 CPSC 危害报告，而非 CFPB 投诉量，因此难以在纯消费品类别中提前发现召回。
• 日期字段标准化取决于上游数据的一致性。 召回时效评分会解析 date、recall_date、report_date 和 event_date 字段。如果上游 Actor 返回的日期格式无法解析，相应记录就不会纳入基于时间的计算。召回总数仍然准确；受影响的只有时效子评分。
• 价格异常检测要求存在电商商品信息。 仅通过直销渠道销售、面向企业销售，或缺少一致标价数据的产品，无论实际召回风险如何，其价格异常评分都会为零。
• 网站变更监控是快照，而非持续跟踪。 detect_pre_recall_signals 工具会获取某一时点的快照。若要进行真正的持续监控，请安排定期调用，或直接使用 Website Change Monitor Actor，并搭配 Apify Scheduler。
• 制造商名称标准化采用启发式方法。 供应商集中度分析会检查四个可能的字段，以标准化制造商名称。若公司以与品牌名称不同的子公司名称提交召回信息，这些公司可能会被视为不同的制造商，导致集中度被低估。
• 不涵盖食品、药品或化学品召回。 此 MCP 涵盖 CPSC（消费品）、NHTSA（车辆）、FDA 医疗器械（不包括药品）和 CFPB。FDA 食品召回和 FDA 药品召回由单独的 Actor 处理。目前不包括化学品和农药召回（EPA）。
• 历史数据深度取决于上游 Actor。 各机构 Actor 会返回近期记录；历史数据深度因机构而异。当机构返回至少 5 条包含可解析日期的记录时，执法动态计算最为可靠。
• 不支持实时推送警报。 分数会在每次工具调用时按需计算。若要根据阈值触发警报，请使用 Apify Webhooks，在定时运行的输出超过分数阈值时触发下游通知。

集成

• Apify API — 从任意后端服务直接向 MCP 端点发送 POST 请求；需包含 Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN 和 MCP JSON-RPC 请求正文
• Webhooks — 定时运行的产品安全检查得分超过设定阈值时，触发 Slack、电子邮件或 Webhook 通知
• Zapier — 构建免代码工作流，在新增库存时运行产品安全检查，并将结果推送到 Airtable、Notion 或 Google Sheets
• Make — 按计划扫描供应商列表中的产品安全状况，并自动将评级为 WARNING/DANGER 的产品转入审核队列
• Google Sheets — 将产品安全评分报告导出到跟踪表格，用于合规文档记录和审计追踪
• LangChain / LlamaIndex — 在 Agent 工作流中将此 MCP 用作工具，将召回查询与政策检索及风险备忘录起草串联起来

如何连接此 MCP 服务

Claude Desktop

将以下内容添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "product-safety-consumer-risk": {
      "url": "https://product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Python（通过 HTTP）

import requests

url = "https://product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
}

payload = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "generate_product_safety_report",
        "arguments": {
            "product": "lithium battery charger",
            "manufacturer": "PowerCell Industries"
        }
    },
    "id": 1
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
data = response.json()
report = data["result"]["content"][0]["text"]
print(f"Composite score: {report}")

JavaScript

const response = await fetch(
  "https://product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
      "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
    },
    body: JSON.stringify({
      jsonrpc: "2.0",
      method: "tools/call",
      params: {
        name: "search_active_recalls",
        arguments: {
          product: "infant car seat",
          manufacturer: "Graco"
        }
      },
      id: 1
    })
  }
);

const data = await response.json();
const result = JSON.parse(data.result.content[0].text);
console.log(`Risk level: ${result.productRisk.riskLevel}, Score: ${result.productRisk.score}`);

cURL

# Call the search_active_recalls tool
curl -X POST "https://product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "search_active_recalls",
      "arguments": {
        "product": "infant car seat",
        "manufacturer": "Graco"
      }
    },
    "id": 1
  }'

# Call the full safety report tool
curl -X POST "https://product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "generate_product_safety_report",
      "arguments": {
        "product": "lithium battery charger",
        "manufacturer": "PowerCell Industries",
        "url": "https://www.powercell.com/safety"
      }
    },
    "id": 2
  }'

故障排查

• 已知存在召回，但评分为 0 — 查询范围可能过宽，或者产品名称与制造商在召回数据库中的名称不同。请尝试使用准确的制造商法定名称（例如，使用“Graco Children's Products Inc”代替“Graco”）。还要确认产品属于 CPSC（消费品）、NHTSA（车辆）还是 FDA（医疗器械）监管范围——search_active_recalls 会同时查询这三个机构，但如果产品类型较为小众，某个机构的数据可能会占主导。

• 已知存在投诉问题，但 signalStrength 为 NONE — 召回前信号检测依赖 CFPB 数据，而该数据涵盖金融产品。如果你的产品是向 CPSC 而非 CFPB 提交投诉的实体消费品，那么投诉聚类子评分会偏低。运行 search_active_recalls，直接查看 CPSC 的召回数量——对于实体商品，productRisk.riskLevel 字段能更准确地反映非金融产品风险。

• detect_pre_recall_signals 返回的定价异常评分偏低 — 定价异常检测需要包含当前价格和原价／标价的电商商品页面。如果产品没有显示标价（以单一价格销售），或仅在不公开原价字段的平台上销售，无论实际市场情况如何，其定价异常评分都会为 0。

• MCP 工具调用超时 — generate_product_safety_report 工具会同时启动 7 个 actor；在少数情况下，上游 actor 可能超过每个 actor 120 秒的超时时限。如果发生这种情况，请分别使用单项工具（search_active_recalls、detect_pre_recall_signals）——每项会调用 3 到 4 个 actor，而非 7 个，因此完成速度更快。

• 返回“达到支出限额”消息 — 这表示已达到你配置的单次运行支出上限。工具会返回结构化错误对象（{ "error": true, "message": "Spending limit reached..." }），以便你的代码妥善处理。请在 Apify 账户设置中提高单次运行支出上限，或减少调用频率。

负责任地使用

• 此 MCP 仅访问政府机构（CPSC、NHTSA、FDA、CFPB）的公开数据库，以及公开可访问的电商和网站数据。
• 召回和投诉数据属于公开事实记录。请准确使用——不要将风险评分表述为监管结论。
• 使用评分结果对供应商、制造商或产品作出决策时，请遵守适用的数据保护和竞争法律。
• 请勿使用召回前信号输出来卖空证券，或利用早期预警信号衍生的重大非公开信息进行交易。
• 有关网页抓取合法性的指南，请参阅 Apify 的指南。

常见问题

在正式公告发布前，最早能提前多久检测到产品安全召回信号？ 召回前信号模型可识别投诉聚类和定价异常模式；历史上，这些模式会比正式召回公告提前 2 到 6 个月出现。投诉加速（最近 30 天的数量达到此前基线的 2 倍）以及包含 3 条或更多相同投诉的问题聚类，是最有力的早期指标。这些只是统计模式，并非确定结论——评分升高意味着需要进一步调查，而不是可以自动断定会召回。

此 MCP 涵盖哪些产品类别？ 此 MCP 涵盖 CPSC 监管的消费品（家居用品、玩具、电子产品、家具）、NHTSA 监管的车辆及汽车零部件、FDA 监管的医疗器械，以及 CFPB 数据库中的金融产品。不包括食品和药品召回——食品产品请使用 Food Safety Supply Chain MCP，药品监测请使用 FDA Drug Approvals MCP。 产品风险雷达评分有多准确？ 该评分通过加权模型汇总客观数据点（召回次数、投诉量、价格变化、网站修改）。准确性取决于上游机构数据的质量和完整性。评分过程透明——每项数据对评分的贡献都记录在 signals 数组中，用户可以查看评分的影响因素，而不必把它当作黑箱。

我可以持续监控产品或制造商的动态吗？ 可以。使用 Apify Scheduler 或由 cron 触发的 API 调用，定期调用 track_enforcement_momentum 或 generate_product_safety_report。按周比较评分，比查看单次快照更能揭示趋势方向。结合 Apify Webhooks，在评分超过你设定的阈值时推送提醒。

这与商业召回监控服务有何不同？ Recall.gov alerts、ECRM 等商业服务或行业专用监控平台通常只提供原始召回通知，不包含综合评分、召回前信号检测或供应商集中度分析。此 MCP 在这些服务所使用的相同公共数据源基础上，增加了四个分析层。它也采用按查询付费的模式，无需订阅，因此对于需要按需检查而非持续监控固定产品集的团队来说，成本效益更高。

产品安全报告是否涵盖国际召回？ 目前的数据源是美国政府数据库：CPSC（美国消费品）、NHTSA（美国车辆）、FDA（美国医疗器械）、CFPB（美国金融产品）。目前尚未集成国际召回数据库（EU RAPEX、UK OPSS、Health Canada）。

将这些数据用于保险承保或投资决策是否合法？ 所有底层数据源都是面向公众开放的美国政府数据库。将这些数据用于风险评估、承保和投资研究，符合相关机构发布数据的初衷。基于自动生成的风险评分做出具有约束力的决策前，请务必咨询法律顾问。请参阅 Apify 关于网页抓取合法性的指南。

如果某次运行期间 7 个数据源中有一个不可用，会发生什么？ Actor 客户端使用 Promise.allSettled 而非 Promise.all，因此单个数据源出错时会返回空数组，而不会导致整个请求失败。评分模型能够妥善处理空数组——缺失的数据源对其子评分的贡献为零。响应仍会包含所有可用数据源的结果，signals 数组也只会反映实际找到的内容。

我可以将此 MCP 与 Cursor、Windsurf 或 Cline 搭配使用吗？ 可以。任何支持基于 HTTP 的 MCP 服务的兼容 MCP 客户端都可以连接到此端点。在客户端的 MCP 配置中添加服务 URL（https://product-safety-consumer-risk-mcp.apify.actor/mcp），并将你的 Apify token 设为 Bearer 授权标头。

免费套餐每月可以运行多少次产品安全检查？ Apify 免费套餐包含每月 $5 的额度。每次工具调用的费用为 $0.045，可支持大约 111 次工具调用——足以每月免费对 100 多种产品运行完整的 generate_product_safety_report 检查。

riskLevel 和 riskRating 有什么区别？ riskLevel 出现在每个子模型的结果中（例如，productRisk.riskLevel: "HIGH"），并使用特定于模型的标签（产品风险为 CLEAR / LOW / MODERATE / HIGH / CRITICAL；供应商风险为 DIVERSIFIED 至 CRITICAL）。riskRating 是顶层综合评级（SAFE / WATCH / CAUTION / WARNING / DANGER），由加权综合评分得出。做出是否推进的决策时，请使用 riskRating；查看 riskLevel 字段，了解哪个维度正在推动风险变化。 这个 MCP 能检测尚未召回的产品风险吗？ 这是它的主要用途。召回前信号检测器专为识别正式召回公告发布前出现的统计模式而设计，例如投诉聚集、价格异常和网站内容变更。signalStrength 为 STRONG 或 IMMINENT 并不能确认未来一定会发生召回，但表示该产品符合历史召回前模式，值得进一步审查。

帮助我们改进

如果您遇到问题，可以在 Apify 账户中启用运行共享，帮助我们更快地调试：

1. 前往账户设置 > 隐私
2. 启用与公开的 Actor 创建者共享运行记录

这样一来，出现问题时我们就能查看您的运行详情，从而更快地修复问题。您的数据仅对 Actor 开发者可见，不会公开。

支持

发现错误或有功能需求？请在此 Actor 页面上的问题标签页中提交问题。对于定制解决方案或企业集成，请通过 Apify 平台联系我们。