mcpField
N

namera

本地服务
github.com/siddmax商业与营销48 周前更新

关于 namera

Namera 是面向创业者和 Agent 的命名工具,可检查候选名称的域名、商标和社交账号可用性。它按可配置的业务配置评分和排序,并提供命令行工具与 MCP 服务。

主要功能

  1. 01检查域名、商标和社交账号
  2. 02生成名称及 TLD 组合
  3. 03按配置为候选名称评分排序
  4. 04输出表格、JSON、NDJSON 或 CSV

适用场景

  1. 01按业务领域筛查创业项目名称
  2. 02使用金融科技或 SaaS 配置排列候选项
  3. 03查找域名和社交账号选项

MCP 相关

MCP 服务提供 `check_name`,用于检查单个候选名称;`find_names` 可结合业务背景检查、评分并排列多个候选名称。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"siddmax-namera": {
"command": "uvx",
"args": [
"namera"
]
}
}
}
启动命令uvx namera

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypinamera0.1.2

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Namera

像 YC 创始人一样为你的初创公司取名。检查域名是否可用、筛查商标冲突并为所有选项排名——助你从最佳选项中挑选,而非面对一大堆名字。

Namera 演示

安装

uvx namera

或进行持久安装:

uv tool install namera
从源代码安装
git clone https://github.com/solozerolabs/Namera.git
cd Namera
pip install -e .
uvx namera find --context '{"name_candidates": ["voxly", "dataprime"], "niche": "fintech"}'
 Ranked results
┌──────┬────────────┬───────┬────────────┬───────────┐
│ Rank │ Name       │ Score │ .com       │ Trademark │
├──────┼────────────┼───────┼────────────┼───────────┤
│  1   │ getnamera  │  92   │ Available  │  Clear    │
│  2   │ trynamera  │  87   │ Available  │  Clear    │
│  3   │ namerahq   │  84   │ Available  │  Clear    │
└──────┴────────────┴───────┴────────────┴───────────┘

功能

  • 域名可用性 — DNS、RDAP 和可选的价格查询
  • 商标筛查 — 1,270 万条 USPTO 商标,支持精确匹配和模糊匹配
  • 社交账号检查 — GitHub、Twitter/X、Instagram
  • 名称生成 — 组合前缀、后缀和 TLD
  • 加权排名 — 根据可用性、商标安全性、长度和易读性计算综合评分
  • 评分配置 — 内置金融科技、SaaS、消费产品、开发者工具预设
  • 20 种 TLD 预设 — popular、tech、startup、fintech、geo-us、geo-eu 等
  • 多种输出格式 — 表格、JSON、NDJSON、CSV
  • 适合 Agent 使用 — 自动检测管道输出并切换为 JSON。专为 Claude Code、Codex 和其他 AI Agent 设计
  • 快速 — 并发异步检查并带有缓存

使用方法

检查名称
namera search voxly
namera domain voxly --tlds com,io,ai
namera trademark voxly
namera whois voxly.com
根据业务背景发现名称
# Interactive wizard
namera find

# Structured input (for agents and scripts)
namera find --context '{"name_candidates": ["voxly", "dataprime"], "description": "fintech analytics platform", "niche": "finance"}'

# Only available names, as JSON
namera find --context '...' --only-available --json
生成名称组合
namera compose namera --common-prefixes --common-suffixes --check
namera compose namera --prefix get --prefix try --suffix hq --tlds com,io
为候选名称排名
namera rank voxly dataprime nimbus
namera rank voxly dataprime --profile fintech --json
TLD 预设
# See all presets
namera presets

# Use a preset anywhere TLDs are accepted
namera compose voxly --tlds startup --check
namera domain voxly --tlds tech

MCP 服务(适用于 AI Agent)

Namera 随附 MCP 服务,AI Agent(Claude Code、ChatGPT、Codex)可直接调用。

pip install namera[mcp]
namera-mcp

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

{
  "mcpServers": {
    "namera": {
      "command": "namera-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

提供两个工具:

  • check_name — 检查单个名称的域名、商标和社交账号情况
  • find_names — 根据业务背景检查多个候选名称,为它们评分并排名

评分配置

配置优化目标
default平衡考量——域名、商标、长度和易读性
startup-saas.com 可用性(硬性筛选:必须有 .com)
fintech商标安全性(硬性筛选:必须没有商标冲突)
consumer社交账号 + 易读性
developer-tools.dev/.io TLD + GitHub 账号
开发
pip install -e ".[dev]"
pytest tests/ -v
ruff check src/ tests/

许可证

MIT

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第一次接触 MCP?

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。