用途：对 Amplitude 实验做全面深度分析，支持上线/不上线决策，而非快速摘要。适用于分析已完成实验结果、查看运行中实验的早期信号、理解实验成败原因、排查异常结果或分群效应。
主要能力：识别实验（URL 或 ID，或用 Amplitude:search_amp_entities 搜索 EXPERIMENT）；用 Amplitude:use_amp_experiments 获取实验名称、状态、起止时间、变体与流量分配、主/次/护栏指标、分桶策略；检查数据质量，包括流量平衡与 SRM（srmDetected）、样本量、统计功效、置信区间精度，以及 7 项统计有效性标志（如 statsAssumptionsMetForWholeExperiment、hasSuspiciousUplift、isVariancePositive 等）；分析主指标（绝对/相对提升、p 值、95% CI）；分析次指标与护栏指标；按平台、用户时长、套餐、地域等 3-4 个高信号分群做分组分析并以表格呈现；评估运行时长是否充分；用 Amplitude:use_amplitude_ai_feedback 结合定性反馈解释原因；最后综合给出结构化结论与建议。
使用方式：需连接 Amplitude MCP。若用户未指定实验，需先询问 URL、ID 或搜索词。指标名称无法通过 ID 直接获取，需借助相关图表定义或描述占位，并保留指标 ID 供用户在 Amplitude UI 查询。分群查询需先发现 assignment 事件，不可猜测事件名。
限制：Amplitude MCP 无法按 ID 直接取指标名；草稿或运行不足 1 周、变体与指标未明确定义的实验会停止分析；样本量、功效与精度不足时建议延长实验而非过早决策。具体收费、价格与平台支持范围暂未提供。