Amazon Sorftime Research MCP Skill 是一个面向跨境电商决策的 AI 技能，属于 MCP Skills 集合。它让 AI 智能体能够借助 Sorftime MCP 服务执行亚马逊产品研究、竞品分析、类目选择、关键词研究和评论分析。
用途
该技能用于跨境电商场景下的亚马逊市场调研与决策支持，覆盖从单品分析到类目选择、关键词布局、评论洞察等多个环节。它集成了三个 MCP 服务（Sorftime、Sif、Xiyou），并提供基于 Python 的分析工具。
主要能力
技能提供七项核心能力：
- Listing 分析（amazon-analyse）：对单个 ASIN 进行深度分析，包括产品详情、评论、关键词和趋势。
- 类目选择（category-selection）：对类目市场 Top 100 产品进行分析，采用五维评分模型。
- 关键词研究（keyword-research）：对 1500+ 关键词进行 8 维智能分类，并提供广告策略指导。
- 评论分析（review-analysis）：6 维痛点分析，并附带服务风险预警。
- 产品研究（product research）：由 LLM 驱动的深度研究工作流，从数据收集到决策。
- Sif 研究：市场验证、竞品增长路径、关键词布局和流量诊断。
- Xiyou 洞察：7 个场景工作流，涵盖广告监控、流量缺口、竞品分析、新品发布、广告预算透明度和关键词库构建。
使用方式
前置条件
- Claude Code CLI 或类似 AI 编码智能体
- Python 3.8+
- Bash shell 环境
- 来自 sorftime.com/zh-cn/mcp 的 Sorftime API Key
配置 MCP
在项目根目录创建或更新 .mcp.json：
{
"mcpServers": {
"sorftime": {
"type": "streamableHttp",
"url": "https://mcp.sorftime.com?key=${SORFTIME_API_KEY}",
"name": "Sorftime MCP"
},
"sif": {
"type": "streamableHttp",
"url": "https://mcp.sif.com?key=${SIF_API_KEY}",
"name": "Sif MCP"
},
"xiyou": {
"type": "streamableHttp",
"url": "https://mcp.xiyou.com?key=${XIYOU_API_KEY}",
"name": "Xiyou MCP"
}
}
}
设置环境变量：
export SORFTIME_API_KEY="your_sorftime_api_key"
export SIF_API_KEY="your_sif_api_key"
export XIYOU_API_KEY="your_xiyou_api_key"
安装 Python 依赖：
pip install -r requirements.txt
核心技能与命令
1. Listing 分析（amazon-analyse）
分析单个 ASIN 的综合数据，包括产品详情、评论、关键词和趋势。
# 分析美国站 Listing
/amazon-analyse B07PWTJ4H1 US
# 分析德国站 Listing
/amazon-analyse B08N5WRWNW DE
Python 实现会依次调用 product_detail、product_traffic_terms、product_reviews、product_trend、competitor_product_keywords 等方法，生成报告并保存到 reports/analysis_{ASIN}{SITE}{DATE}.md。
2. 类目选择（category-selection）
分析类目市场 Top 100 产品，采用五维评分模型。
# 分析美国 Sofas & Couches 类目
/category-selection "Sofas & Couches" US
# 分析指定数量的产品
/category-selection "Wireless Earbuds" US --limit 20
五维评分模型（总分 100 分）：
| 维度 | 分值 | 标准 |
|---|---|---|
| 市场规模 | 30 | 总销量、搜索量、头部卖家表现 |
| 增长潜力 | 20 | 同比增长率、趋势动能、季节性 |
| 竞争程度 | 20 | 卖家数量、评论数分布、品牌集中度 |
| 进入壁垒 | 15 | 平均评论数、成熟品牌存在、资金要求 |
| 利润空间 | 15 | 价格区间、成本结构、利润机会 |
输出包括 report.md、dashboard.html 和 category_report.xlsx。
3. 关键词研究（keyword-research）
对 1500+ 关键词进行 8 维智能分类，并提供广告策略指导。
/keyword-research B0D9ZTW7PS US
8 维分类及广告策略：
| 维度 | 用途 | 广告策略 |
|---|---|---|
| NEGATIVE | 无关/敏感词 | 广告活动中直接否定 |
| BRAND | 竞品品牌名 | 竞品定向或否定 |
| MATERIAL | 材质描述词（如 "stainless steel"） | 精确匹配广告活动 |
| SCENARIO | 使用场景词（如 "outdoor camping"） | 基于场景的广告组 |
| ATTRIBUTE | 属性修饰词（如 "waterproof"） | 长尾精确匹配 |
| FUNCTION | 功能词（如 "fast charging"） | 广泛匹配用于发现 |
| CORE | 核心产品词（如 "bluetooth speaker"） | 高出价、搜索顶部位置 |
| OTHER | 其他 | 补充定向 |
输出包括 report.md、keywords.csv、negative_words.txt、各分类 CSV 和 dashboard.html。
4. 评论分析（review-analysis）
6 维痛点分析，并附带服务风险预警。
/review-analysis B0DZCBYCNY US
6 维痛点框架：
| 维度 | 识别的问题 | 严重程度评估 |
|---|---|---|
| 电子故障 | 电池、充电、连接、功能故障 | 高/中/低 |
| 结构问题 | 部件破损、密封失效、连接器断裂 | 高/中/低 |
| 设计缺陷 | 用户体验问题、复杂性、缺失功能 | 高/中/低 |
| 外观材质 | 异味、过敏、颜色不符、划痕 | 高/中/低 |
| 描述不符 | 功能预期差距、尺寸/颜色差异 | 高/中/低 |
| 服务物流 | 二手/缺陷品、缺件、退货困难 | 高/中/低 |
服务风险指标及阈值：
- 二手/缺陷品：警告 >2%，危险 >5%
- 缺件：警告 >1%，危险 >3%
- 退货困难：警告 >5%，危险 >10%
- 客服问题：警告 >3%，危险 >7%
输出包括原始 SSE 响应、结构化分析 JSON 和 Markdown 报告。
适用场景
该技能适用于跨境电商卖家、亚马逊运营人员和市场研究人员，用于：
- 评估单个竞品 Listing 的表现与关键词布局
- 选择进入哪个类目，并评估市场机会
- 构建关键词库并制定广告投放策略
- 从差评中挖掘产品改进方向和服务风险
- 进行市场验证、竞品增长路径分析和流量诊断
- 广告监控、预算透明度和新品发布等场景
限制
- 需要 Sorftime API Key，部分功能可能还需要 Sif 和 Xiyou 的 API Key。
- 需要 Python 3.8+ 和 Bash 环境。
- 依赖外部 MCP 服务（Sorftime、Sif、Xiyou），服务可用性和数据准确性受这些服务影响。
- 资料中未提供具体的收费、价格、平台支持范围或效果保证信息。
- 资料中未提供完整的安装步骤细节和所有依赖项列表。