Product Hunt Analyst

Proyecto independiente: obtiene datos de Product Hunt, analiza las tendencias de productos populares de las últimas 1 / 2 / 3 / 4 semanas o 1 mes y ofrece una interfaz web visual.

Se puede integrar con herramientas como Codex, Cursor, Claude Desktop, Workbuddy mediante MCP / CLI / HTTP API.

Características

• Obtiene productos de Product Hunt por ventana de tiempo (ordenados por upvotes)

• Genera automáticamente informes de tendencias: productos destacados, distribución por categorías, publicaciones diarias, temas clave y análisis de texto

• Panel de visualización en React (gráficos de líneas, gráficos de barras, ranking)

• Servidor MCP para que los agentes de IA puedan invocarlo directamente

• Script CLI que genera JSON / Markdown

Related MCP server: Trends MCP

Inicio rápido

1. Instalar dependencias

cd product-hunt-analyst
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

2. Configurar el token de Product Hunt

1. Crea una aplicación en Product Hunt OAuth Apps

2. Copia el Developer Token

3. Copia .env.example como .env y complétalo:

PRODUCT_HUNT_TOKEN=your_token_here

Si el token no está configurado, la interfaz web cambiará automáticamente al modo demo y mostrará datos de ejemplo.

3. Análisis desde la línea de comandos

# JSON 报告
python scripts/analyze.py --period 2w

# Markdown 报告
python scripts/analyze.py --period 1m --markdown

# 仅拉取原始数据
python scripts/fetch_posts.py --period 3w --compact

4. Iniciar la visualización web

Opción A: modo desarrollo (frontend y backend separados)

# 终端 1 - API
python -m backend.app

# 终端 2 - 前端
cd frontend
npm install
npm run dev
# 打开 http://localhost:5173

Opción B: modo producción (un solo puerto)

cd frontend && npm install && npm run build
cd ..
python -m backend.app
# 打开 http://127.0.0.1:8765

Periodos de tiempo

Integración con MCP (Codex / Cursor / Claude)

Codex

pip install -r requirements.txt
export PRODUCT_HUNT_TOKEN=your_token
codex mcp add productHuntAnalyst --command python --arg mcp/server.py

Después de enlazar o copiar skill/SKILL.md en el directorio de skills de Codex, podrás activarlo con $product-hunt-analyst.

Cursor

En la raíz del proyecto, añade el contenido en .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "productHuntAnalyst": {
      "command": "python",
      "args": ["mcp/server.py"],
      "cwd": "E:/codex/product-hunt-analyst",
      "env": {
        "PRODUCT_HUNT_TOKEN": "your_token"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop

Registra la misma configuración del servidor MCP en claude_desktop_config.json.

Herramientas MCP

HTTP API

Workbuddy / Automatización

Basta con invocarlo por HTTP o CLI:

curl "http://127.0.0.1:8765/api/analyze?period=4w"
python scripts/analyze.py -p 4w --markdown > report.md

Estructura del proyecto

product-hunt-analyst/
├── backend/           # FastAPI + PH API 客户端 + 分析引擎
├── frontend/          # React + Vite + Recharts 可视化
├── mcp/               # MCP Server
├── scripts/           # CLI 工具与测试
├── skill/             # Codex/Cursor Agent Skill
├── agents/            # OpenAI Agents 配置
└── requirements.txt

Pruebas

python scripts/test_product_hunt_analyst.py

Notas

• La API de Product Hunt tiene límites de velocidad (aproximadamente 6250 complexity points / 15 minutos)

• Los datos se ofrecen únicamente para fines de investigación y no constituyen asesoramiento de inversión ni recomendaciones de decisiones comerciales.

• Respeta los Product Hunt API Terms

Licencia

MIT