Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
phuhao00

productHuntAnalyst

by phuhao00
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Remote

Product Hunt Analyst

独立プロジェクト： Product Hunt のデータを取得し、直近 1 / 2 / 3 / 4 週間 または 1 か月 の人気製品トレンドを分析し、可視化 Web インターフェースを提供します。

Codex、Cursor、Claude Desktop、Workbuddy などのツールと MCP / CLI / HTTP API を通じて統合できます。

機能

  • 時間ウィンドウごとに Product Hunt の製品を取得（upvotes 順にソート）

  • トレンドレポートを自動生成：Top 製品、カテゴリ分布、毎日の投稿数、テーマキーワード、テキストによる洞察

  • React 可視化ダッシュボード（折れ線グラフ、棒グラフ、ランキング）

  • AI Agent が直接呼び出せる MCP Server

  • JSON / Markdown を出力する CLI スクリプト

Related MCP server: Trends MCP

クイックスタート

1. 依存関係のインストール

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

pip install -r requirements.txt

2. Product Hunt Token の設定

  1. Product Hunt OAuth Apps でアプリを作成

  2. Developer Token をコピー

  3. .env.example を .env にコピーして入力：

PRODUCT_HUNT_TOKEN=your_token_here

Token が設定されていない場合、Web UI は自動的に Demo モードに切り替わり、サンプルデータを表示します。

3. コマンドライン分析

# 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. Web 可視化の起動

方法 A：開発モード（フロントエンドとバックエンドを分離）

# 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

方法 B：本番モード（単一ポート）

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

時間範囲

パラメータ

意味

1w

直近 1 週間（7 日）

2w

直近 2 週間（14 日）

3w

直近 3 週間（21 日）

4w

直近 4 週間（28 日）

1m

直近 1 か月（30 日）

MCP 統合（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

skill/SKILL.md を Codex skills ディレクトリにリンクまたはコピーすると、$product-hunt-analyst で起動できます。

Cursor

プロジェクトルートの .cursor/mcp.json に以下を追加：

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

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に同じ MCP server 設定を登録します。

MCP ツール一覧

ツール

説明

list_periods

サポートされている時間ウィンドウを一覧表示

fetch_posts

指定期間の製品リストを取得

analyze_trends

完全なトレンド分析（JSON）

analyze_market

完全なレポート（JSON または Markdown）

get_top_products

Top N 製品

get_topic_trends

カテゴリトレンド

HTTP API

エンドポイント

説明

GET /api/health

ヘルスチェック

GET /api/periods

時間ウィンドウの一覧

GET /api/posts?period=2w

生の製品データ

GET /api/analyze?period=2w

分析レポート（JSON）

GET /api/analyze?period=2w&format=markdown

Markdown レポート

GET /api/demo?period=2w

Demo データ（Token 不要）

Workbuddy / 自動化

HTTP または CLI 経由で呼び出すだけです：

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

プロジェクト構造

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

テスト

python scripts/test_product_hunt_analyst.py

注意事項

  • Product Hunt API にはレート制限があります（約 6250 complexity points / 15 分）

  • データは研究参考用のみであり、投資やビジネス上の意思決定の推奨を構成するものではありません

  • Product Hunt API Terms を遵守してください

License

MIT

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • Trends MCP

    trendsmcp
    A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Real-time trend data from Google Trends (Search, Images, News, Shopping), YouTube, TikTok, Reddit, Amazon, Wikipedia, npm, Steam, Spotify, X (Twitter), App Store, Google Play, web traffic, and news sentiment via one MCP connection. Works with Claude, Cursor, VS Code, Windsurf, ChatGPT, and any MCP-compatible AI.
    28
    MIT