Product Hunt MCP
Product Hunt MCP Server est un serveur plug-and-play ultra-rapide qui connecte l\'API de Product Hunt à n\'importe quel LLM ou agent d\'IA via le Model Context Protocol (MCP), permettant un accès transparent aux publications, collections, sujets, utilisateurs, votes et commentaires.
https://github.com/jaipandya/producthunt-mcp-server?ref=aipure&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:May 9, 2025
Qu'est-ce que Product Hunt MCP
Product Hunt MCP Server est un pont spécialisé qui intègre les capacités de l\'API de Product Hunt avec les applications d\'intelligence artificielle via le Model Context Protocol (MCP). Construit avec FastMCP pour des performances optimales, cet outil open source sert de connecteur crucial qui permet aux modèles et agents d\'IA d\'interagir avec la vaste base de données de Product Hunt sur les lancements de produits, les interactions des utilisateurs et le contenu de la communauté. Il est conçu pour les utilisateurs d\'IA/LLM, les développeurs et les bricoleurs qui souhaitent exploiter les données de Product Hunt dans leurs applications basées sur l\'IA.
Caractéristiques principales de Product Hunt MCP
Le serveur MCP Product Hunt est un serveur plug-and-play qui connecte l'API de Product Hunt aux modèles de langage et aux agents d'IA à l'aide du protocole de contexte de modèle (MCP). Il permet aux utilisateurs d'accéder et d'interagir avec les données de Product Hunt, y compris les publications, les collections, les sujets, les utilisateurs, les votes et les commentaires via des assistants d'IA tels que Claude Desktop et Cursor, tout en fournissant des fonctionnalités de filtrage, de recherche et de pagination.
Accès complet aux données: Fournit un accès détaillé au contenu de Product Hunt, y compris les publications, les commentaires, les collections, les sujets, les utilisateurs et les votes, avec des capacités de filtrage et de recherche
Intégration de l'IA: Se connecte de manière transparente aux outils d'IA et aux modèles de langage qui prennent en charge le protocole de contexte de modèle, y compris Claude Desktop et Cursor
Prise en charge de Docker: Offre une option de déploiement conteneurisé avec Docker pour une configuration facile et un environnement cohérent sur différentes plates-formes
Gestion de la limite de débit: Met en œuvre une limitation de débit intelligente et fournit une surveillance de l'état pour garantir que l'utilisation de l'API reste dans les limites de Product Hunt
Cas d'utilisation de Product Hunt MCP
Recherche de produits basée sur l'IA: Permet aux chercheurs et aux analystes d'utiliser des assistants d'IA pour collecter et analyser les tendances des produits et les données de marché de Product Hunt
Surveillance automatisée du contenu: Aide les développeurs à créer des robots et des outils d'automatisation pour suivre les nouveaux produits, les commentaires et l'engagement des utilisateurs dans des catégories spécifiques
Découverte interactive de produits: Permet aux utilisateurs d'avoir des conversations en langage naturel avec l'IA pour découvrir et en apprendre davantage sur les nouveaux produits et technologies
Analyse de l'engagement communautaire: Permet aux entreprises d'analyser les commentaires, les votes et les interactions des utilisateurs pour comprendre la réception des produits par la communauté
Avantages
Processus d'installation et de configuration facile
Compatible avec plusieurs plates-formes et outils d'IA
Couverture complète de l'API avec une documentation détaillée
Inconvénients
Nécessite un jeton d'API Product Hunt pour l'authentification
Soumis aux limitations de débit de l'API
Dépend de la disponibilité des services externes (API Product Hunt)
Comment utiliser Product Hunt MCP
Installer les prérequis: Assurez-vous que Python 3.10+ est installé et créez un compte Product Hunt pour obtenir un jeton API sur https://www.producthunt.com/v2/oauth/applications
Installer Product Hunt MCP: Exécutez \'pip install product-hunt-mcp\' ou \'uv pip install product-hunt-mcp\' si vous utilisez l\'installateur uv
Définir la variable d\'environnement: Définissez votre jeton API Product Hunt comme variable d\'environnement : export PRODUCT_HUNT_TOKEN=votre_jeton_ici
Configurer le client MCP: Ajoutez la configuration à votre fichier de configuration Claude Desktop ou Cursor (config.json/settings.json) avec la section mcpServers incluant la commande product-hunt et le jeton
Démarrer le serveur: Exécutez la commande \'product-hunt-mcp\' pour démarrer le serveur MCP
Configuration Docker alternative: Alternativement, construisez et exécutez via Docker : \'docker build -t product-hunt-mcp .\' suivi de \'docker run -i --rm -e PRODUCT_HUNT_TOKEN=votre_jeton_ici product-hunt-mcp\'
Utiliser les outils MCP: Accédez aux données de Product Hunt à l\'aide des outils MCP disponibles tels que get_post_details, get_posts, get_comments, etc. via votre client MCP configuré
Redémarrer le client: Redémarrez votre client Claude Desktop ou Cursor après avoir apporté des modifications à la configuration
Surveiller les limites de débit: Gardez une trace des limites de débit de l\'API à l\'aide des outils get_api_rate_limits ou check_server_status pour éviter d\'atteindre les limites
FAQ de Product Hunt MCP
Le serveur Product Hunt MCP est un serveur plug-and-play qui connecte l\'API de Product Hunt à n\'importe quel LLM ou agent utilisant le protocole de contexte de modèle (MCP). Il permet aux utilisateurs d\'accéder aux publications, collections, sujets, utilisateurs, votes et commentaires via des assistants d\'IA tels que Claude Desktop, Cursor ou d\'autres clients MCP.
Vidéo de Product Hunt MCP
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