Product Hunt MCP 서버를 사용하기 위한 전제 조건은 무엇입니까?

Python 3.10+ 및 Product Hunt API 토큰이 필요합니다. 토큰을 얻으려면 Product Hunt 계정을 만들고 API 대시보드로 이동하여 새 애플리케이션을 만들고 제공된 개발자 토큰을 사용해야 합니다.

Product Hunt MCP 서버를 어떻게 설치합니까?

'pip install product-hunt-mcp' 명령으로 pip를 사용하거나 'uv pip install product-hunt-mcp'로 uv를 사용하여 설치할 수 있습니다. GitHub에서 직접 또는 로컬에서 소스에서 직접 설치할 수도 있습니다.

Claude Desktop 또는 Cursor로 어떻게 구성합니까?

Product Hunt API 토큰을 환경 변수로 사용하여 Claude Desktop 또는 Cursor 구성 파일에 product-hunt-mcp 명령을 추가합니다. 구성 파일 위치는 운영 체제 및 클라이언트에 따라 다릅니다. 구성 파일을 편집한 후에는 항상 클라이언트를 다시 시작하십시오.

Product Hunt MCP 서버는 어떤 기능을 제공합니까?

사용자는 게시물, 댓글, 컬렉션, 주제 및 사용자에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. 사용자는 주제, 날짜, 투표 등으로 검색/필터링할 수 있습니다. 또한 페이지가 매겨진 댓글, 사용자 업보트를 제공하며 속도 및 호환성을 위해 FastMCP로 구축되었습니다.

속도 제한이 있습니까?

예, Product Hunt API에는 클라이언트가 존중하는 속도 제한이 있습니다. 속도 제한에 도달하면 클라이언트는 속도 제한이 재설정될 때 알려줍니다. get_api_rate_limits 또는 check_server_status 도구를 사용하여 현재 속도 제한 상태를 확인할 수 있습니다.

Product Hunt MCP

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Product Hunt MCP 서버는 Product Hunt의 API를 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 모든 LLM 또는 AI 에이전트에 연결하여 게시물, 컬렉션, 주제, 사용자, 투표 및 댓글에 대한 원활한 액세스를 가능하게 하는 매우 빠르고 플러그 앤 플레이 서버입니다.

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https://github.com/jaipandya/producthunt-mcp-server?ref=aipure&utm_source=aipure

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제품 정보

업데이트됨:May 9, 2025

Product Hunt MCP이란?

Product Hunt MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 Product Hunt의 API 기능을 인공 지능 애플리케이션과 통합하는 특수 브리지입니다. 최적의 성능을 위해 FastMCP로 구축된 이 오픈 소스 도구는 AI 모델과 에이전트가 제품 출시, 사용자 상호 작용 및 커뮤니티 콘텐츠의 광범위한 Product Hunt 데이터베이스와 상호 작용할 수 있도록 하는 중요한 커넥터 역할을 합니다. AI/LLM 사용자, 개발자 및 AI 기반 애플리케이션에서 Product Hunt의 데이터를 활용하려는 사람들을 위해 설계되었습니다.

Product Hunt MCP의 주요 기능

Product Hunt MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 Product Hunt의 API를 AI 언어 모델 및 에이전트에 연결하는 플러그 앤 플레이 서버입니다. 사용자는 Claude Desktop 및 Cursor와 같은 AI 어시스턴트를 통해 게시물, 컬렉션, 주제, 사용자, 투표 및 댓글을 포함한 Product Hunt 데이터에 액세스하고 상호 작용할 수 있으며 필터링, 검색 및 페이지 매김 기능을 제공합니다.

포괄적인 데이터 액세스: 필터링 및 검색 기능을 통해 게시물, 댓글, 컬렉션, 주제, 사용자 및 투표를 포함한 Product Hunt의 콘텐츠에 대한 자세한 액세스를 제공합니다.

AI 통합: Claude Desktop 및 Cursor를 포함하여 Model Context Protocol을 지원하는 AI 도구 및 언어 모델과 원활하게 연결됩니다.

Docker 지원: 쉬운 설정과 다양한 플랫폼에서 일관된 환경을 위해 Docker를 사용한 컨테이너화된 배포 옵션을 제공합니다.

속도 제한 관리: 지능적인 속도 제한을 구현하고 API 사용량이 Product Hunt의 제약 조건 내에 유지되도록 상태 모니터링을 제공합니다.

Product Hunt MCP의 사용 사례

AI 기반 제품 연구: 연구원과 분석가가 AI 어시스턴트를 사용하여 Product Hunt에서 제품 동향과 시장 데이터를 수집하고 분석할 수 있도록 지원합니다.

자동화된 콘텐츠 모니터링: 개발자가 특정 카테고리에서 새로운 제품, 댓글 및 사용자 참여를 추적하기 위한 봇 및 자동화 도구를 구축하는 데 도움이 됩니다.

대화형 제품 검색: 사용자가 AI와 자연어 대화를 통해 새로운 제품과 기술을 발견하고 학습할 수 있습니다.

커뮤니티 참여 분석: 기업이 사용자 댓글, 투표 및 상호 작용을 분석하여 제품에 대한 커뮤니티 반응을 이해할 수 있도록 지원합니다.

장점

쉬운 설치 및 설정 프로세스

다양한 AI 플랫폼 및 도구와 호환 가능

자세한 설명서와 함께 포괄적인 API 범위

단점

인증을 위해 Product Hunt API 토큰이 필요합니다.

API 속도 제한이 적용됩니다.

외부 서비스(Product Hunt API) 가용성에 따라 달라집니다.

Product Hunt MCP 사용 방법

필수 구성 요소 설치: Python 3.10+이 설치되어 있는지 확인하고 https://www.producthunt.com/v2/oauth/applications에서 API 토큰을 얻기 위해 Product Hunt 계정을 만드십시오.

Product Hunt MCP 설치: 'pip install product-hunt-mcp' 또는 uv 설치 프로그램을 사용하는 경우 'uv pip install product-hunt-mcp'를 실행하십시오.

환경 변수 설정: Product Hunt API 토큰을 환경 변수로 설정하십시오: export PRODUCT_HUNT_TOKEN=your_token_here

MCP 클라이언트 구성: product-hunt 명령 및 토큰을 포함하는 mcpServers 섹션과 함께 Claude Desktop 또는 Cursor 구성 파일(config.json/settings.json)에 구성을 추가하십시오.

서버 시작: 'product-hunt-mcp' 명령을 실행하여 MCP 서버를 시작하십시오.

대체 Docker 설정: 또는 Docker를 통해 빌드 및 실행하십시오: 'docker build -t product-hunt-mcp .' 다음에 'docker run -i --rm -e PRODUCT_HUNT_TOKEN=your_token_here product-hunt-mcp'를 실행하십시오.

MCP 도구 사용: 구성된 MCP 클라이언트를 통해 get_post_details, get_posts, get_comments 등과 같은 사용 가능한 MCP 도구를 사용하여 Product Hunt 데이터에 액세스하십시오.

클라이언트 다시 시작: 구성 변경 후 Claude Desktop 또는 Cursor 클라이언트를 다시 시작하십시오.

속도 제한 모니터링: get_api_rate_limits 또는 check_server_status 도구를 사용하여 API 속도 제한을 추적하여 제한에 도달하지 않도록 하십시오.

Product Hunt MCP 자주 묻는 질문

Product Hunt MCP 서버는 Product Hunt의 API를 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하는 모든 LLM 또는 에이전트에 연결하는 플러그 앤 플레이 서버입니다. 사용자는 Claude Desktop, Cursor 또는 기타 MCP 클라이언트와 같은 AI 어시스턴트를 통해 게시물, 컬렉션, 주제, 사용자, 투표 및 댓글에 액세스할 수 있습니다.