Datashake MCP Datashake MCP 是连接 AI 助手的社交与评论数据接口，让用户用自然语言获取多平台结构化数据，便于即时分析。 热门评论 PH 用户Hey Product Hunt 👋 我是 Philip，2020 年创办了 Datashake。六年来，我们一直在收集评论和社交数据，供团队拿来开发东西。数据一直很棒，但想真正用起来却很麻烦。你需要有技术的人来取数据，需要地方存数据，通常还得再配个仪表盘。而仪表盘一直让我不爽的一点是：你还没开始看，就得先决定要找什么。没人想到去做图表的东西，就等于不存在。所以我们做了 Datashake MCP。你把它接到 AI 助手上，就能像问同事一样问数据：→ “把上周所有提到 [brand] 的内容都给我”→ “[product] 的评论里，大家抱怨最多的是什么？”→ “他们在评论里说的，和在社交平台上发的不一样吗？”数据会以结构化形式返回，来自 160+ 个来源，而且你可以继续在同一个聊天里追问。如果哪里看起来奇怪，你可以直接问。如果顺着线索有发现，你可以继续跟。好东西通常就在那儿。我用它做的第一份报告花了 14 分钟。以前得花好几天。你可以免费试用。注册，领取 20 次免费搜索，几分钟就能接好。PH 用户恭喜上线，Philip。reviews vs social 会是我第一个跑的 prompt；人们在 reddit 帖子里比在五星好评里诚实多了）做网站文案时，投诉里的原话就是金子，它能给出带来源链接的引语吗？PH 用户能在同一个聊天里直接问一周内的提及，会省掉不少导出和来回折腾我还是希望每行都保留日期和来源链接，这样核对助手的总结会方便很多 热门产品Philip Källberg2026-11-04原文 打开互动版
六年来，我们一直在收集评论和社交数据，供团队拿来开发东西。数据一直很棒，但想真正用起来却很麻烦。
你需要有技术的人来取数据，需要地方存数据，通常还得再配个仪表盘。而仪表盘一直让我不爽的一点是：你还没开始看，就得先决定要找什么。没人想到去做图表的东西，就等于不存在。
所以我们做了 Datashake MCP。你把它接到 AI 助手上，就能像问同事一样问数据：
→ “把上周所有提到 [brand] 的内容都给我”
→ “[product] 的评论里，大家抱怨最多的是什么？”
→ “他们在评论里说的，和在社交平台上发的不一样吗？”
数据会以结构化形式返回，来自 160+ 个来源，而且你可以继续在同一个聊天里追问。如果哪里看起来奇怪，你可以直接问。如果顺着线索有发现，你可以继续跟。好东西通常就在那儿。
我用它做的第一份报告花了 14 分钟。以前得花好几天。
你可以免费试用。注册，领取 20 次免费搜索，几分钟就能接好。
我还是希望每行都保留日期和来源链接，这样核对助手的总结会方便很多