五个托管的公开端点
AI 客服 MCP savantcat-answers
把「AI 客服国标 GB/T 47746—2026」与「企业知识库」的原子答案，做成 Agent 可直接查询的服务。
- 查国标条款与元信息、取 61 项达标自查清单（含 5 项一票否决）
- 按关键词检索答案、取单条答案全文
- 答案带依据来源，可直接引用
端点 https://savantcat.cn/mcp
GEO MCP geo-cn
给一个站点做「AI 可引用性」体检：AI 到底抓不抓得到你、信源池里有没有你、该怎么补。
- 六层审计 → 0-100 分 + 逐项证据（含 13 个中国系爬虫实测）
- 信源池占位探测：给你一个真问题，看你在不在池子里
- 可见度评分 + 按权重排序的优先修复计划
- 观测时序：同一题集多次采样前后对比，判「到底动了没有」
端点 https://savantcat.cn/mcp-geo
合规 MCP savantcat-compliance
把中国 AI 法规做成条文级问答：每条结论都标注法规条文依据，不给你「大概可能」。
- 42 条条文级原子问答，覆盖 4 部法规 + 强制性国标 GB 45438-2025
- 输入服务形态 → 输出应办事项与备案路径
- 按场景汇总自查待办清单
- 按条号取法规逐字原文（附 sha256 内容指纹与官方原文链接）
端点 https://savantcat.cn/mcp-compliance
竞品内容雷达 MCP pattern-radar
读一批竞品内容，找出跨文本反复出现的说法与被反复引用的信源，衡量同质化程度。
- 跨文本重复说法（Pattern）识别，含零假设对照自校准
- 被反复引用的信源统计
- 同质化数值 + 口径全文（可自验，不黑箱）
端点 https://savantcat.cn/mcp-radar
广告法合规自查 MCP ad-compliance
给建站、代运营、SEO 团队用的合规体检：把客户站点的文案过一遍，出分级风险清单与逐字法规依据。
- 6 级 / 180 词分级命中，每条标依据条文（附 sha256 内容指纹）
- 13 类豁免判定 + 「不该改」清单：主动列出不应被整改的内容
- 引证内容出处检查 + 隐私暴露检查（输出自动脱敏）
- 收录 7 部现行法规共 70 条逐字条文
端点 https://savantcat.cn/mcp-ad · 网页版 /ad-check.html
另外两个：开源 MCP 服务（本地部署）
这两个是完整开源、纯 Python 标准库、零三方依赖的 MCP 服务 —— 克隆下来接进你的客户端即可，也可以自托管成远程端点。它们不是我们托管的公网端点（我们不替你存数据），代码与口径全部公开可复核。
内容路由器 MCP content-router
一篇素材进来，先做 11 维画像体检，再推荐它最该做成什么形态。
- 11 维画像：字数 / 信息密度 / 结构 / 视觉潜力 / 叙事张力 / 时效性…
- 形态推荐带适配度分数与命中理由（PPT / 信息图 / 短视频脚本 / 漫画 / Newsletter / Skill）
- 首推低于 40% 会直接说「别急着动手」——不硬推
仓库 github.com/savantcat/content-router · 官方 Registry：cn.savantcat/content-router
记忆梦境引擎 MCP memory-dream-engine
让 AI 的记忆像人一样「睡一觉再整理」：采集 → 评分 → 衰减 → 五阶段周期。
- 零 LLM 事实提取（纯正则，中英文通吃，不花 token）
- 艾宾浩斯 30 天衰减 + 三维动态评分（按信号类型调权）
- 内容发芽：同一批记忆攒够了自动提示「可以出一篇了」
仓库 github.com/savantcat/memory-dream-engine · 官方 Registry：cn.savantcat/memory-dream-engine
两个服务都已在官方 MCP Registry 发布，也都走 M8ven Verified。想先看效果再决定：simulate_dream 喂一段文本即跑完整周期（临时库，跑完不留痕）。
七个服务怎么选
| 你想解决的问题 | 用哪个 |
|---|---|
| AI 客服要国标达标、要被大模型正确引用 | AI 客服 MCP（查条款、查自查清单、查原子答案） |
| 企业官网/内容在 AI 搜索里没影、想让 AI 引用 | GEO MCP（审计 + 信源池探测 + 修复计划） |
| 自研 Agent 需要一套可信的中文合规知识底座 | AI 客服 MCP |
| 要持续监测「AI 有没有开始提我」 | GEO MCP（可直接做月度/季度报表） |
| 做 AI 产品，不确定要不要备案、要不要打标 | 合规 MCP（备案路径 + 条文依据 + 场景自查） |
| 交付客户网站前，想先过一遍广告用语合规 | 广告法合规自查 MCP（分级命中 + 豁免判定 + 引证与隐私检查） |
| 写的行业内容总是「跟别人差不多」，找不到差异点 | 竞品内容雷达 MCP（重复说法 + 信源 + 同质化） |
| 素材堆了一堆，不知道先做哪篇、做成什么形态 | 内容路由器 MCP（11 维画像 + 形态推荐，本地部署） |
| AI 用了一年，该沉淀的经验没沉淀、噪声越堆越多 | 记忆梦境引擎 MCP（评分 + 衰减 + 发芽，本地部署） |
五个托管端点一起接（一段配置就够）
{
"mcpServers": {
"savantcat-answers": { "type": "http", "url": "https://savantcat.cn/mcp" },
"savantcat-geo": { "type": "http", "url": "https://savantcat.cn/mcp-geo" },
"savantcat-compliance": { "type": "http", "url": "https://savantcat.cn/mcp-compliance" },
"savantcat-radar": { "type": "http", "url": "https://savantcat.cn/mcp-radar" },
"savantcat-ad": { "type": "http", "url": "https://savantcat.cn/mcp-ad" }
}
}放进 Claude Desktop / Cursor / Cline 等客户端的 MCP 配置文件即可。这五个都是 Streamable HTTP · 公开只读 · 无需 API Key。
另外两个开源服务（content-router / memory-dream-engine）是本地 stdio 部署，配置形如 {"command": "python", "args": ["server.py"]}，见各自详情页。
为什么公开
知识只有被用起来才有价值。被引用的次数，就是信任的刻度。
我们的主营是把这套能力落到你自己企业：企业知识库、AI 客服达标、网站的 AI 可见度优化。公开的 MCP 是给你先试用的那一小块。
想让 AI 引用的是你自己？
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