Persuasion Taxonomy MCP

npx add-mcp 'https://taxonomy.coppica.com/mcp'

Persuasion Taxonomy MCP

Hầu hết nội dung tiếp thị do AI viết đều thất bại vì cùng một lý do. Mô hình trả lời mọi câu hỏi mà người đọc có bằng cách đưa ra động thái được mong đợi nhất, và động thái được mong đợi nhất chính là thứ mà người đọc đã học cách lướt qua.

Máy chủ này cung cấp cho AI của bạn một mô hình tốt hơn về người đọc. Mọi người đọc một quảng cáo, một trang web hay một email đều đang âm thầm đặt ra chín câu hỏi:

1. Tại sao tôi lại đang đọc cái này?
2. Nội dung này có được viết cho tôi không?
3. Vấn đề của tôi thực sự nghiêm trọng đến mức nào?
4. Tôi có đang suy nghĩ về điều này một cách đúng đắn không?
5. Tôi có thể tin vào lời khẳng định này không?
6. Cuộc sống của tôi sẽ ra sao sau đó?
7. Điều gì đang ngăn tôi nói đồng ý?
8. Tại sao tôi nên hành động ngay bây giờ?
9. Tôi có thích và tin tưởng người đang nói không?

Nội dung thuyết phục khi nó trả lời những câu hỏi mà mục tiêu của nó cần, trả lời một cách trung thực, và các câu trả lời khớp với nhau. Máy chủ giúp AI của bạn lên kế hoạch nội dung xoay quanh những câu hỏi đó, kiểm tra bản nháp trước khi bất kỳ ai nhìn thấy, và vươn xa hơn động thái hiển nhiên để chọn một trong 766 kỹ thuật thuyết phục được ghi chép từ quảng cáo thực tế. Nó cũng thực hiện các phép toán đằng sau các bài kiểm tra A/B.

Nó miễn phí và không cần khóa API. Nó cũng không thực hiện bất kỳ cuộc gọi AI nào: mô hình của bạn đảm nhận việc suy nghĩ, còn máy chủ chỉ phục vụ danh mục và chạy mã đơn giản.

Kết nối

Máy chủ được lưu trữ tại https://taxonomy.coppica.com/mcp. Bất kỳ ứng dụng khách nào chấp nhận máy chủ MCP từ xa (Streamable HTTP) đều có thể sử dụng URL đó nguyên trạng.

Claude Code

claude mcp add --transport http persuasion-taxonomy https://taxonomy.coppica.com/mcp

Plugin Claude Code. Plugin này thêm máy chủ cùng với một kỹ năng ngắn cho Claude biết khi nào nên sử dụng nó.

/plugin marketplace add Otha-Labs/persuasion-mcp
/plugin install persuasion-taxonomy@persuasion-taxonomy

Claude, ChatGPT và các ứng dụng khác có bộ kết nối tùy chỉnh. Thêm một bộ kết nối tùy chỉnh và dán URL ở trên vào. Không cần đăng nhập gì cả.

Cursor (.cursor/mcp.json)

{ "mcpServers": { "persuasion-taxonomy": { "url": "https://taxonomy.coppica.com/mcp" } } }

VS Code (.vscode/mcp.json)

{ "servers": { "persuasion-taxonomy": { "type": "http", "url": "https://taxonomy.coppica.com/mcp" } } }

Chạy trên máy của bạn (bất kỳ ứng dụng khách nào khởi chạy máy chủ cục bộ)

{ "mcpServers": { "persuasion-taxonomy": { "command": "npx", "args": ["-y", "@coppica/persuasion-mcp"] } } }

Những gì AI của bạn có thể làm với nó

Bạn không cần phải gọi tên các công cụ. Hãy yêu cầu những gì bạn muốn và một mô hình có năng lực sẽ tự động chọn đúng công cụ, và trong quá trình thử nghiệm, nó đã làm như vậy trong tất cả 16 yêu cầu thực tế mà chúng tôi thử, mà không cần được báo trước rằng máy chủ tồn tại.

Khi ai đó yêu cầu...	Công cụ trả lời
"Viết cho tôi một trang đích / quảng cáo / email / thư bán hàng"	plan_marketing_copy lên kế hoạch xoay quanh chín câu hỏi trước khi một từ nào được viết ra
"Cái này có ổn không?", "Chê cái này đi", "Có gì sai với nội dung này?"	diagnose_marketing_copy cho thấy nội dung trả lời những câu hỏi nào, bỏ qua những câu nào, và điều gì khiến nó đọc như do máy viết
"Quảng cáo của tôi có lượt nhấp nhưng không có doanh số"	explain_why_not_converting truy ngược từ triệu chứng đến câu hỏi chưa được trả lời
"Cho tôi những cách khác để xây dựng niềm tin", "Làm cho cái này bớt chung chung"	find_persuasion_techniques tìm kiếm trong danh mục một động thái ít được mong đợi hơn
"Kỹ thuật này gọi là gì?", "Nó hoạt động như thế nào?"	get_persuasion_technique trả về mục đầy đủ, kèm ví dụ thực tế và khi nào nó phản tác dụng
"Tiêu đề nào trong số này là tốt nhất?"	check_headlines cho biết mỗi dòng đang đặt cược vào điều gì và nên kiểm tra hai dòng nào
"Lời khẳng định này có đáng tin không?", "Nút này có ổn không?"	check_marketing_claims phát hiện những từ cường điệu mơ hồ, lời hứa không được chứng minh và các nút sáo rỗng
"Tôi nên chạy bài kiểm tra này trong bao lâu?"	plan_ab_test xác định quy mô bài kiểm tra và đóng khung nó để kết quả dạy cho bạn điều gì đó
"Bài kiểm tra của tôi đã thắng chưa?"	read_ab_test_result đọc kết quả và cảnh báo bạn khi kết quả có thể đang nói dối

Nó cũng cung cấp bốn lời nhắc được chuẩn bị sẵn (/roast, /brief, /why-not-converting và /next-test) và chín câu hỏi dưới dạng một tài nguyên bạn có thể đọc đầy đủ.

Những gì nó giữ lại

Không có gì bạn gửi cho nó. Nội dung của bạn, bản tóm tắt của bạn và số liệu kiểm tra của bạn được dùng để trả lời yêu cầu đó một lần rồi bị xóa. Máy chủ được lưu trữ ghi lại công cụ nào được gọi và khi nào, và giống như bất kỳ trang web nào, máy chủ lưu trữ của nó giữ nhật ký yêu cầu thông thường trong một thời gian ngắn. Chính sách đầy đủ tại taxonomy.coppica.com/privacy.

Nguồn gốc của các kỹ thuật

Mỗi kỹ thuật là một mục trong The Persuasion Taxonomy, một danh mục các kỹ thuật thuyết phục được ghi chép từ quảng cáo, thư bán hàng, email và trang web thực tế, với các ví dụ từ những năm 1920 đến nay. Danh mục này miễn phí theo CC BY 4.0. Khi AI của bạn sử dụng một kỹ thuật, nó nêu tên kỹ thuật đó và liên kết đến trang của nó, để người đọc của bạn có thể xem các ví dụ thực tế đằng sau lời khuyên.

Phát triển

npm install
npm run build
npm run smoke            # connects as a client over stdio and calls every tool
npm run smoke -- --http  # the same, over Streamable HTTP
npm run voice            # checks every model-facing string for machine tells

Danh mục trong data/ là một bản chụp nhanh. npm run export-data làm mới nó, và nó cần quyền đọc cơ sở dữ liệu của Coppica, vì vậy những người đóng góp bên ngoài có thể làm việc với bản chụp nhanh như hiện tại.

Mô-đun src/http.ts xuất handleMcpRequest(request), nhận một Request chuẩn web và trả về một Response. Điều đó giúp dễ dàng lưu trữ ở bất kỳ đâu hỗ trợ fetch: một route Next.js, một hàm Vercel hoặc Cloudflare, hoặc Node 18 trở lên thông thường.

Giọng văn

Mọi từ mà máy chủ hiển thị cho một mô hình đều được viết theo cách một nhà viết quảng cáo trực tiếp giỏi sẽ viết: từ ngữ đơn giản, câu đầy đủ dẫn dắt nhau, không có dấu gạch ngang, không có nhãn hét to và không có kiểu "nó không phải X, mà là Y". Điều đó áp dụng cho các hướng dẫn, mô tả công cụ, mọi dòng đầu ra và mọi thông báo lỗi. Một mô hình tiếp thu giọng văn của bất cứ thứ gì nó đọc và truyền lại cho người mà nó đang viết, vì vậy công cụ phải mô hình hóa cách viết mà nó yêu cầu. src/voice.ts chuyển các phát hiện của người chấm điểm thành các câu đơn giản, và npm run voice giữ cho nó trung thực.

Giấy phép

Mã nguồn là MIT. Dữ liệu danh mục trong data/ là CC BY 4.0 và thuộc về The Persuasion Taxonomy by Coppica.

Giới thiệu

Được xây dựng bởi Coppica. Máy chủ này hiểu cách người đọc suy nghĩ. Coppica kết nối cùng một mô hình người đọc đó với dữ liệu chuyển đổi trực tiếp của bạn, để theo thời gian nó học được những câu trả lời nào thực sự bán được cho người mua của bạn.