Persuasion Taxonomy MCP

官方

一個免費的MCP伺服器，為任何AI提供每位讀者都會提出的九個問題、從一個世紀的真實行銷文案中提取的766種經驗證的說服技巧、文案檢查與A/B測試數學。無需API金鑰。

GitHub試用此 MCP贊助

你可以用 Persuasion Taxonomy MCP 做什麼？

  • 規劃行銷文案 — 請你的 AI 根據九個讀者問題，草擬登陸頁面、廣告或電子郵件的結構。
  • 診斷現有文案 — 讓你的 AI 評估一份草稿，揭示它回答了哪些問題、跳過了哪些問題，或哪些部分讀起來像機器寫的。
  • 尋找替代說服技巧 — 從 766 種有記錄的技巧目錄中，要求更不落俗套的方式來建立信任或提出主張。
  • 解釋轉換失敗原因 — 詢問為何廣告有點擊卻沒有銷售，並獲得針對症狀背後未回答問題的分析。
  • 檢查標題與主張 — 獲得哪些標題值得測試、或某項主張是否可信的回饋，並附上具體的賭注邏輯。
  • 規劃與解讀 A/B 測試 — 詢問測試應進行多久，或某個結果是否可信，並獲得關於誤導性結果的警告。

託管 MCP 伺服器

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

可安裝到 Claude Code、Codex、Cursor 等客戶端

文件

Persuasion Taxonomy MCP

npm AllMCPs Verified Glama

大多數 AI 撰寫的行銷文案失敗的原因都相同。模型用最可預期的回應來回答讀者的每個問題，而最可預期的回應正是讀者已經學會略過的東西。

這個伺服器讓你的 AI 對讀者有更好的理解。每個閱讀廣告、網頁或電子郵件的人，都在心中默默提出九個問題：

  1. 我為什麼要讀這個？
  2. 這是為我寫的嗎？
  3. 我的問題到底有多嚴重？
  4. 我這樣想對嗎？
  5. 這個主張可以相信嗎？
  6. 之後我的生活會變成什麼樣子？
  7. 是什麼阻止我說「好」？
  8. 我為什麼要現在就行動？
  9. 我喜歡且信任說話的人嗎？

當文案回答了其目標所需的問題、如實回答，且答案彼此契合時，它就能說服人。這個伺服器幫助你的 AI 圍繞這些問題規劃文案、在任何人看到之前檢查草稿，並跳脫顯而易見的回應，從真實廣告中記錄的 766 種說服技巧中尋找更不尋常的選擇。它也能處理 A/B 測試背後的數學計算。

它完全免費，不需要 API 金鑰。它本身也不會呼叫任何 AI：你的模型負責思考，伺服器只提供目錄並執行純程式碼。

連線方式

託管伺服器位於 https://taxonomy.coppica.com/mcp。任何接受遠端 MCP 伺服器（Streamable HTTP）的用戶端都可以直接使用該 URL。

Claude Code

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

Claude Code 外掛程式。 這會加入伺服器，並附帶一個簡短技能，告訴 Claude 何時該使用它。

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

Claude、ChatGPT 及其他支援自訂連線的應用程式。 新增自訂連線並貼上上述 URL。不需要登入任何帳號。

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" } } }

在自己的機器上執行（任何可啟動本機伺服器的用戶端）

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

你的 AI 可以用它做什麼

你不需要指定工具名稱。只要提出需求，一個有能力的模型就會自動選用正確的工具；在測試中，我們嘗試了 16 個實際請求，模型在沒有被告知伺服器存在的情況下，全部都能正確選用。

當有人問……回答問題的工具
「幫我寫一個登陸頁面／廣告／電子郵件／銷售信」plan_marketing_copy 在寫任何文字之前，先圍繞九個問題進行規劃
「這樣好嗎？」、「批評一下這個」、「這段文案哪裡有問題？」diagnose_marketing_copy 顯示文案回答了哪些問題、跳過了哪些問題，以及哪些部分讀起來像機器寫的
「我的廣告有點擊但沒有銷售」explain_why_not_converting 從症狀反推是哪個問題沒有被回答
「給我其他建立信任的方式」、「讓這個不那麼老套」find_persuasion_techniques 在目錄中搜尋更不尋常的回應
「這個技巧叫什麼？」、「它是怎麼運作的？」get_persuasion_technique 回傳完整條目，包含真實範例以及何時會適得其反
「這些標題哪個最好？」check_headlines 說明每個標題押注在什麼上面，以及哪兩個值得測試
「這個主張可信嗎？」、「這個按鈕好嗎？」check_marketing_claims 找出模糊的誇飾、未經證實的承諾和制式按鈕
「我應該讓測試跑多久？」plan_ab_test 計算測試規模並設計框架，讓結果能教你一些東西
「我的測試贏了嗎？」read_ab_test_result 解讀結果，並在結果可能誤導你時提出警告

它還提供四個現成的提示詞（/roast、/brief、/why-not-converting 和 /next-test），以及九個問題的完整資源供你閱讀。

它保留什麼

你傳送給它的任何內容都不會保留。你的文案、簡報和測試數據只用來回答當次請求，之後就會被丟棄。託管伺服器會記錄哪個工具被呼叫以及何時被呼叫，而和任何網站一樣，其主機也會短暫保留一般請求日誌。完整政策請見 taxonomy.coppica.com/privacy。

技巧從哪裡來

每個技巧都是 The Persuasion Taxonomy 中的一個條目，這是一個從真實廣告、銷售信、電子郵件和網頁中記錄的說服技巧目錄，範例橫跨 1920 年代至今。該目錄在 CC BY 4.0 授權下免費提供。當你的 AI 使用某個技巧時，它會說出技巧名稱並連結到其頁面，讓你的讀者能看到建議背後的實際範例。

開發

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

data/ 中的目錄是快照。npm run export-data 會更新它，而且它需要讀取 Coppica 資料庫的權限，所以外部貢獻者可以針對現有的快照進行開發。

src/http.ts 模組匯出 handleMcpRequest(request)，它接受一個 web 標準的 Request 並回傳一個 Response。這讓它可以輕鬆部署在任何支援 fetch 的地方：Next.js 路由、Vercel 或 Cloudflare 函式，或是一般的 Node 18 以上版本。

語氣

伺服器向模型顯示的每個字，讀起來都像優秀的直接回應文案寫手會寫的：平實的詞彙、彼此銜接的完整句子、沒有破折號、沒有大聲喊叫的標籤，也沒有「這不是 X，這是 Y」的句型。這適用於指令、工具描述、每一行輸出和每一則錯誤訊息。模型會吸收它所讀到的語氣，並將其傳遞給它為之寫作的人，所以這個工具必須示範它所要求的寫作風格。src/voice.ts 將評分者的發現轉換成平實的句子，而 npm run voice 則確保它誠實可靠。

授權

程式碼採用 MIT 授權。data/ 中的目錄資料採用 CC BY 4.0 授權，屬於 Coppica 的 The Persuasion Taxonomy。

關於

由 Coppica 開發。這個伺服器了解讀者如何思考。Coppica 將同樣的讀者模型連接到你的即時轉換數據，隨著時間推移，它能學會哪些答案真正能打動你的買家。