APIClaw — Amazon Data API for AI Agents

官方

專為AI代理打造的即時亞馬遜數據API。超過2億件商品、10億則評論、即時BSR、定價及競爭對手數據，以乾淨JSON格式提供。10項代理技能，涵蓋市場研究、競爭對手監控、定價、商品頁面審核等。提供1,000點免費額度。

GitHub

你可以用 Apiclaw — Amazon Data API For AI Agents MCP 做什麼？

使用 products/search 並搭配 13 種預設模式（如熱銷品、新興品或藍海品），依關鍵字、類別或 ASIN 搜尋 Amazon 產品。
透過 markets/search 分析市場競爭與品牌集中度，取得市佔率、定價及賣家格局等指標。
經由 realtime/product 取得即時產品詳細資訊，包括評論、特色與款式，適用於任何 ASIN。
利用 reviews/analysis 從評論中提取結構化的消費者洞察，發掘痛點、購買因素及涵蓋 11 個面向的情感分析。
透過 products/history 追蹤歷史價格與 BSR 趨勢，查看每日的歷史快照。
藉由分析價格區間分佈與競爭對手定價（透過 products/price-band-overview 及 products/price-band-detail），評估定價格局並接收 RAISE/HOLD/LOWER 訊號。

文件

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ZooData 技能

專為 AI 代理打造的資料基礎架構。
目前支援 Amazon 商業數據，涵蓋超過 2 億種商品、10 億則評論及即時訊號。

網站 • 取得 API 金鑰 • Discord • 快速入門 • API 參考

什麼是 ZooData？

ZooData 是專為 AI 代理打造的資料基礎架構。它不是爬蟲 API，也不是給人看的儀表板。它是一個專用資料層，能讓你的 AI 代理直接存取 Amazon 商業訊號——超過 2 億種已索引商品、2 年以上的歷史資料，以及超過 10 億則已預先處理成結構化洞察的評論。乾淨的 JSON 格式、即時、代理就緒。

https://github.com/user-attachments/assets/305a161b-7a53-49b8-afdc-4469a4fbf361

技能總覽

此儲存庫包含 11 項代理技能，分為兩個層級：

🏗️ 基礎層 — 資料存取與全方位分析：

技能	功能	輸入	輸出	主要優勢
📦 `zoodata/`	直接存取全部 11 個 API 端點——類別、市場、商品、競爭對手、即時、評論、價格區間、品牌、歷史	關鍵字、類別、ASIN 或品牌	原始 API 資料，包含欄位對應與特殊行為說明文件	完整的 API 參考——所有其他技能都以此為基礎
🎯 `amazon-analysis/`	13 種內建選擇模式 + 市場研究、競爭對手分析、ASIN 評估、定價、類別研究	關鍵字/類別/ASIN + 意圖	分析發現、熱門商品、ASIN 深入探討、附信心標記的洞察	複合指令（`report`、`opportunity`）可一次執行多端點流程
🔎 `amazon-keyword-traffic-analysis/`	基於 8 個關鍵字流量端點建立的關鍵字情報工作流程	種子關鍵字、目標關鍵字、ASIN，或 ASIN + 關鍵字	擴展層級、單一關鍵字評判、反向 ASIN 流量詞、異常解釋	專為關鍵字擴展、反向 ASIN 和關鍵字流量監控設計的流程

⚡ 專業層 — 為特定工作流程專門打造：

技能	功能	輸入	輸出	主要優勢
⚔️ `amazon-competitor-intelligence-monitor/`	深度競爭對手情報——完整掃描或快速檢查，附分級警示	關鍵字或 ASIN，可選你的 ASIN + 競爭對手 ASIN	競爭對手矩陣、品牌排名、價格地圖、30 天趨勢、評分 (1-100)、分級警示	雙模式（完整約 28-35 點數，快速約 5-10 點數），具備三級警示系統
📡 `amazon-daily-market-radar/`	自動化每日監控——價格變動、新競爭對手、BSR 變動、評論激增	你的 ASIN (1-10 個) + 關鍵字	紅/黃/綠警示、KPI 儀表板、競爭對手動態、行動項目	設定後即可放著，具備訊號驗證（7 天以上趨勢 vs 單日激增）
✅ `amazon-listing-audit-pro/`	8 維度商品頁面健康檢查，附最佳化建議	你的 ASIN + 關鍵字	評分 (X/100, A-F)、8 維度評分卡、關鍵字缺口、優先修復清單	使用高頻評論語言提供可執行的改寫建議；支援批次審核
🚪 `amazon-market-entry-analyzer/`	一鍵市場可行性分析——發掘子市場、評分 (1-100)、提供 GO/CAUTION/AVOID 判決	關鍵字或類別路徑	子市場概況、判決、市場總覽、品牌格局、進入策略	自動子市場發掘，具備雙層級 CR10 檢查
📈 `amazon-market-trend-scanner/`	類別格局掃描——趨勢子類別、新興利基、市場轉變	1 個以上類別路徑或關鍵字	趨勢儀表板、熱門類別 TOP 5、新進者掃描、風險警示	跨所有子類別的類別層級趨勢分析
💎 `amazon-opportunity-discoverer/`	基於個人檔案的機會掃描器——自動選擇策略、以即時資料驗證、7 維度評分	預算 + 經驗等級 + 關鍵字/類別	前 10 大機會 (S/A/B/C)、前 3 名詳細分析、風險警示	基於個人檔案的自動策略選擇 + 快速掃描（約 10 點數）
💰 `amazon-pricing-command-center/`	資料驅動的定價訊號——自動偵測葉子類別、分析定價格局	一個或多個 ASIN	調漲/持平/調降訊號、價格區間熱圖、競爭對手價格地圖、BuyBox 分析	僅需 ASIN 輸入（無需關鍵字）、銷售/競爭比率
💬 `amazon-review-intelligence-extractor/`	從超過 10 億則預先分析的評論中，提取 11 個維度的深度消費者洞察	單一 ASIN、多個 ASIN 或類別關鍵字	痛點、購買因素、使用者輪廓、使用模式、差異化路線圖	超過 10 億則預先分析的評論（節省 95% token）、11 個維度

快速入門

1. 安裝技能

npx skills add SerendipityOneInc/ZooData-Skills

系統會提示你選擇要安裝的技能：

🏗️ 基礎層：

ZooData — Amazon 商業數據，11 個端點
Amazon 分析 — 全方位研究與賣家情報
Amazon 關鍵字情報 — 擴展、反向 ASIN 與監控

⚡ 專業層：

Amazon 競爭對手情報監控 — 雙模式競爭情報，附分級警示
Amazon 每日市場雷達 — 自動化監控與警示
Amazon 商品頁面稽核專業版 — 8 維度健康檢查
Amazon 市場進入分析器 — GO/CAUTION/AVOID 判決
Amazon 市場趨勢掃描器 — 每日類別雷達
Amazon 機會發掘器 — 利基掃描與評分
Amazon 定價指揮中心 — 調漲/持平/調降訊號
Amazon 評論情報萃取器 — 從超過 10 億則評論中提取消費者洞察

或手動複製：

git clone https://github.com/SerendipityOneInc/ZooData-Skills.git

2. 設定你的 API 金鑰

export ZOODATA_API_KEY='hms_live_xxx'   # Get yours free at zoodata.ai/en/api-keys

🎁 免費層級：註冊即享 1,000 點數。1 點數 = 1 次 API 呼叫。無需信用卡。

3. 試試看

詢問你的 AI 代理：

「分析 Amazon 美國站上，售價低於 50 美元的無線耳機競爭格局」

或直接使用 CLI：

python amazon-analysis/scripts/zoodata.py products --keyword "wireless earbuds" --mode competitive_landscape

API 端點

基礎網址： https://api.zoodata.ai/openapi/v2 驗證： Authorization: Bearer $ZOODATA_API_KEY 方法： 所有端點均使用 POST 搭配 JSON 主體

端點	描述	使用案例範例
🔍 `products/search`	商品搜尋，具備 13 種預設模式、20 多種篩選條件	「尋找評價 4 星以上、售價低於 80 美元的跑鞋」
📊 `markets/search`	市場層級指標——集中度、品牌佔有率、定價	「瑜珈墊市場的競爭程度如何？」
🏷️ `products/competitors`	依關鍵字、品牌或 ASIN 發掘競爭對手	「這個利基市場的頂尖賣家有哪些？」
⚡ `realtime/product`	即時商品詳情——評論、特色、變體	「取得 ASIN B0D5CRV4KL 的當前詳情」
💬 `reviews/analysis`	AI 驅動的評論洞察——情緒、痛點	「顧客喜歡/不喜歡這個產品的哪些地方？」
📁 `categories`	Amazon 類別樹導覽	「顯示 Electronics 下的子類別」
📈 `products/price-band-overview`	價格區間摘要，附最佳機會區間	「瑜珈墊的最佳價格範圍是多少？」
📊 `products/price-band-detail`	完整的 5 區間價格分佈分析	「顯示無線耳機的詳細價格區間細分」
🏢 `products/brand-overview`	頂尖品牌集中度指標 (CR10)	「品牌格局的集中度如何？」
🏷️ `products/brand-detail`	各品牌細分，附熱門商品	「哪些品牌主導這個類別？」
📅 `products/history`	ASIN 的歷史每日快照	「顯示此 ASIN 的價格和 BSR 歷史記錄」

13 種商品搜尋模式

products/search 端點支援 13 種預設模式，適用於不同的研究策略：

模式	策略	目標
`fast-movers`	高銷售速度	快速營收
`emerging`	上升趨勢、低飽和度	早期進入者
`long-tail`	利基關鍵字、穩定需求	可持續收入
`underserved`	高需求、賣家少	市場缺口
`new-release`	近期推出的商品	趨勢商品
`fbm-friendly`	適合賣家自行配送	低投資啟動
`low-price`	經濟實惠的商品	衝量策略
`single-variant`	簡單的商品頁面、無變體	易於管理
`high-demand-low-barrier`	高銷售、低評論門檻	可擴展的進入機會
`broad-catalog`	廣泛的商品範圍分析	類別總覽
`selective-catalog`	精選高品質商品	優質選擇
`speculative`	高風險、高回報機會	積極策略
`top-bsr`	暢銷排行榜領導者	市場領導者

專案結構

├── zoodata/                              # Data layer skill (lightweight)
│   ├── SKILL.md                            # 11 endpoints, quick start
│   └── references/
│       └── openapi-reference.md            # API field reference
│
├── amazon-analysis/                      # Deep analysis skill
│   ├── SKILL.md                            # Intent routing, workflows, evaluation criteria
│   ├── references/
│   │   ├── reference.md                    # Full API reference
│   │   ├── execution-guide.md              # Step-by-step execution playbook
│   │   ├── scenarios-composite.md          # Comprehensive recommendations
│   │   ├── scenarios-eval.md               # Product evaluation, risk, reviews
│   │   ├── scenarios-pricing.md            # Pricing strategy
│   │   ├── scenarios-ops.md                # Market monitoring, alerts
│   │   ├── scenarios-expand.md             # Expansion, trends
│   │   └── scenarios-listing.md            # Listing writing, optimization
│   └── scripts/
│       └── zoodata.py                      # CLI — 8 subcommands, 13 preset modes
│
├── amazon-keyword-traffic-analysis/      # Keyword intelligence & traffic analysis
│   ├── SKILL.md
│   ├── README.md
│   └── references/
│       ├── reference.md                    # Keyword endpoint reference
│       ├── execution-guide.md              # Execution and monitoring rules
│       ├── scenarios-expand.md             # Keyword expansion
│       ├── scenarios-keyword-analysis.md   # Single-keyword evaluation
│       ├── scenarios-reverse-asin.md       # Reverse ASIN analysis
│       └── scenarios-keyword-traffic-diagnosis.md # Keyword traffic anomaly diagnosis
│
├── amazon-competitor-intelligence-monitor/  # Competitor intelligence & monitoring
│   ├── SKILL.md
│   ├── references/
│   │   └── reference.md
│   └── scripts/
│       └── zoodata.py
│
├── amazon-daily-market-radar/            # Daily market pulse & anomaly detection
│   ├── SKILL.md
│   ├── references/
│   │   └── reference.md
│   └── scripts/
│       └── zoodata.py
│
├── amazon-listing-audit-pro/             # Listing quality audit & optimization
│   ├── SKILL.md
│   ├── references/
│   │   └── reference.md
│   └── scripts/
│       └── zoodata.py
│
├── amazon-market-entry-analyzer/         # Market viability assessment
│   ├── SKILL.md
│   ├── references/
│   │   └── reference.md
│   └── scripts/
│       └── zoodata.py
│
├── amazon-opportunity-discoverer/        # Niche & opportunity identification
│   ├── SKILL.md
│   ├── references/
│   │   └── reference.md
│   └── scripts/
│       └── zoodata.py
│
├── amazon-market-trend-scanner/           # Category landscape scanning & trend discovery
│   ├── SKILL.md
│   ├── references/
│   │   └── reference.md
│   └── scripts/
│       └── zoodata.py
│
├── amazon-pricing-command-center/        # Pricing strategy & competitive signals
│   ├── SKILL.md
│   ├── references/
│   │   └── reference.md
│   └── scripts/
│       └── zoodata.py
│
├── amazon-review-intelligence-extractor/    # Review intelligence & insight extraction
│   ├── SKILL.md
│   ├── references/
│   │   └── reference.md
│   └── scripts/
│       └── zoodata.py
│
├── scoring-methodology.md                # Unified quality scoring framework
├── CHANGELOG.md
└── README.md

需求

Python 3.8+（僅標準庫，零 pip 依賴）
ZooData API 金鑰（免費取得）

貢獻

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