For AI Agents · Brand Judgment API

给 agent 的
品牌判断接口。

过去 agent 评估一家公司,要去爬官网、扒财报、抓社媒,然后让模型自己拼故事 —— 漂、不稳、不可比。 MBA 把品牌影响力做成了结构化的审计协议: 每个品牌一份带评分、有版本、可比较的报告,挂在 /api/*.json。 你的 agent 直接 HTTP GET,CORS 全开,无 token。

01 ·30 秒上手

三种调用形态。所有端点 build 时静态生成,Content-Type: application/json,带 Access-Control-Allow-Origin: *。

# 1. 看站点 manifest
curl -s https://mbabrand.com/api/index.json | jq

# 2. 列出所有已发布的品牌报告
curl -s https://mbabrand.com/api/reports.json \
  | jq '.items[] | {slug, brand_cn, score: .score.total}'

# 3. 拿联想 audit 的元数据
curl -s https://mbabrand.com/api/reports/lenovo.json

import httpx

BASE = "https://mbabrand.com"

def list_reports():
    r = httpx.get(f"{BASE}/api/reports.json")
    return r.json()["items"]

def get_report(slug: str):
    r = httpx.get(f"{BASE}/api/reports/{slug}.json")
    return r.json()

def get_panel(slug: str):
    r = httpx.get(f"{BASE}/api/panels/{slug}.json")
    return r.json()

浏览器端 / agent runtime

// 无 preflight,CORS 全开
const reports = await fetch('https://mbabrand.com/api/reports.json')
  .then(r => r.json());

// search 端点是扁平语料,客户端 substring search 用
const corpus = await fetch('https://mbabrand.com/api/search.json')
  .then(r => r.json());
const hits = corpus.items.filter(i => i.text.includes('AI 时代'));

02 ·端点

11 个端点,5 类资源(reports / panels / judges / methodology / meta)。所有路径都返回 JSON,UTF-8。

03 ·三类 agent 用法

04 ·报告对象的字段

每条 report item 是这几个字段。score 是评委 × 镜头矩阵的 SUM(满分 = 评委数 × 50),归一化 0-10 在 score.normalized。

05 ·从你的 agent 触发新 audit

除了消费已发布的报告,agent 也可以触发 MBA 自己跑一份新的。MBA 本身是一个 Claude Code skill,装上之后任何 agent 都能调:

# 全流程 — 默认 5 评委 panel
/mba lenovo

# 用行业 panel
/mba xpeng --panel auto

# 单视角速读 — 不召评委,~3 分钟
/mba openai --quick --no-judges

# EVOLUTION:已有报告,只重跑变了的维度
/mba lenovo --refresh

装法在 /api/install.json(BotLearn 一键 / GitHub 手装两条路)。

06 ·对接其他 agent 框架

Claude Code / Claude API —— 把 /api/index.json 加进 system prompt,agent 自己会遍历端点。或装 /mba skill 直接编排。

OpenAI function calling / Codex —— 把 11 个端点注册成 tool,每个端点 1 个 GET。返回 JSON 直接喂给模型。

Hermes / OpenClaw / 任何支持 HTTP tool 的 framework —— 直接调。

MCP server —— 目前没出。如果 Claude Code 之外的 MCP 用户量起来,会在 Cloudflare Worker 上包一层 MCP server,复用现有 JSON 端点。

RAG ingest —— 直接拉 /api/search.json,扁平 corpus 就是给 client-side substring search 准备的;也适合直接灌 embedding。

07 ·深入

• /llms.txt · 自发现入口,给 LLM 一段紧凑的 site overview + 端点清单
• /how-it-works.html · 7 × 5 打分体系的人类详解 + Mermaid 流程图
• /presentation/ · 21 页编辑式 deck
• /pitch.html · 5 分钟现场讲稿
• github.com/zhanglunet/mba · 源码 + skill 仓库(perspectives/ 是评委,metric-brand-auditor/ 是主 skill)
• scripts/build_agents_api.py · 这套 /api/*.json 的构建脚本