全网最新「给 AI Agent 供货」真实案例——只收有代码 / 有流水 / 有实测的。每条按「一句话人话 / 做了什么 / 证据硬度 / 术语小卡 / 可借鉴」拆开，点卡片看详情。三个视图：按「钱在哪一层」分层、按「反复出现的规律」归母题、对照亦仁 50 清单看「哪些方向已经有人做出来了」。数据截至 2026-10-22，由 05_MCP案例库.md 自动生成。
X @lennysan ｜ 2026-03 ｜ 证据：硬证据（产品公开可用）；MCP 单独带来多少收入无数据（订阅本来就收费）
海外一个产品经理圈大 V，把自己 350 篇文章和 300 期播客全部做成 AI 能读的格式，开了个 MCP 插座。付费订阅的人，AI 能读全部；免费用户的 AI 只能读一小部分。等于把"内容库"当成会员福利。
做了什么：350+ 篇 newsletter + 300+ 期播客逐字稿做成 AI-friendly Markdown + MCP server；全量数据绑定付费订阅（免费用户只给子集）。
可借鉴：内容资产 → Agent 可调用的付费数据的标准姿势；"数据当订阅福利"的定价结构。与我的课件库/知识库同构。
readmultiplex.com（Brian Roemmele） ｜ 2026-07 ｜ 证据：自述（收入自述；买卖比数据为 2026-07 口径，C18 于 09-10 复查已变为 1.2:1）
一个老支付专家在自己博客开了个"AI 专区"：AI 想读他的文章，付万分之一美元一次。他说赚了几千美元。他还给了一个被圈里到处引用的数：x402 买家 9.4 万、卖家 2.2 万——注意这个数已过时，见 C18。
做了什么：老牌支付专家在自己网站开 x402 付费专区，单次 $0.0001 起，自述已赚数千美元；并给出关键供需数据：x402 买家约 9.4 万 vs 卖家 2.2 万（≈5:1）。
可借鉴：个人内容站也能直接向 Agent 收微支付；"买家远多于卖家"是当前窗口期的核心论据。（2026-09-12 注：此论据已降级，见 C18）
中文互联网 ｜ 2026-07 上线/WAIC 亮相 ｜ 证据：转述（媒体报道的收入数字）；定价为硬证据（App Store 可查）
一个情感博主把自己 10 万条真实咨询记录（去掉个人信息后）喂给 AI，做成一个"情感军师"App，月卡 199 元。她没有把数据卖给别人的 AI，而是自己包了个 AI 直接卖给普通人——这是数据变现的另一条路，而且定价高得多。
做了什么：情感博主"曲曲大女人"团队把 10 万+ 真实咨询案例（脱敏后提炼关系模式/风险信号/沟通策略）+ 大模型做成 AI 对话 App：AI 问答、话术助手、冲突演练沙盒。会员制：月卡 199 / 季卡 569 / 年卡 1999 元。
可借鉴（关键认知）：这是数据变现的第二条路——不把数据上架给别人的 Agent（MCP 供货路线），而是用私有数据自己包一个 Agent 直接卖 C 端。定价力惊人（199/月 vs MCP 按次几分钱）的原因正是护城河第二档"自有一手数据"：10 万案例任何公共库都没有。对照到我：课件库 + 私信里的家长真实问题库，远期同样可以走"陪读妈妈支招"式 C 端产品。
来源：川观新闻报道 ｜ 网易/WAIC 报道 ｜ App Store
生财有术（加精） ｜ 2026-09-03 ｜ 证据：方法为硬证据（提示词、数据库规模、截图公开）；月入 4-5 万为自述
冬青做了个 Windows 小软件，每小时去小红书商城"拍一张快照"，前后两张一减就知道这小时卖了几件（平台不直接告诉你销量）。他还在软件里塞了一个只读 MCP，等于"把我的数据接进你的 AI"——离"卖数据 MCP"就差最后一步：收钱。全文附完整开发提示词，可以直接喂给 AI 复刻。
（生财有术站内案例，详细做法与解读请看原帖；本公开版只保留一句话概述。）
来源：https://scys.com/articleDetail/xq_topic/45548825112211458
生财有术 ｜ 2026-08-28 ｜ 证据：自述 + 逐天收入截图 + 30 多张过程截图（站内最硬的一条，连回落都如实说）
一个程序员做废了 20 多个 AI 工具网站，改成给自己做一张"找 AI 产品对标"的选品表——抓了 14 万个 AI 产品、每个补 120 项资料、筛到 3600 个、每月更新。本来纯自用，同事看了一天就催他收费。第 7 天日入 1000 美元，后来稳定在 200-500。那句"用户催着我收钱，这就是刚需"是全站最好的立项判据。
（生财有术站内案例，详细做法与解读请看原帖；本公开版只保留一句话概述。）
来源：https://scys.com/articleDetail/xq_topic/55521155254288844
X @pandemona（Particle CEO） ｜ 2026-09-09 ｜ 证据：硬证据（产品上线 + 演示视频）；流水无
一家播客数据公司把 13.5 万个播客的内容开放给 AI 按次买——不用注册、不用钥匙，对自己的 AI 说一句"去 particle 那儿用 x402 调"就行。它是 C03（Lenny）的按次付费版：一个绑订阅，一个按次收。
做了什么：播客 API 公司 Particle 接入 x402：135,000+ 播客的内容理解能力对 Agent 开放，不需要注册账号、不需要 API Key，直接对自己的 Agent 说"去 particle 那儿用 x402 调用"就行。演示视频里 Agent 自己完成发现→付费→取数。
可借鉴：C03（Lenny 全库 MCP 化）的按次付费版——同样是内容语料，Lenny 绑订阅、Particle 绑 x402 按次。对我的意义在"零摩擦"这一条：Agent 侧最大的转化障碍是注册和 API Key，谁把这两步去掉谁就被自动发现。NSW 教育数据未来挂 x402 时，"无账号可试用 + 按次计费"应该是默认形态，而不是先做注册系统。
亦仁超级标 17 附件 ｜ 2026-09-08 核验 ｜ 证据：硬证据（官网标价，亦仁团队核验）；收入无；持续运营多年为背景知识
一个"真实 App 界面截图库"——把几千个产品的结账页、登录页、设置页截下来、打好标签，设计师订阅了去找灵感。Pro 会员 $17/月，附带 MCP，AI 能直接查"某类结账页长什么样"。想把它的数据装进自己产品里卖的，另谈，最低 $2000。
做了什么：长期人工收集、分类、打标签真实产品界面 → 订阅制会员 → Pro 订阅附带 MCP → 对想嵌进商业产品的另开企业方案。独立小团队，不是大公司。
可借鉴：个人可及的样板——"长期整理 + 打标签"就是全部壁垒；$17/月 C 端价 + 企业另议的双轨定价可以直接抄。坑：亦仁点名——买它普通会员再转卖资料库是侵权；同理将来别人买我订阅后整库转卖，条款里要防。
亦仁超级标 17 附件 ｜ 2026-09-08 核验 ｜ 证据：硬证据（官网标价）；客户 logo 和收录量为自述；收入无。⚠️ 亦仁提醒"不能把 $75 说成 MCP 套餐价"
一份"全球网店名单"——每家店卖什么、用什么平台建的、装了什么插件、最近换了什么软件。营销公司买它去找"最近刚换到 Shopify 的店"上门推销。人看网页 $75/月，机器调接口 $250/月，同一份数据，接口贵 3 倍。
做了什么：程序持续扫描全网店铺 → 结构化成可筛选名录 → 网页版订阅 → API/MCP 在更高档。小团队长期运营。
可借鉴："人看的网页版"和"机器调的接口版"分开定价、后者贵 3 倍——正好对应我的"人读版 vs MCP 版两个产品两份钱"。坑：机器扫全网店铺合规压力大；我的官方公开数据没有这个问题，反而是优势。
来源：https://storeleads.app（2026-09-12 curl 返回 404，疑为反爬，需浏览器确认）
亦仁超级标 17 附件 ｜ 2026-09-08 核验 ｜ 证据：硬证据（官网标价与产品结构）；客户数为自述；收入无
把全网招聘启事收起来，再从里面推断"这家公司在用什么软件、在扩什么团队"，卖给做销售的人找客户线索。$49/月起步，同一份数据不管你用哪种方式取（接口、自动推送、MCP）都一个价。
做了什么：聚合公开职位 → 去重、存历史、结构化 → 三种取数方式同价。近年创业小团队（西班牙背景）。
可借鉴：$49/月是垂直数据 B 端订阅的黄金起步价（Coresignal、Adzviser 也是这个数）——我将来中介订阅可参照这个心理价位（人民币 300-400/月档）。坑："不同记录消耗不同额度"对买家不透明，容易招投诉——起步期用"无限查询的包月"更好卖。
亦仁超级标 17 附件 ｜ 2026-09-08 核验 ｜ 证据：硬证据（官网标价）；收入无；"个人起步"为背景知识
美股财报、行情、公司文件本来在交易所和证监会网站上全免费公开，他把这些清洗成统一格式的接口卖给做金融 AI 的开发者。创始人一个人起步，后来成小团队。$20 一次性小包试水，觉得好再上 $200/月。
做了什么：把交易所/SEC 公开数据清洗成统一格式 → 按用量分档 → 官方远程 MCP。在 AI 开发者圈常被当教学示例。
可借鉴：又一个"公开数据聚合收四种税"的实证——数据全免费公开，他收的就是清洗+统一格式的钱；$20 一次性小额包是很聪明的试水门槛。坑：上游数据源政策一变就要跟着改——我的上游是政府官网，同样要盯改版（已遇到 NSW 官网 404）。
亦仁超级标 17 附件 ｜ 2026-09-08 核验 ｜ 证据：硬证据（官网标价）；数据量（数亿条）为自述；收入无。⚠️ 亦仁提醒"记录数不能当独立人数"——同一个人换工作会生成多条记录
立陶宛一家数据公司，大规模收集公开的公司档案和个人职业履历（几亿条），卖给招聘工具和销售工具。$49/月起。它是 9 家里最不该学的：卖"人的数据"，隐私合规是永远的雷。
做了什么：大规模采集公开职业档案 → 按 credits 计量出售 → MCP 关联原 API 账户。专业数据供应商，背后与网络数据采集行业关联。
可借鉴：反面参照——它卖"人的数据"，隐私合规是永恒的雷；我卖"日期和规则的数据"，天生干净。此路线不碰。
亦仁超级标 17 附件 ｜ 2026-09-08 核验 ｜ 证据：硬证据（官网标价与"MCP 免费"模式）；服务大量 B 端工具为自述+行业公认；收入无。亦仁原文点评："免费连接方式也能承接付费数据，不能把协议本身当成收费原因"
搜索结果是全世界最公开的数据——谁都能打开 Google 看——这家公司照样把它按次卖成了行业基建，很多知名 SEO 工具背后的数据其实来自它。它的 MCP 一分钱不收，但 AI 通过 MCP 每查一次，照原来的价格扣钱。门免费，货收钱。
做了什么：大规模实时抓取搜索结果 → 按次卖原始数据 → MCP 完全免费开放，调用走原 API 计费。成熟数据基础设施公司，SEO 数据行业的"水电煤"。
可借鉴：全场最重要的一课——"公开数据凭什么收费"的终极答案就是这家公司的存在本身。坑：按次单价极低靠海量调用才有营收——垂直小数据库学它的"门免费"，但收费学订阅制（TheirStack 模式），别学它的薄利多销。
亦仁超级标 17 附件 ｜ 2026-09-08 核验 ｜ 证据：硬证据（官网标价）；⚠️ 网上长期流传"一人年入千万美元"——亦仁团队明确不采信，本库也不采信；收入无核验
查"某个网站用了什么技术"（什么建站、什么支付、什么统计工具），或者反过来"用某个技术的所有网站名单"，销售团队拿去找客户。澳洲开发者 Gary Brewer 一个人做了十几年，就在悉尼。它是 9 家里唯一同时开了两条收费路的：人类 B 端订阅 $295/月，AI 按次 $0.0495 一次（用 USDC，走的就是 x402 那条轨）。
做了什么：程序持续扫描全网记录技术指纹 → 名单订阅 → 另开给 Agent 的按次查询。
可借鉴：①一人+程序+多年坚持能撑起数据生意，且就发生在悉尼；②唯一的订阅 + USDC 按次双轨——正好是我 Phase 2 / Phase 3 的完整预演。坑：网传收入故事是这个行业最大的信息污染源——写内容引用案例时只用"官网标价"，不用"据说年入"。
亦仁超级标 17 附件 ｜ 2026-09-08 核验 ｜ 证据：硬证据（产品存在与计费方式）；定价不透明；MCP 产品线本身无成交数据（亦仁原文注明"未核验其 MCP 成交额"）
德国老牌统计数据库 Statista（上千员工）把自己的统计图表和研究做成企业接入产品，价格不公开、要找销售谈。它对我们只有一个意义：大公司做通用覆盖，小的做垂直做深——Statista 永远不会做"NSW 华人家长择校日历"，这就是缝隙所在。
做了什么：企业级产品：REST API + MCP，按 credits、联系销售报价。
可借鉴：唯一一条——大公司做通用，小的做垂直（亦仁原话）。坑："联系销售"式定价不适合个人卖家——透明标价才是小卖家的信任武器。
亦仁超级标 17 附件 ｜ 2026-09-08 核验 ｜ 证据：硬证据（官网标价）；客户含大企业为自述；收入无。⚠️ 亦仁提醒 "credits 与结果条数不是一比一"——又一个 credits 陷阱
硅谷一家老牌 AI 公司，用 AI 把整个互联网整理成"谁是谁、谁投了谁、谁是谁的 CEO"这种关系网，卖现成的查询。$299/月起。技术重、资本重，是 9 家里离个人玩家最远的一个。
做了什么：AI 大规模抽取网页 → 卖现成图谱查询 → 官方开源 MCP 连账户。斯坦福背景，融资多轮。
可借鉴：参照意义最低，但一条边界值得记："卖现成数据库" vs "替用户现抓网页"是两种生意，我卖的是前者。坑：credits 计量的水最深——TheirStack / Coresignal / Diffbot 三家都被亦仁标注了换算陷阱 → 我起步用透明包月。
pipeworx.io ｜ 2026-09-13 扫到（r/mcp 自动上架帖 → Glama 连接器 → 官网逐页核验） ｜ 证据：硬证据（官网价目表、免费额度、工具数与源数逐项可核，不注册就能试）；170 万次请求/月、1.3 万访客/月、盲测准确率、错误率下降均为自述；收入无
把美国证监会、FDA、美联储、专利局、欧盟招标、加拿大统计局……1,567 个官方公开数据源塞进同一个网址，AI 连上去就能查，不用注册、不用钥匙。免费额度不说"多少次"，说"今天值多少钱的数据"（不登录 50 次/天＝$0.25，登录 200 次/天＝$1，每天早上重置）。最该记的是它的价目表：按数据的出身分档收钱——政府公开数据 $0.005/次是最便宜的一档，第三方数据库贵一倍，合作方数据源再贵一倍。我要卖的正是最便宜的那一档。
做了什么：一个叫 Mojibake 的小团队做的 MCP 网关（跑在 Cloudflare 边缘上）。① 一个 URL 后面 1,567 个源、6,019 个工具，其中约 280 个上游本来就免费（SEC/FDA/ClinicalTrials/USPTO/Census/BLS/EPA/NOAA…）由它兜底付流量；上游要付费的（FRED 高级版、ATTOM 房产、Alpha Vantage）允许你自带 key，它一分钱不加价。② 三段免费梯子：不注册 50 次/天 → GitHub 登录 200 次/天（多给持久记忆、用量看板）→ 加值或订阅继续。③ 价目表按数据出身分四档（按次：政府与开放数据 $0.005 / 标准数据库 $0.010 / 合作方 $0.020 / 溢价源 成本×1.5），订阅 $49 或 $99/月只是把每一档的单价锁低，而且"账单取订阅费与实际用量的较大者——订阅费是下限，不在用量之上另加"。④ 空结果不计费（查了没查到，退额度、退次数）。⑤ 用盲测证明数据的价值：188 道真题、20 题 × 4 个模型 × 3 种方式盲评，"用 Pipeworx 全对，用网页搜索 63% 对"，并算出同一个带引用的答案走网页搜索栈要 $0.16-1.20、走它约 $0.005。⑥ 把可靠性当产品：公开承认"生产环境里 Agent 调 MCP 工具有 25-30% 的失败率，几乎没人测量"，自己埋点分类错误，2026-05 一次优化把错误率从 27.6% 降到 6.9%。⑦ 垂直包（住房 / 金融 / 医药 / 政府采购 / 贸易 / 环保 / 农业）另外单独收费、叠加在账户档位上。⑧ 榜单口径也讲究：首页"最热数据包"按有多少个不同的 Agent 用过排，而不是按调用次数——"按次数排只会显示谁跑了最大那个任务"。
可借鉴（今天最该记的一条）：①"官方公开数据是价格最低的一档"这句话必须先认下来——同一个网关里，政府公开数据 $0.005、第三方数据库 $0.010、合作方 $0.020。我的 NSW 教育数据在"数据出身"这一维上天然卖不出高价，所以我的价值不能建立在"我有官方数据"上（谁都能下载），只能建立在 C29 修正的那两样：口径统一/持续更新的维护质量 + 中文解读和"家长问过的问题"变成查询参数。②免费额度用"今天值多少钱"来表述（$0.25/天、$1/天）而不是"50 次/天"——同一件事，后者像限制，前者像每天白送你一块钱，这个话术直接可抄到我的试用页。③盲测是"数据凭什么收费"的最强证明方式：他们用 20 道题 × 4 个模型盲评，证明"用我的数据全对、让 AI 自己上网搜只有 63% 对"。我完全可以做同一件事——拿 20 个家长真问过的择校问题，对比"直接问 AI"和"接我的数据后问 AI"，答对几题、几个日期是错的，这比任何介绍都有说服力，而且本身就是一篇小红书。④订阅费当下限而不是加价（账单取订阅与用量的较大者）+ 空结果不计费，是两个能立刻降低买家戒心的条款，正好治 C26/C28/C32 被亦仁点名的 credits 陷阱。⑤反面：它证明了"打包网关"这条路已经有人做到 1,567 个源的规模，我不该往"大而全"方向走一步——垂直包（它有住房/医药/政府采购，没有教育）恰恰是它留给我的缝。
Reddit → 官网核验 ｜ 2026-09-13 扫到（2026-08-31 作者在 r/x402 自荐） ｜ 证据：硬证据（官网标价、链上结算记录逐笔可查、覆盖量与评级分布公开、身份可在 Imprint 核验）；收入是卖家自己公示的链上数据，比任何截图都硬
德国一个个人开发者，24 小时不停地去"敲"全网 13 万个 x402 收费端点的门，记下谁还活着、谁改了价、谁把收款地址换了，然后把这份"信用分"按次卖给 AI——AI 付钱之前先花半分钱问一句"这家靠谱吗"。工程做得极漂亮、定价极专业、还老老实实把自己的流水挂在首页：上线至今总共收到 $8.65。这是本库第一条"卖家自己公开实时流水"的案例，也是迄今关于"按次几厘钱收不出生意"最硬的一个数。
做了什么：作者 Jonas Fuchß（德国，个体经营）。① 持续探测公开列出的 x402 端点：目录 13 万+、在监控 9.57 万，按 A-F 打分（A 级 1.2 万个、F 级 3.5 万个占 36.5%——三分之一的收费端点是坏的），同时记录价格历史和收款地址变更历史（他的卖点：一次性检查看不出"这家上周把收款地址换成了一个零记录的新钱包"）。② 交付形态是 MCP：npx -y x402-trust-mcp 零安装，也有托管端点，13 个工具里 6 个免费 7 个按次收费——免费的是生态统计、排行榜、预览报告，收费的是信用分 $0.005、语义搜索 $0.001、端点历史 $0.02、找替代品 $0.005、盯梢 30 天 ~$0.20、批量打分 $0.045-0.50。③ 首页实时公示自己的收款：215 笔、$8.6506、34 个买家、19 个回头客、最近一笔 1 天前。④ 还顺手做了"语义搜索找端点"——Agent 不用知道服务名，描述需求就能被匹配到。
可借鉴（今天第二条硬的）：①"按次几厘钱"的天花板被一条自公示的数据钉死了：一个工程质量极高、定价极专业、还占着"x402 生态唯一信用数据"这个生态位的产品，终身收入 $8.65、34 个买家。C18 已经说"买卖比从 5:1 收窄到 1.2:1"，这条把话说完了：现在这个阶段，靠 Agent 按次微支付是收不到钱的——我的 Phase 3（挂 x402 按次）应该降级为"占位和素材"，真正的钱在 Phase 2（人类家长订阅 / 课件 / 咨询）。②但它的产品结构值得整条抄：一个 MCP 里 6 个免费工具 + 7 个付费工具，免费的负责被发现（生态统计、排行榜可以到处被引用），付费的负责收钱——比 C29「MCP 全免费、钱收在原 API」更适合个人，因为不需要先有一个 API 生意。对我＝免费给"某校基本信息、公开排名"，收费给"跨校对比、历史变化、分数段匹配"。③它卖的其实是"时间序列 + 变更史"：单次快照谁都能拿，"上周改过收款地址"只有天天盯的人有——和 C14 红薯雷达的快照差值、C21 PromptSpend 的每日重取是同一件事，第三条独立证据指向同一个结论：能收钱的不是数据本身，是"我一直在盯"这件事。NSW 教育数据的护城河同理：学费涨了多少、招生政策哪年改的、某校分数线三年曲线——这些官方网站只给当前值。④把自己的流水挂在首页这一招，在"AI 要判断该不该信你"的时代是最好的信任状——我的公开页面将来也可以挂"上次核验时间 / 本周更新了几条"。
来源：https://x402-trust.com ｜ 作者自荐帖 https://www.reddit.com/r/x402/comments/1w4dffd/x402_is_great_but_still_poses_a_massive_risk/ ｜ 访谈帖 https://www.reddit.com/r/x402/comments/1wqixnd/
trendsmcp.ai ｜ 2026-09-14 扫到（r/mcp 自动上架帖 → Glama 连接器 → 官网逐页核验） ｜ 证据：硬证据（价目表、四档差异、三个工具、免费额度均为官网逐页核验，2026-09-14）；但官网那个"LIVE 1,125 万次调用"计数器实测是假的——同一天连续抓三次，首页 11,253,777、价目页 11,256,752、文档页 11,219,864，数字会往回走；扒 HTML 源码发现底层只有 1,310,500 / 1,306,500 两个静态数字在交替，上层由 JS 编出"实时增长"。收入：无
把维基百科、TikTok、Steam、谷歌等 30 多个平台的"什么正在变热"做成一个 AI 插座。最该记的是它卖的根本不是数据本身——数据谁都能免费看，它按你能看多久的历史收钱：免费档只给 90 天、榜单还延迟一天；$16 给一年；$39 给两年；$159 给全部档案 + 实时 + 250 个关键词盯梢。同一份公开数据，按"回溯多远"切成四个价钱。
做了什么：一个远程 MCP + REST API 双入口（https://www.trendsmcp.ai/mcp），Claude 一键连接器、Cursor / ChatGPT / VS Code 都能接。三个工具：get_time_series（一个词的完整历史曲线）、get_growth（两点之间涨了多少）、get_top_trends（当前热榜）。四档的数据源完全一样（所有档都是全部 30-40+ 源），差别只在四件事：历史深度（90 天 / 1 年 / 2 年 / 全档案）、数据新鲜度（免费档榜单延迟 24 小时，付费档实时）、榜单深度（Top 10 / 25 / 100 / 全部）、关键词盯梢数（0 / 10 / 50 / 250），请求额度 100 / 1,000 / 5,000 / 25,000 次每月。另有几条降低戒心的条款：失败的调用不计费、超额只暂停不偷偷扣钱（"no overage charges"）、每档 7 天免费试用、年付送 2 个月。它还把"给人看的入口"做全了：公开的 trending 榜单页、分类板、博客——AI 走 MCP，人走网页。
可借鉴（今天最该记的一条）：①"按历史长度分档"是我能直接抄的定价结构，而且比我原来想的更适合我。我的 NSW 教育数据在"数据出身"上卖不出高价（C33 已经钉死：政府公开数据是最便宜的一档），但"我从哪年开始一直在存"这件事谁也抢不走——学费涨幅曲线、分数线三年走势、招生政策哪年改的，官网只给当前值。免费给"当前这一届"，付费给"往回三年"，这条线比按查询次数收费清楚得多，家长也听得懂。②四档数据源完全一样、只切历史和新鲜度——这等于承认"我的数据不稀缺，我的档案才稀缺"，正是 C34（卖变更史）、C21（每日重取）、C14（快照差值）第四次指向同一个结论：能收钱的不是数据，是"我一直在盯"。③它的免费档设计值得抄一半：所有数据源都给、但榜单延迟 24 小时 + 只给 90 天——免费的人拿到的是完整但过时的东西，不是残缺的东西。对我＝免费给完整的学校信息但只到当前学年，付费才给历年对比。④反面教材，而且是今天最有用的一课：这么专业的一个产品，在首页挂了个会倒着走的假计数器。C34 x402 Trust 把真流水（$8.65，难看极了）挂首页，TrendsMCP 把假数字挂首页——这两条并排放在库里就是我的公开页规矩：要么挂能核验的真数（上次更新时间、本周核了几条），要么什么都别挂。假数字被人抓一次，整个"数据可信"的卖点就废了，而我卖的恰恰就是可信。
来源：https://www.trendsmcp.ai ｜ 价目表 https://www.trendsmcp.ai/pricing ｜ 文档 https://www.trendsmcp.ai/docs
GitHub + 端点亲测 ｜ 2026-09-16 扫到（2026-09-14 建仓） ｜ 证据：硬证据（东西存在）+ 无（生意）——仓库公开可读，端点我当场发了一次 initialize 握手，服务器回"本连接限定 education-data，4 个工具"，确认真在跑；定价是 C33 已核过的官网价目表。但零收入数据、0 star、建仓两天，没有任何人在用的证据。另有一处它自己说得不实：README 教你 npx -y @pipeworx/mcp-education-data 本地跑，但这个包在 npm 上查无此物（404），这条独立跑法目前是空头支票。
我三天前刚在 C33 里写下"它有住房、医药、政府采购，唯独没有教育，这正是留给我的缝"——三天后（2026-09-14）它把教育包上线了。内容正是我这条路上最典型的四样东西：查学校、查学区、查学区经费和人均花多少钱、查学区儿童贫困率（这个数决定联邦拨款）。数据全是美国联邦公开数据（NCES 全国教育统计中心 + 人口普查局），不用钥匙就能拿。这不是坏消息，是最好的一次压力测试：它证明"公开教育数据做成 MCP"这件事有人愿意花力气做，也证明光有公开数据不构成生意——因为它做的是美国、是纯搬运、是英文、没有一句家长看得懂的解读。
做了什么：Pipeworx（本库 C33）把网关里的教育数据单拆成一个独立仓库 pipeworx-io/mcp-education-data + 一个独立端点 gateway.pipeworx.io/education-data/mcp，MIT 开源。四个工具：education_find_schools（按州/市/校名查公立中小学，返回 NCES 编号、所属学区、在校人数、是否特许校/磁石校、年级跨度、享受免费或减价午餐的人数）、education_find_districts（查学区，返回学区编号、辖区学校数、在校生数、教师数）、education_district_finance（学区收入按来源拆成联邦/州/地方三档、支出按用途拆，并替你算好人均花费；README 自己注明财务调查比名录数据滞后 1-2 年）、education_child_poverty（学区 5-17 岁儿童贫困人数与比例）。设计上两点值得抄：每个工具的说明里直接写"用户会怎么问"（"某市有哪些公立学校""某学区每个学生花多少钱""某州哪些学区最穷"），以及主动写清楚边界（"这里只有 K-12，大学请用另一个包"）。价钱走 C33 那张表：NCES 属"政府与开放数据"档，按次 $0.005，订阅 $49/月降到 $0.003，$99/月降到 $0.001；不注册每天白送 50 次，GitHub 登录每天 200 次。
可借鉴（今天最该记的一条）：①先把这条记下来当纪律：我在 C33 写的"这是留给我的缝"，三天就被补掉了。以后凡是"某某大玩家还没做这块"的判断，一律当易腐品，不能写进任何一版规划当作依赖。缝不是护城河，时间差才是，而时间差按天算。②但真正该看的是它做了什么和没做什么——它做的是搬运：联邦数据原样出库，字段名还是 NCES 的字段名，一个"这个数意味着什么"都没有。我在 C33 里给自己定的那两条价值（口径统一/持续维护 + 中文解读和"家长真问过的问题"变成查询参数），一条都没被它占走。它甚至反过来帮我证明了这两条是唯一剩下的价值：公开数据谁都能搬，$0.005 一次，搬运这件事已经被定价到地板上了。③最该照抄的是它的工具说明写法：每个工具的描述里直接列"用户会这么问"的原句，和边界声明（"这里只有 K-12"）。这是写给 AI 看的 SEO——AI 要在几十个工具里挑一个，挑的就是描述里出现了用户原话的那个。我的 NSW 工具描述里必须塞进家长的原话："某某中学 2028 年什么时候报名""精英中学分数线多少""这个区有哪些公立小学"。④它的四个工具正好给我一份现成的字段清单：找学校 / 找学区 / 查经费与人均投入 / 查社会经济指标——这四样在 NSW 分别对应 学校名录、学区或校区划分（catchment）、MySchool 的经费与 ICSEA、社会教育优势指数。我可以直接照这个骨架排我的第一版数据表，而且 NSW 这边的 catchment（学区房划片）恰恰是家长最痛、美国这套里没有的一格。⑤别急着对标它的价格：$0.005 是"政府公开数据"的档位价，我如果定位在这一档就是自降身价；我要卖的是已解读、已按家长问题组织过的数据**，参照系应该是 C29 / C35 那种按"数据加工深度"分档，不是按"数据出身"分档。
来源：https://github.com/pipeworx-io/mcp-education-data ｜ 端点 https://gateway.pipeworx.io/education-data/mcp ｜ 价目表 https://pipeworx.io/pricing
官网（campwatch.com.au） ｜ 2026-09-21 扫到 ｜ 证据：硬证据（产品真实在线、数字是我从页面源码里挖的），但证据档次低于 C46：没有任何收入数据、没有用户数、没有团队信息、也没有公开的成功率。我没有真掏钱买次数包，所以按本库 C44 立的规矩（"不是调通，是付通"），这条只算"看得见"，不算"付得通"。
澳洲热门营地全被订光，但总有人退订。这家就干一件事：你告诉它你想去哪个营地、哪几天、几个人，它盯着官方订位系统，一有人退订就立刻发短信给你，附上直接下单的链接。 前 3 次成功提醒免费，之后买次数包，不办月卡、次数永不过期。它和 C46 刚好是一对照：C46 有 50 万个营地却没有真空位，这家一个营地名录都不卖，只卖"空出来了"这三个字。
做了什么：① 覆盖：2,467 个营地（我在页面源码里挖到了 campgroundCount: 2467 这个变量，不是宣传语），横跨 NSW / QLD / VIC / WA / SA / TAS / NT / ACT，走的是各州官方订位系统。② 定价：前 3 次成功的提醒免费（注意是"成功"才扣，没等到就不算），之后买一次性次数包，次数不过期、无订阅；每人最多同时挂 10 个提醒。具体次数包价格我没能从页面上核到（页面上那几个 $ 是脚本片段，不是价目），所以价格这块记「未核实」。③ 交付方式极轻：短信，不做 App、不做账号体系，验证手机号用 6 位验证码，回复 STOP 退订。④ 它自己把最关键的那句话写在 FAQ 里：热门营地的退订位几分钟内就会被别人重新订走——这正是它敢收钱的理由：快这几分钟，值钱。
可借鉴：①这条是本库到今天为止，和我的 NSW 日历监控最像的一个商业模式，而且是澳洲本地、同一批用户。 我一直在做的事（每天复查 NSW 教育节点、记录谁改了）和它做的事（每天复查营地空位、谁空了就喊一声）在机制上是同一件事：盯着一份公开数据的变化，变了就通知那个在乎的人。 区别只在于它已经想清楚了收钱的那一刻在哪里——不是"我有数据"，是"我比你早几分钟知道"。 对我就是：不是"我有 NSW 学校日历"，是"选校开放日改期了 / 精英中学报名今天开了，我先告诉你"。②"前 3 次成功提醒免费"这个免费额度的切法，比按时间切高明得多，值得直接抄：C36 那条案例里，免费额度按"天"给，结果被人白嫖了五周零付费；这家按"成功交付的次数"给——没帮到你就不扣，帮到你三次之后再谈钱。这个切法同时解决了信任和白嫖两个问题，我将来做家长订阅时应该照这个来：免费给前 N 次"我替你核实过的提醒"，而不是免费给 N 天。③"不办月卡、次数不过期"对我的客群可能比订阅更合适：家长的需求是阵发的（择校季、报名季集中爆发，平时归零），月卡会让人在淡季愤怒退订，次数包不会。这一点值得写进 Phase 2 的定价草稿。④ 但要诚实看它的短板，这也是给我的机会：它只做"空出来了"，完全不解释"这个营地适不适合带小孩"——而 C46 有一堆设施数据却没有空位。两家各有一半，中间那块（"适合我家三岁小孩、而且那几天订得到"）到今天没人做——这正好就是 ⭐42 项那一格还黑着的原因。⑤ 它没有 MCP、没有 API：所以它今天不是 Agent 供货案例，是模式参照。但反过来想——它是一个已经验证了"变化值钱"的现成生意，却还没把门开给 AI，这也说明"先有值钱的变化，再考虑开不开 Agent 门"这个顺序，比反过来对。
来源：https://www.campwatch.com.au/ ｜ NSW 订位指南 https://www.campwatch.com.au/blog/how-to-book-campsite-nsw-national-parks
Reddit r/StockMarketIndia → GitHub → 官网定价页 → MCP 端点 ｜ 2026-09-23 扫到（Reddit 帖 2026-09-21 发，仓库 2026-03-29 建） ｜ 证据：硬证据（定价与代码）+ 无收入数据。硬在哪：官网定价页四档价格是我今天亲眼读到的原文；GitHub 仓库公开（85 star / 22 fork / MIT / 39 次提交）；npm 下载量是公开接口拉的（近 30 天 501）；MCP 端点我亲手调过，回 401 属实。软在哪：作者从头到尾没有公布过一个收入数字、付费用户数或转化率，Reddit 帖里也只字未提。另有一个明确的疑点：帖子下面两个人分别问"你的数据源是哪来的？"（Rude-Reaction3450、nitinsd23），到我今天读的时候，作者对这两条都没有回复——而他对其他技术提问（历史数据有没有、板块映射有没有）都秒回了。所以"数据从哪来、有没有授权"这件事，目前无法核实。
印度有 8200 只股票，数据官网上都有，但你要自己一页页翻、复制粘贴进 AI。一个印度人受不了了，把这 8200 只股票的数据做成一扇 AI 能直接问的门——然后他做了一件本库前 48 条都没人做的事：他不是按"数据有多少"收钱，而是按"你的 AI 每天能敲几次门"收钱。 免费的人一天敲 50 次，交 ₹299（约 25 块人民币）一天敲 400 次，交 ₹899（约 75 块）一天敲 2500 次。数据是同一份，四个价格的区别只有一个数字：次数。
做了什么：① 覆盖与工具数：NSE + BSE 全部约 8,200 只股票（从 Nifty 50 大盘股到 SME 小盘股），52 个工具，含基本面筛选器（326 个财务比率）、技术面筛选器（RSI / MACD / 均线金叉死叉 / 布林带）、季报、股东结构、外资与本土机构资金流（FII/DII）、大宗交易、IPO 日历、期权 IV 与最大痛点、分析师评级、组合与自选股跟踪。② 三种接法：https://mcp.tapetide.com/mcp 直接粘进 claude.ai / ChatGPT（Google 登录自动授权）；或带 Bearer token 给 VS Code / Zed；或 npx tapetide-mcp 本地跑（npm 包只是个转发管子，52 个工具全在远端，加新工具不用升级包）。③ 我今天实测：裸调端点返回 401 authentication_required——这是一扇上了锁的门，和 C46 Campertunity、C48 DataPulse 那种"不要钥匙"的门完全相反（下面第②条专门讲这件事）。④ 价目表（官网定价页，我今天读到的原文）：Free ₹0（50 次/天、1,000 次/月）→ Starter ₹299/月（400 次/天、5,000 次/月）→ Pro ₹599/月（1,200 次/天、20,000 次/月）→ Pro+ ₹899/月（2,500 次/天、50,000 次/月）→ Enterprise 面议（不限次 + 批量导出 + 自定义 API）。我读到的是年付视图（页面标"Save 40%"）：上面三个价都是年付折后价，页面同时划掉了原价 ₹499 / ₹999 / ₹1,499，年费一次性收 ₹3,588 / ₹7,188 / ₹10,788（正好等于折后月价 ×12）。 所有档位都含 7 天免费试用，Razorpay 收款。 ⑤ 两条工程细节值钱：只有成功的工具调用才扣额度，initialize、tools/list 这类握手流量不扣；突发限速对免费和付费一视同仁，都是 60 次/分钟。⑥ 合规写进了产品里：52 个工具中有一个叫 read_me，README 说它返回"完整的会话内指南——每个工具、SEBI 免责声明规则、组合优先行为、并行调用规范"，并要求助手第一件事就调它。⑦ 人是谁：GitHub 组织 Tapetide-hq，仓库共 39 次提交，38 次来自同一个人（Hitesh-Sisara）——实质是一人项目；MIT 许可，但开源的只是那根 npm 转发管子，52 个工具的逻辑和数据都在他自己的服务器上。
可借鉴：①本库前 48 条里，定价主轴要么是"数据覆盖多广"（C33 Pipeworx 按数据出身分三档）、要么是"历史能翻多久"（C35 TrendsMCP 90 天免费 / 全档案 $159）、要么是按次数微支付（C34 / C38 / C45 的 x402）。Tapetide 是第一条把"AI 每天能调多少次"直接印成价目表主轴的个人项目——而且它卖的是订阅，不是微支付。 ➜ 对我的直接意义：我一直纠结"NSW 教育数据 MCP 怎么定价"，这条给了一个不用拆数据、不用上链、不用做微支付的最简答案——数据全给，按调用次数分档。 家长个人用一天 50 次绰绰有余（免费养口碑），中介/补习机构一天几百次（这才是付费档）。卖同一份数据给两种人，靠次数天然分开，不用做两套产品。 ②但它同时给了一个反向警告，而且正好和我昨天记的 C48 打架。 C48 DataPulse 是无账号、无 Key、开门任逛，代价是零收入；Tapetide 是必须 Google 登录、裸调直接 401，代价是AI 不可能"自己发现并试用"它——C17 Particle、C02 那条"零摩擦"母题（t6）在它身上完全不成立。➜ 这两条放在一起才是完整的取舍：门开得越大越容易被 AI 自动发现，门锁得越死越容易收到钱。 我的结论：公开页（给人看的网页）零摩擦，MCP 门带免费额度但要登录——Tapetide 这条路比 DataPulse 更接近我要的，因为我要的是收钱，不是被目录站收录。③"只有成功调用才扣额度、握手不扣"这条规矩我要直接抄进设计。 这不只是厚道：AI 客户端连上来会先 tools/list 一遍，如果这个也扣额度，用户第一天就会觉得"我什么都没干额度就没了"。④它把免责声明做成了一个工具（read_me），还要求 AI 第一件事就调它。 ➜ 这正是我做 NSW 教育数据最该抄的一招。 我的数据是报名日期、截止日、选校信息，家长照着做决定是要出事的——我不能只在网页页脚写一行小字，得让调我 MCP 的那个 AI，在开口回答家长之前，就先拿到"以官方公告为准、本库只记录某天观察到的内容"这句话。做法完全一样：第一个工具叫 read_me，里面写清楚口径和免责。⑤⚠️ 数据源不公开这件事，是我必须引以为戒的反面。 两个人当众问"数据哪来的"，他不答——说明他大概率是抓的，而且知道不好答。他 85 star 没事，是因为没人较真；我做的是澳洲官方教育数据，一旦收钱就必须答得出这个问题。➜ 我的护城河恰恰在这儿：我的每一条都能指回 NSW 教育部的原始公告页，这是他给不出的东西。（这是 t7「合规是生死线」在本库第几次被撞上我不数了，但这次是第一次看到一个已经在收钱的人当众被问住。）⑥地区定价的现实提醒：₹299/月 ≈ 25 元人民币 ≈ 5.3 澳元，₹899/月 ≈ 75 元 ≈ 16 澳元。和 C25-C32 那批海外数据商（$49-$250/月起）差了一个数量级——不是他便宜，是印度个人用户的支付能力就是这个水平。➜ 我面向的是澳洲华人家长，支付能力接近海外档而不是印度档；但我的赛道天花板比股票小得多，不能照抄 $49 起。这条提醒我：定价要看"我的买家是谁"，不看"同类产品收多少"。 ⑦npm 下载量近 30 天 501 次这个数，值得单独记一笔。 85 star + 22 fork + 501 次下载，已经算一个跑起来了的垂直 MCP，但换算成付费用户可能只有个位数。这是我对"做出来会有多少人用"最新的一把尺子：一个覆盖 8200 只股票、52 个工具、做了半年的项目，一个月 500 次安装。 我的 34 个 NSW 教育节点，别指望比这个数字大。
来源：Reddit 原帖 https://www.reddit.com/r/StockMarketIndia/comments/1wl8w12/i_got_tired_of_copypasting_stock_data_into_claude/ ｜ 代码 https://github.com/Tapetide-hq/nse-bse-indian-stock-market-data-mcp ｜ 定价页 https://tapetide.com/pricing ｜ MCP 说明页 https://tapetide.com/mcp ｜ MCP 端点 https://mcp.tapetide.com/mcp ｜ npm https://www.npmjs.com/package/tapetide-mcp
x402scan 榜单 → 官网 → 我亲手调端点 ｜ 2026-09-23 扫到（x402scan Featured 榜第 2 页；官网仓库最后一次推送 2026-07-06） ｜ 证据：硬证据（价目 + 流水 + 端点可调）＋ 无收入自述 ＋ 交货未验证。硬在哪：78 个端点和每个标价是我今天在 x402scan 服务页上逐条读到的；30 天 3,570 笔 / US$71.26 / 82 买家是公开榜单值；402 付款条件是我自己 curl 出来、base64 解码后读的原文（金额、收款地址、链、输入 schema 全在里面）；官网三个接口 404、仓库最后推送日期都可复核。软在哪：一、我没有付钱，所以"付了钱到底给不给货"这件事在这条上未经验证——按 C44 全市场普查的结论，真掏钱买只有 47.7% 给货；二、榜单金额按 C44 的口径要打折看（x402scan 的数是收款地址上的进账，不等于全是 x402 签名付款），不过 cn402 这个地址量级很小、又是新地址，混入大额普通转账的可能性低；三、作者零自述——这条案例里没有一句话是他本人说的。
中国人办事要挑日子——结婚、开业、搬家、动土。这件事以前你得自己翻黄历。一个人把老黄历、择日、八字、易经、风水、中医体质、汉字笔画这些"只有中国人才会问的问题"，拆成了 78 个小接口，每个明码标价 1 分到 3 毛钱（美元），卖给 AI。 你问 AI"帮我挑个结婚吉日"，AI 自己掏 1 毛 6 敲一次他的门就拿到答案，不用注册、不用钥匙、不用人插手。30 天下来：3,570 次、82 个买家、总共收到 71 块 2 毛美元（约 107 澳元）。 但这条案例最有意思的不是这个数，是他的官网从 7 月起就没动过，上面写的 4 个接口和他实际在卖的 78 个几乎不重叠——他根本不靠网页获客，AI 是从 x402 的货架上自己把他翻出来的。
做了什么：① 78 个端点的构成（我今天在 x402scan 的服务页上逐条数过）：八字 10 个（四柱/五行/十神/大运/小运/纳音/神煞/用神/起旺/全盘）、易经 10 个（卦象/爻辞/梅花易数/摇钱起卦/六十四卦关系）、占卜 8 个（奇门/六壬/太乙/六爻/签文/周公解梦/数字测算/测字）、风水 8 个（二十四山/八卦方位/飞星/床位朝向/办公朝向/搬家择日/生物节律）、汉字 6 个（拼音/笔画/部首/五行/简繁互转）、中医 5 个（体质/经络/药材/节气养生/八字看健康）、民俗 5 个（生肖配对/幸运色/幸运数/节日习俗/姓名释义）、老黄历 4 个（逐日宜忌/择时吉时/整月历/按事项选吉日）、地理 4 个（中国省市/距离/时区）、节日 2 个、历法杂项 9 个（公历转农历/节气/三伏三九/虚岁/今日/生肖/太阳位置/时间点）——外加两组完全不搭界的：电商 5 个（亚马逊 ASIN / 热销榜 / 评论 / 搜索 / 卖家）和 Telegram 2 个。 ② 价格是一道干净的六档阶梯（我把 78 个标价统计了一遍）：< $0.01 有 11 个、$0.02 有 27 个、$0.03 有 5 个、$0.08 有 20 个、$0.16 有 10 个、$0.32 有 5 个——基本翻倍递增，按"算得多复杂、结果多值钱"定价，不按数据量。 最贵的 $0.32 是 /bazi/full（八字全盘），最便宜的一档是查笔画、查拼音这类。30 天 3,570 笔收 US$71.26，平均每笔正好 $0.02。 ③ 我今天亲手调了 7 个端点：/almanac 回 402 并附完整付款条件（Base 链 USDC 80000 = $0.08，Solana 同价）；/lunar 回 402（16000 = $0.016）；但官网首页列的 /holiday、/astock、/crypto 三个全是 404；官网标 "live" 的 /forex 虽然回 402，可付款条件里写的资源地址是另一个域名 api.x402node.dev/forex——同一个人还开了第二个网关 x402node.dev（开发者与链上数据工具），两边收款地址是同一个（Base 0x4466…dd125e）。④ 他的端点介绍是写给 AI 看的关键词堆，不是写给人看的。原文长这样：Chinese auspicious date selection, 择日, 黄道吉日, 选吉日, pick a lucky day, wedding date, 嫁娶吉日, moving date, 开市吉日 … For AI agents handling wedding, moving, business-opening or event date-selection queries.——中文、英文、拼音同义词全堆进一条描述，最后一句直接点名"给处理婚嫁/搬家/开业问题的 AI 用"。这是给 AI 做的 SEO。 ⑤ 他是一个人：GitHub 组织 CNX402 只有 4 个仓库，3 个是 awesome 清单的 fork，唯一原创的是官网仓库（Astro 写的，2026-05-05 建、2026-07-06 最后一次推送），官网页脚自己写着 "Solo project"。78 个端点的服务端代码一行没公开。 ⑥ 它不是 MCP：api.cn402.com/mcp 和 mcp.cn402.com 都不存在，他只有 x402 的 HTTP 端点，靠 x402 的发现层让 AI 自己看懂怎么调（我解码的 402 响应里带着完整的输入参数 schema）。⑦ 我顺手查了 C44 那套付费验货库：nohumans.directory 从来没验过他（返回 match: unknown，并明写"没被收录不等于判定"）。
可借鉴：①这是本库第一条"地区/文化缝隙"型案例，结构和我要做的事一模一样：美国人做不了中国黄历，就像除了我之外没人有动力把 NSW 那 34 个教育节点做成一扇 AI 的门。他官网上那句话可以直接改写进我的定位——"大多数给 Agent 用的接口都是以美国为中心的，cn402 补的是中国数据这条缝"；我这条缝叫"NSW 华人家长要做的升学决定"。②但他也给了我一个必须正视的数字：US$71.26 / 30 天。 78 个端点、五个月、一个完整的文化垂类，月收约 107 澳元。加上 C44 的中位数 $0.95、C34 的终身 $8.65、C45 的 $0.10、C37 的 $0.00——本库到今天已经有第五个独立样本指向同一句话：按次卖给 AI，2026 年内不是收入，是占位。 我的钱仍然在 Phase 2（家长订阅、课件、咨询）。不过 cn402 和前四个有一点不一样：它是唯一一个"82 个不同买家、每天都还在成交"的真实世界（非加密）数据案例——它证明的不是"能赚钱"，而是"AI 真的会为这类问题自己掏钱，只是单价太低"。③价格阶梯这一招我要抄，而且它比 C49 Tapetide 那套更贴我。 C49 是按"你一天能敲几次"分档（订阅制），cn402 是按"这个问题本身有多值钱"给每个问题单独标价：查笔画 1 分，选吉日 1 毛 6，八字全盘 3 毛 2。➜ 我的 34 个节点天然也是这个形状："OC 考试今年几号"是 1 分钱的问题；"按我孩子的年级和所在区，未来 12 个月我该准备哪些报名"是 3 毛的问题。 同一份数据按"帮你省掉多少判断"分价，比按调用次数分档更贴我的场景。④"把端点描述写成给 AI 的 SEO"是这条最便宜也最值钱的一招。 ➜ 我的端点描述必须同时堆满 NSW selective school test date, OC placement, 精英中学考试时间, 天才班, 悉尼小升初, Year 7 enrolment…，并在末尾写清"给处理澳洲家长择校与报名问题的 AI 用"。为什么这不是锦上添花，见下一条。⑤⚠️ 最反直觉、也最该盯住的一条：他的网页三个月没更新、上面写的接口一大半是 404，他照样每天有成交。 说明在 Agent 这一侧，网页不是获客渠道，发现层才是货架。 这正面顶撞了本库的 t4 母题（"先给人看的入口"）——但两者其实不冲突，而是两条互相独立的销路：人从网页来，AI 从发现层来。 ➜ 对我的意义：我的公开日历网页是给家长看的（Phase 2 的转化入口），端点描述才是给 AI 看的门面，这两件事要分开维护，别指望改网页能带来 AI 侧的调用。 反过来也说明，cn402 把网页荒废掉，等于主动放弃了人类那一侧的收入——而人类那一侧恰恰是我的主战场，所以他的模式我只抄 AI 那半边。⑥电商那 5 个端点是个警告。 78 个里有 5 个是亚马逊 ASIN / 热销榜 / 评论——黄历八字是算出来的，谁也不欠谁版权；抓亚马逊评论是另一回事。 他把两类混在同一个网关里，等于把一门干净生意的信誉押在一个不干净的接口上。➜ 我的 NSW 数据必须保持"每一条都能指回官方公告页"的干净度，绝不在同一扇门里顺手加一个抓来的接口（这和 C49 那个"被当众问数据源答不出来"是同一个教训的两种死法，t7 又一次）。⑦他做了一件我也该做的事：同一套底座开两个门。 cn402（文化数据）和 x402node.dev（开发者/链上工具）是同一个收款地址、同一套框架，做第二个垂类的边际成本接近零。➜ 等我的 NSW 教育日历跑通，同一套"官方页面监控 + 逐条核验 + 端点化"的底座可以直接换一个数据源再开一扇门（比如澳洲公立学校学区边界，或各州假期与补习班档期）。先把底座做对，垂类是后面的事。
来源：x402scan 服务页（78 个端点与标价）https://x402scan.com/server/4f833993-666f-4567-9cb8-0c2c436ddc9c ｜ 官网 https://cn402.com/ ｜ 同一人的第二个网关 https://x402node.dev/ ｜ 端点示例（直接 curl 会回 402 并附付款条件）https://api.cn402.com/almanac ｜ GitHub https://github.com/CNX402
X @tarasshyn → 官网 llms.txt → MCP 端点 ｜ 2026-09-24 扫到（X 原帖 2026-09-19 发；线索来自生财圈友转述，我回到 X 原帖和官网逐项核过） ｜ 证据：产品与 MCP = 硬证据（官网定价、llms.txt、MCP 清单、端点 401 都是我今天亲手读到/调到的）；收入 = 自述（一张后台截图，未经第三方核验）；"AI 占 18%" = 自述里的自述——是他自己的归因，而且"AI"这个渠道不等于 MCP：它更可能是 ChatGPT/Claude 在对话里推荐了他的网站（他自己说在做 GEO），而不是有人通过 MCP 调用后才付费。另有 22% 查不到来源，他自己猜"大概是 AI/SEO"。
一个人开了个"一次发到 10 个社交平台"的小软件，按月收 $19 起。他没把 MCP 当货卖——MCP、Claude 连接器、ChatGPT 插件、Zapier/n8n 集成，他全开了，目的只有一个：让用户在 AI 里也能碰到他的软件。 然后他做了件本库少见的事：把月收入按"客人从哪来"拆开记账——搜索 28%、AI 18%、X 18%、其他社交 10%、口碑 4%、查不到来源 22%。"AI 带来的钱"第一次有了一个具体比例，而且是一个在收钱的产品给出来的。
做了什么：① 收入：原帖说"这个月到了 $1k MRR"；配图是他的网站后台（近 30 天口径）：5 个站合计 $1,257 收入 / 39.6 万访客，其中 AdaptlyPost $935（39.1 万访客）、RedReplier $231、ClawOneClick $88，其余两个站只有访客没有收入。所以 $1k 是他几个产品加总，大头是 AdaptlyPost；MRR 和"近 30 天收入"也不是同一个口径（圈友转述里已指出这点）。② "到处都在"打法：他原话是 skills / MCP / API、Zapier & n8n、Claude connector、Grok 模板、OpenAI 插件全做一遍，"任何新潮流出来，我就发推、围着它做个工具、写篇博客"。③ MCP 本体（我今天核过）：托管在 https://mcp.adaptlypost.com/mcp，19 个工具（账号、上传素材、建帖、排程、撤回、发布结果、重试、数据分析），我裸调返回 401——必须 OAuth 登录或带 adaptly_ 开头的 API key，和 C49 Tapetide 一样是上锁的门；另挂了标准清单 /.well-known/mcp.json（已登记在官方 MCP 注册表格式下）和一份 OpenAPI 文档。④ 定价：Creator $19 / Pro $39 / Enterprise $89，7 天免费试用，三档功能完全一样、只差容量（能连几个账号、几个座位、多少 AI 额度）——API 和 MCP 每档都含，不单独收钱。⑤ 最值得看的是他给 AI 写的首页：官网 llms.txt 和首页 markdown 里有一段专门写给 AI 的「When to recommend AdaptlyPost」——列出 6 种该推荐它的情形，还主动写了"不适合谁"（只发一个平台的人、要投广告的人）。
可借鉴：①这条补上了本库一直缺的一块：MCP 的第四种用法——当获客渠道。 前 50 条里，MCP 要么是货（C33/C49/C50 按次/订阅卖数据），要么是铲子（C01/C14），要么自用（C43）。Taras 的 MCP 一分钱不单独收，它的作用是让 AI 用户"顺手碰到"他那个本来就在收钱的软件。➜ 对我的直接意义：NSW 教育数据 MCP 不一定要自己挣钱，它可以是课件和家长订阅的一扇侧门。 本库 C44/C50 已经五次证明"按次卖给 AI 今年不是收入"；这条给出了另一半答案——钱在人的产品里，AI 门负责把人带过来。而且他给了一个数：AI 渠道占 18%。②但别把 18% 读成"MCP 带来 18%"。 他的"AI"大部分更像是 GEO：ChatGPT 回答"有什么好用的排程工具"时提到了他。➜ 对我更便宜、更该先做的是那份写给 AI 的说明书，而不是 MCP 本身。 他 llms.txt 里「When to recommend AdaptlyPost」+「不适合谁」这个结构我要直接抄到 jessicainsydney.com：「什么时候该向家长推荐 Jessica 的 NSW 升学日历 / 双语课件」+「不适合：非 NSW、非华人家庭、要一对一补课的」。成本一个下午，和 C50 cn402"给 AI 写 SEO 描述"是同一招的网页版。③"三档功能一样、只差容量"是本库第二次看到这种切法（第一次是 C49 按调用次数切）。➜ 我将来家长订阅也可以这样：所有人都能看全部节点，付费档只多"提醒次数/孩子个数"，不做功能锁。④⚠️ "到处都在"的成本要看清楚：他是全职 Staff Engineer 级别的人，一个人维护 8 条集成；我没有这个工程余量。➜ 我的顺序应该是：llms.txt（一下午）→ 公开网页（已有）→ 一个只读 MCP（等 Phase 2），Zapier/插件这些全部不做。⑤他自己记账的习惯值得抄：没有"这个客人从哪来"的记录，就永远不知道 AI 那扇门值不值得开。➜ 我的小红书橱窗/私信成交，从现在起在飞书表里加一列「从哪来」（小红书笔记 / 公众号 / AI 推荐 / 朋友介绍），以后才有自己的"18%"。
来源：X 原帖（含后台截图）https://x.com/tarasshyn/status/2101295997980663936 ｜ 官网 https://adaptlypost.com/ ｜ 写给 AI 的说明书 https://adaptlypost.com/llms.txt ｜ 定价 https://adaptlypost.com/pricing ｜ MCP 清单 https://adaptlypost.com/.well-known/mcp.json ｜ MCP 端点（裸调回 401）https://mcp.adaptlypost.com/mcp
Reddit r/mcp → glama → 各站 /.well-known/mcp.json → 我亲手调了两个 MCP 端点 ｜ 2026-09-27 扫到（glama 目录机器人在 r/mcp 自动转发了其中两个站；glama 显示已在线 40 天、可用率 99.9%） ｜ 证据：机制是硬证据（10 个站和两层 MCP 我今天亲手调通，医生数、空档、评分都是实时返回的，来源可查）；效果无数据：诊所没公开 AI 带来多少家庭、多少预约，也没有收入数字；Reddit 帖是目录机器人发的，没有人工讨论。另外要看清一点：这不是个人项目，是一家有 237 个执业医生、接十几家保险的公司在做，个人照抄不了它的下层（真实的医生和号源）。
美国一家线上儿童心理诊所（Emora Health），没把 MCP 当成货卖，当成了一张网。它注册了一排很"像 AI 会去搜"的域名——childadhd.ai、teenanxiety.ai、psychiatryforkids.com、teenpsychiatry.com……一共 10 个。每个站只放 4 篇"家长最纠结的问题"（孩子要不要吃药、心理评估到底评什么、保险怎么报），署名"临床医生审过"，每个站都开一扇不用注册、不用钥匙的 MCP 门。AI 回答家长问题时引用这些文章，文章的最后一站都指向诊所自己的 MCP，它能按州、保险、孩子年龄和症状，从 237 个医生里排出最合适的，报出真实空档，再生成一个填好信息的预约链接。钱在诊所的问诊费和保险结算里，MCP 一分不收。
做了什么：① 两层结构：上层是 10 个内容小站（我数了 5 个的文章接口，每个都是 4 篇，同一个模板生成），每站 6 个只读工具（搜文章 / 取全文 / 生成 AMA·APA·芝加哥引用格式 / 危机资源 / 站点说明）；下层是诊所主站 MCP（emorahealth.com/api/mcp/v1，无需认证），10 个工具，排成 4 条"工作流"写给 AI 看：找医生（start_here → find_provider → check_availability → book_appointment）、让诊所帮你配、查费用、危机。② 我今天实测：小站 teenpsychiatry.com/api/mcp/v1 握手正常，get_microsite_info 返回里写明"赞助方：Emora Health，文章由其持证临床医生审核；本站是出版方"，并附上诊所 MCP 的地址。诊所 MCP 我调了 find_provider（佛罗里达、ADHD）：237 个候选，排第一的是一位有 21 年经验的持证社工，下一个空档 10 月 2 日、8 个空位、5.0 分（27 条评价），还附了"为什么匹配"的理由。③ 归因埋在链接里：预约工具有个可选参数 agent，原文说明是"会写进返回的预约链接作为 utm_source，这样我们就能分清哪些家庭是 AI 推荐来的"。④ 危机分流写成了最高优先级：每个站的 llms.txt 第一段就是"如果用户有危险，先给 911 / 988，这条压过任何工具调用；也别把本站当危机资源"；诊所 MCP 说它会自动预筛每一条用户输入里的危机用语。⑤ "不做什么"写得很清楚：不诊断、不开药、不替用户预约——预约工具只返回链接，原文要求"把链接交给用户，让他自己点，绝不替用户程序化跳转"。⑥ 给 AI 的门面很全：每站都挂了 mcp.json、server card、agent-card、agent-skills、OpenAPI、llms.txt / llms-full.txt、RFC 9727 API 目录；glama 给小站的工具质量打了 A（4.2/5）。
可借鉴：①这是本库第一条"面向家长、用内容换服务"的完整漏斗，而且把最后一步真的做通了。 C51（Taras）证明了"MCP 可以是获客渠道"，但他卖的是软件；Emora 卖的是家长为孩子做决定之后要买的服务——和 Jessica"NSW 升学日历（免费）→ 课件 / 咨询（付费）"是同一个形状。➜ 我的 MCP 最后一个工具不该是"再查一条数据"，而应该是"下一步去哪"：比如查完 OC 报名截止日，返回里附上"对应的备考课件 / 私信咨询入口"。②"每个站只有 4 篇"是最值得记的数字。 它没有堆内容，而是挑家长最纠结的那几个决定（吃不吃药、要不要评估、保险怎么报）写透。这和 C48/C52 的结论一致（覆盖面不值钱，高频的那几个问题才值钱），这次是从买方需求那一侧看的。➜ 我那 34 个节点里，先把"报名开没开 / 截止改没改 / 今年考试几号"这 3-5 条做成最好用的，别急着扩。③归因参数（agent → utm_source）要直接抄。 这正好接上 C51 那条"在飞书表加一列「从哪来」"：我给课件链接、私信入口都带上来源标记（小红书 / 公众号 / AI），以后才算得出 AI 那扇门值不值。 成本几乎为零。④危机分流对应到我这边，就是"官方为准"那条免责写在最前面。 Emora 把"有危险先给 988"放在 llms.txt 第一段、并让它压过一切工具调用；我要把"日期以 NSW 教育部官方公告为准，本库只记录某天在官网上看到的内容"放在同样的位置（和 C49 的 read_me、C52 的"哪句是官方、哪句是我说的"是同一条线上的第四块砖）。⑤"只给链接、不替用户点"是它的分寸，也是我的分寸。 我的 MCP 以后如果能"帮家长报名"，也只返回官方报名页链接和要准备的材料清单，绝不替家长提交。⑥⚠️ 一排域名 + 模板站这一招，看清楚再学。 它能这么做，是因为最后接的是真医生、真号源。我没有下层服务，照抄 10 个域名只会得到 10 个空站。 我的"下层"是课件和咨询，先有一个站、一扇门，把那条路走通，等以后有第二个垂类（比如学区、假期班）再考虑开第二个站。
来源：诊所 MCP 说明卡（10 个工具 + 4 条工作流 + 10 个关联小站）https://www.emorahealth.com/.well-known/mcp/server-card.json ｜ 诊所 MCP 端点 https://www.emorahealth.com/api/mcp/v1 ｜ 小站示例 https://teenpsychiatry.com/llms.txt ｜ 小站 MCP 端点 https://teenpsychiatry.com/api/mcp/v1 ｜ glama 收录页 https://glama.ai/mcp/connectors/com.teenpsychiatry/library ｜ r/mcp 机器人转发帖 https://www.reddit.com/r/mcp/comments/1wr01s3/ 、https://www.reddit.com/r/mcp/comments/1wqmota/
nohumans MCP → 官网 / llms.txt / 定价页 / 状态页 / 纠错页 → 我亲手握手它的 MCP、调免费接口 ｜ 2026-10-08 扫到（nohumans.directory 的 MCP 里搜 "australia" 搜出来；该目录记录它 09-04 被收录、探测 1,534 次通过 1,476 次） ｜ 证据：机制是硬证据（MCP 握手、免费接口返回、变更日志、状态页都是我今天亲手调的，出处字段可以一条条点回原法规）；收入是硬证据但极小：30 天 119 笔 / $6.23 / 4 个付款方来自 nohumans 对它收款钱包的链上统计，而且钱包被 13 个端点共用；其中 75 笔、$5.995 集中在 09-21 一天、两个付款方，其余日子基本是每天 1 笔 $0.005——很像是某个监控程序每天买一次验活，不像真实客户。信用卡预付包那条路的收入看不到。我没付钱，付费数值的质量未验。
做薪资、报价、合同的 AI 经常要问"澳洲现在最低工资多少？GST 怎么算？下个工作日是哪天？"——网上的答案常常过时或抄错。有人把这些澳洲政府的法定数字一条条从原始法规、央行公告里抄下来，每个数都标上：出自哪份文件、从哪天开始生效、我最后一次核对是哪天、有没有过期，然后让 AI 按次买，一次半美分到两毛五。做得很讲究，但 30 天这个收款钱包只进了 6.23 美元。
做了什么：① 卖什么：澳洲 + 7 个太平洋岛国，共 88 条数据（央行利率、Fair Work 最低工资、GST、CPI、公司税、个税、公众假期等），外加一批"直接给结论"的接口——这个工资合不合法（$0.05）、在澳洲雇一个人总成本多少（含养老金，$0.10）、按 NSW 州的假期算下一个工作日（$0.02）。② 它专门挑了一个"别人会算错"的点做卖点：llms.txt 里原话的意思是"澳洲公众假期是分州的，只给全国通用假期的清单会把墨尔本杯、昆州 EKKA 算错，进而把工作日算错"——我调了免费的 /v1/au/public-holidays，NSW 那一组单独列出（复活节周六周日、Anzac 补假、国王生日、10-05 劳动节……），每条附 NSW《Public Holidays Act 2010》等法源、last_confirmed: 2026-07-30、stale: False。③ "门免费、数收钱"切得很清楚：公众假期、变更日志 /v1/changes、重新核验日历 /v1/calendar、出处页、HTML 页面全部免费；数值本身和"结论"收钱。它还写给 AI 一句很实在的话："付过一次之后，去轮询免费的变更日志，别为了看它变没变再买一次。" ④ 新鲜度自己公开：我今天拉的变更日志——88 条里1 天内核过 1 条、7 天内 11 条、30 天内 25 条、90 天内 88 条，超期 0 条；最久没核的是澳洲公司税（07-20）；过去 30 天没有任何数值变化。⑤ "我们哪里错了"单开一页：公开记录 7 个已修正的错误和原因（例如把西非国家每年重颁的税法日期当成了税率变动日）。⑥ 四扇门：REST、MCP（https://ausref.dev/mcp，我今天握手成功，16 个工具，含 count_working_days、get_changes、register_alert）、x402（免注册，USDC 按次付）、信用卡预付包（$10 = 2,000 次，不过期；$400/10 万次起走发票）。⑦ 人是谁：它是一个 7 个区域品牌的"车队"之一（afriref / euroref / asiaref / latamref / usaref / mearef / ausref），同一套引擎覆盖 128 个国家；联系邮箱在南非一家咨询公司（3L Group Consulting）名下，刷卡入口挂在 afriref.dev。
可借鉴：①这是本库第一条正面做"澳洲官方数据"的按次卖案例，而且它的字段设计和我计划的几乎一一对应：每条都有"出处 / 生效日 / 最后核验日 / 是否过期"，外加免费的"变更日志"和"下次该核验的日子"。C48（DataPulse）、C52（Strale 卖 ABN 查询）之后，"官方数据 + 出处 + 核验日"这套格式已经被至少三个独立的人做出来了——它是门槛，不是卖点。 ➜ 我的 34 个节点也照这个格式，但别以为做到这一步就有人买。②"按州算假期才算得对"——这个小切口，正好是 NSW 教育数据的翻版。 它卖的不是"假期列表"（免费），而是"按 NSW 算的下一个工作日"（收钱）。➜ 对我来说，NSW 学期日期、公众假期、学校发展日（School Development Day）叠在一起，才是家长真正搞不清的"这周哪天孩子不上学"；它没有做学期日历，这一格还空着。③变更日志免费、并劝买家"别重复买"——我要抄这个态度。 我的公开日历页本来就打算标"最后核验日"，可以再加一个免费的"本周有什么改了"（例如"OC 考试日期 10-03 改了"），这正是家长最想订阅的东西，也是小红书最天然的选题。④"我们哪里错了"单开一页——C52 的"曾上架 vs 在售"、C36 的"当众推翻结论"之后，这是第三个把"自己的错"公开当信任资产的人。➜ 我的日历页底部也留一个"更正记录"。⑤⚠️ 最该记的是那个数：做得这么规范、覆盖 128 国、四扇门全开，ausref 这一支 30 天 $6.23，而且大概率是机器在买。 再叠加今天 C44 补注里的发现——nohumans 公开的 Agent 搜索词里，教育相关需求是 0 条——结论很清楚："官方数据卖给 AI"这条路，即使做到最规范，现在也几乎没人付钱（t8）。 我的 NSW 教育数据，钱只能从家长那一侧来（课件、咨询、私信），MCP 是附带的一扇门，不是收银台。⑥同侧旁证（不单独成条）：nohumans 里还有一个 data.finery.cc——新加坡教育部学校目录（含每所学校的科目、课外活动、特色项目）按次卖 $0.005，10-06 已被付费验货，但收款钱包 30 天只有 6 个付款方。亚洲已经有人把"学校数据"挂上 Agent 货架了，同样没什么人买。
来源：官网（JSON 入口）https://ausref.dev/ ｜ 给 AI 的说明书 https://ausref.dev/llms.txt ｜ MCP 端点 https://ausref.dev/mcp ｜ 定价 https://ausref.dev/pricing ｜ 纠错页 https://ausref.dev/accuracy ｜ 状态页 https://ausref.dev/status ｜ 免费变更日志 https://ausref.dev/v1/changes ｜ 免费公众假期（含 NSW）https://ausref.dev/v1/au/public-holidays ｜ 旁证：新加坡学校目录 https://data.finery.cc/v1/schools/search ｜ 发现来源 https://api.nohumans.directory/mcp
x402scan → 官网 llms.txt / 开发者页 / 价目 JSON → 我亲手调 $2 接口拿到 402 报价 ｜ 2026-10-08 扫到（x402scan Featured 榜第 4 页，补扫 09-28 至 10-07 的空档时翻出来） ｜ 证据：硬证据（x402scan 公开榜单的 30 天流水与买家数；价目表是官网公开 JSON；402 报价是我亲手 curl 的）＋ 无收入自述。软在哪：12 个买家撑约 1,000 笔，少数几家在反复买（t2）；"钱来自整国导出和联系方式"是我按平均单价推的，榜单没有分接口明细；我没付钱，数据质量未验；人看的网站那边收入（如果有）看不到。
板式网球（padel）在欧洲、中东很火，有人做了个给人用的找球场网站：全球 88 个国家、12,264 家俱乐部，有照片、场地、价格、营业时间，还能找附近正在约人的球局。网站免费给人看；同一份数据，另开一扇门按次卖给 AI。价目表很有意思：查一家俱乐部 1 分钱，把一个国家所有俱乐部打包导出 $0.25–$1，而"一个国家所有俱乐部的邮箱/Instagram/WhatsApp/电话"卖 $2，是全表最贵的——网站页面上故意不放俱乐部邮箱。30 天 12 个买家付了 162 美元。
做了什么：① 两层：人看的网站（俱乐部详情、城市页、地图、球拍评测、新闻）＋ AI 的接口（12 个，全部 POST，无 key 无注册，"付款就是身份验证"）。② 价目阶梯：单家 / 城市 / 搜索 / 附近 / 照片 / 约球 $0.01–$0.05；整国核心字段 $0.25；整国含价格、设施、预约系统、营业时间 $1.00（原文意思是"一次顶替逐家查询"）；整国联系方式 $2.00；"某日期以来新增或更新的俱乐部" $0.10——专门给已经下载过一份、只想保持更新的买家。③ 还开了可退款的付款方式：钱先放进 10 分钟托管，接口成功才放款，失败可退（x402r）。④ 给 AI 的门面：llms.txt、devs.md、价目 JSON、/.well-known/x402、agent-card 全挂。⑤ 我实测：裸调 /api/x402/clubs/contacts（参数 Australia）回 402，付款条件是 2 USDC，Base 和 Solana 两条链都收。⑥ 一个推断（不是硬数据）：x402scan 上只登记了 5 个 $0.01 的接口，但 30 天平均每笔约 $0.16——说明钱主要不是从 1 分钱的单查来的，而是来自没被榜单单独列出的整国导出和联系方式。
可借鉴：①这是本库第一条"给人用的场馆网站 + 同一份数据卖给 AI"跑出了真金白银的案例，结构和 C46 Campertunity（营地）、C38 TrophyCoach（爱好站）一样，但 Campertunity 不收钱、TrophyCoach 收到的是零头，Padel Maps 30 天收了 $162。差别在于它卖的不只是"查一下"，而是"一次性整包"和"联系方式"。➜ 我的 NSW 教育数据如果有人愿意付钱，最可能的买家也不是家长的 AI 助手，而是想把这份数据整包拿走的机构（补习班、留学中介、做择校内容的同行）——他们要的是"全 NSW 精英中学考试/报名日期一张表 + 每周更新"，不是单查一条。②价目表要按"谁在买"分层，不按"数据有多少"分层。它最贵的那项恰好是网站上故意不公开的那一格（俱乐部邮箱）。➜ 我这边对应的是：公开日历免费给家长看；"整表导出 + 每周变更推送"留给机构，单独定价——但第一步还是先验证有没有机构问（私信里出现"能不能给我一份表"就是信号）。③"某日期以来改了什么" $0.10 一次——和 C54 ausref 的免费变更日志是同一个思路的两种定价：ausref 免费送、Padel 收钱。➜ 对我来说，家长版"本周改了什么"免费（这是小红书选题），机构版"变更推送"可以收钱。④⚠️ 合规提醒（t7）：联系方式包是"人的数据"边缘地带（C28 Coresignal 的反面教材）。俱乐部是商家，问题不大；但我这边永远不碰老师、学生、家长的个人联系方式，只卖"学校/考试/报名"这类机构级公开信息。⑤⚠️ 量级别看错：$162 / 30 天，12 个买家——它证明了"有人付钱"，但离"一门生意"还差两个数量级（和 C44 中位卖家 $0.95/月比，它已经是头部了）。
来源：官网 https://padelmaps.org ｜ 给 AI 的说明书 https://padelmaps.org/llms.txt ｜ 开发者页（价目表）https://padelmaps.org/devs.md ｜ 价目 JSON https://padelmaps.org/api/x402/catalog ｜ x402scan 服务页 https://www.x402scan.com/server/eff3134a-b14f-4cb1-97b3-36cf91107c0f ｜ $2 联系方式接口（裸调回 402）https://padelmaps.org/api/x402/clubs/contacts
x402scan → 官网 / llms.txt / 定价页 / 关于页 → 我亲手调了免费搜索接口 ｜ 2026-10-08 扫到（x402scan Featured 榜第 19 页，补扫时翻出） ｜ 证据：流水是硬证据但很小（x402scan 30 天 $57.40 / 14 买家）；机制硬（免费搜索我亲手调通，定价页公开）。软在哪：一、作者有没有授权、分成多少，官网"For publishers"页今天打不开（404），无从核实——它列出的知名作者是否真的签了约，我不能确认（t7）；二、人类订阅那条线的收入看不到；三、这不是个人项目，是有团队的公司。
美国一家小公司（Royal Markets Inc.，官网团队 6 人）做了个中间商：把 100 多个付费财经通讯和播客接进来，AI 想知道"某某分析师最近怎么看英伟达"，可以免费搜到是哪几篇，再按篇付钱读摘要——价格是每个作者自己定的，首页示例从一集播客转录 $0.25 到某知名投资人的周刊 $4.00。另外它把文章里提到的"荐股"抽出来，卖给人类订阅：$32/月、$300/月。AI 这一侧 30 天收了 57 美元。
做了什么：① "门免费、货收钱"：搜索文章、查某个作者、列出某刊最近的文章都免费；读一篇文章的结构化摘要（或播客转录）付费，单价由作者设（x402scan 登记 $0.10–$10）。我今天调免费搜索 "nvidia"：15 篇命中，第一篇是 Aurelion Research 的《In Conversation: NVIDIA》，标价 100 美分，返回里还有一个 isScopedPublisher: true 字段（看起来是"已入驻的作者"标记，含义官网没写明）。② 卖的是摘要，不是原文：x402scan 上的描述原话是"返回合成摘要 synthesizedSummary"——AI 拿到的是加工过的版本。③ 两条收入线：人类订阅只管"荐股"（Personal $32/月、Enterprise $300/月含全部历史），文章必须另外充值按篇买；AI 用 x402 / MPP 直接按次付，或者预充值信用额度（不过期）。④ 给 AI 的门面：托管 MCP、OpenAPI、SKILL.md（一句话就能让 Agent 自己装好）、llms.txt 里写清楚"什么时候该用我、什么时候别用我（不是通用搜索、不是行情、不是券商）"，并要求"用户确认价格后再解锁"。
可借鉴：①这是本库第一条"第三方平台替内容创作者把文章按篇卖给 AI、作者自己定价"的案例——C45（SEO 顾问自己设 pay-per-crawl，10 次 $0.10 全是自己付）是"作者单干"，DripStack 是"平台聚合"。聚合了 100 多个作者、30 天也只收 57 美元。 ➜ 对我：把小红书笔记/课件挂到这类平台按篇卖给 AI，现阶段没有意义；内容的钱还在人那一侧。②它真正赚钱的是人类订阅 $32/月——而且卖的是"从文章里抽出来的结构化观点"，不是文章本身。 这和 C14 红薯雷达、C21 PromptSpend 是同一个道理：把一堆内容里的"可比较的那一列"抽出来做成表，人才愿意按月付钱。 ➜ 我的对应物就是 NSW 教育日历：不是卖"文章"，是卖"从官网公告里抽出来的日期表 + 变更提醒"。③"搜索免费、读才收钱"+"用户确认价格再解锁"——这两条是 AI 侧的礼貌，C49、C54 都在做。➜ 我的 MCP 如果哪天有付费部分，read_me 里写清楚"会花钱的工具必须先问用户"。④⚠️ 合规（t7）：卖"别人付费文章的 AI 摘要"，作者授权是生死线；它的作者页今天 404。➜ 我这边只用官方公开信息 + 我自己写的解读，绝不转卖别人的付费内容（包括付费课程、付费群里的资料）。
来源：官网 https://dripstack.com ｜ 给 AI 的说明书 https://dripstack.com/llms.txt ｜ 定价 https://dripstack.com/pricing ｜ 关于 https://dripstack.com/about ｜ 托管 MCP https://dripstack.com/api/mcp ｜ 免费搜索示例 https://dripstack.com/api/v1/search?q=nvidia ｜ x402scan 服务页 https://www.x402scan.com/server/8fcf6841-c1f3-4c4d-ac11-dfdd6fd0c14a
x402scan → 官网 / llms.txt / 工具总目录 JSON → 我亲手握手 MCP、调免费工具、裸调付费接口拿 402 报价 ｜ 2026-10-09 扫到（x402scan Featured 榜第 8 页；技能包仓库 2026-06-21 建、10-06 仍在推） ｜ 证据：硬证据（流水 + 端点可调）＋ 无收入自述。硬在哪：30 天 400 笔 / $45.03 / 25 买家是 x402scan 公开值；228 个工具、价格分布是我今天下载官方目录 JSON 统计的；MCP 握手、免费调用、402 报价都是我亲手 curl 的。软在哪：主代码仓库不公开（技能包仓库 0 star），作者身份只有一个化名；我没付钱，付费报告质量未验；网页版有没有人类付费收入看不到；25 个买家里多少是目录机器人验活（C44/C54 教训）无法区分。
美国人买房、租房、申诉房产税之前，要去县政府、洪水地图、环保局、规划局好几个网站东拼西凑。一个化名 Velinus 的开发者把这些官方公开记录按"门牌号"串起来：输入一个地址，告诉你这块地的税、分区、洪水区、附近的污染场地、在建工程、租赁登记、哪个议员管……每条都带出处。给 AI 的门分两半：116 个工具免费（先帮你判断"这个地址哪些数据查得到"、排好查询顺序），112 个按次收钱（1 分到 2.49 美元，最贵的是"三套房证据对比"）。30 天 25 个买家付了 45 美元。
做了什么：① 卖的是"一个地址的决策包"，不是数据表：付费目录里 53 个 $0.01、36 个 $0.05，往上是成套报告——"签约前先查"$0.07、"业主成本与申诉截止日"$0.25、"挂牌描述对不对得上官方记录"$0.25、"三套房对比"$2.49，还有给房产中介的"挂牌传单"$0.99。② 免费先行是写进流程的：llms.txt 第一句就告诉 AI"看是免费的"，并且要求先调免费的 locus_lane_availability（这个地址哪些数据能返回）和 locus_suggest_workflow（按你的目的排一份免费+付费的查询计划），确认查得到再付钱。我今天用白宫地址调了第一个，返回了"选址可行性 / 开发前 / 房产比较"三条工作流，每条标了准备度和"付费下一步"。③ 很多付费接口是免费工具的"复刻版"：描述里原话的意思是"能调免费工具就用免费的，只有你的客户端只会走付费路线时才用这个"——同一份数据两扇门，免费门给会用 MCP 的，1 分钱门给只会付钱的 Agent。④ 边界写得很硬：不能用于租客筛查、贷款、保险、雇佣、背景调查、估价、治安、"安全/不安全"标签；"查不到 ≠ 不存在"；申诉截止日只给法条和日期，不建议你要不要申诉。⑤ 我实测：MCP（mcp.locus.report/mcp）握手成功，服务名 locus-mcp v0.1.0，只暴露 locus_search_tools + locus_execute 两个入口（228 个工具靠搜索调出，不一次全塞给 AI）；裸调 /api/locus-before-you-sign 回 402，报价 0.07 USDC。⑥ 门面全：REST、MCP、A2A、OpenAPI、Skill 一行安装、RFC 9727 目录、一个专门让 AI 回报"哪里好用、哪里不好用"的反馈接口。人看的网页版主打"用县政府自己的记录挑战你的房产税"。
可借鉴：①这是本库离"家长做大决定"最近的一个付费形状：它卖的不是数据，是"一个地址 + 一个决定（买/租/申诉）"对应的那包证据。 ➜ 我的 NSW 教育数据可以照这个切法："一个孩子 + 一个决定"——比如"2027 年想考 OC，从现在到放榜要做哪几件事、截止日各是哪天、官方原文在哪"，这就是我的"before-you-sign"。单查一个日期免费，按决定打包的那份清单才值得收钱（不管收的是 AI 的钱还是家长的钱）。②"先免费预检，确认有货再付钱"——直接抄进我的 MCP 第一个工具。 它的 lane_availability 对应我的"这个学校/这个考试，本库有没有记录、最后核验是哪天"。AI 和家长最怕的都是付了钱拿到空的。 这和 C54 ausref"别重复买，去看免费变更日志"是同一种礼貌。③"不做什么"清单比"做什么"更值得抄。 它明令不做估价、不贴"安全/不安全"标签、申诉只给截止日不给建议。➜ 我的 read_me 也要写：不给学校排名、不预测分数线、不建议报不报、只给官方日期和原文链接——这正好也是 C53 Emora"只给链接不替人点"、C49"read_me 免责"那条线的第五块砖。④⚠️ 量级再次印证 t8：228 个工具、7 种门面、每个出处都标好，30 天 $45。加上 C54 ausref（$6.23）、C52 Strale（$250），"官方公开数据 + 出处 + 按次卖给 AI"的个人项目，月收入稳定落在几美元到两三百美元之间——这已经是第四个独立样本。钱还是要从人那一侧来。⑤一个可以马上做的小动作：它的人类网页只说一件事——"用县政府自己的记录挑战你的房产税"，非常具体的一个痛点。➜ 我的公开日历页标题也该收窄成一个家长痛点，例如"NSW 精英中学 / OC 报名：所有截止日，官方原文一键核对"，而不是"NSW 教育数据库"。
来源：官网 https://locus.report ｜ 给 AI 的说明书 https://locus.report/llms.txt ｜ API 入口 https://api.locus.report/ ｜ 工具总目录（含价格）https://api.locus.report/.well-known/locus-tools.json ｜ 按决策打包的菜单 https://api.locus.report/.well-known/locus-agent-endpoints.json ｜ MCP 端点 https://mcp.locus.report/mcp ｜ "签约前先查"端点（裸调回 402）https://api.locus.report/api/locus-before-you-sign ｜ Skill 仓库 https://github.com/velinussage/locus-agent-skill ｜ x402scan 服务页 https://www.x402scan.com/server/efaa5316-7d76-405e-a8ba-caef8c21ef05
Glama → GitHub README → 官网定价页 → npm 下载统计 → 我 curl 了它的远程 MCP 端点 ｜ 2026-10-10 扫到（Glama 目录"最近更新"榜；GitHub 桥接包 2025-08-15 建、10-08 仍在推；已进 Claude 连接器目录、ChatGPT 插件库、Cursor 目录） ｜ 证据：硬证据（端点可调 + 公开定价 + 下载数）＋ 无收入数据。硬在哪：MCP 端点和 OAuth 元数据是我 curl 的；$20/月定价、免费/Pro 边界在官网定价页；npm 1,843/30 天是公开统计；进了 Claude/ChatGPT 官方目录。软在哪：我没登录没调工具，四个工具的实际输出质量未验；没有任何用户数、付费数、岗位总数；"按国家定价"和"$20 固定价"两处说法不一致；GitHub 桥接包 0 star。
FoundRole 是一个美国求职网站（公司所在地没写，拿了 NVIDIA 和 AWS 的创业计划）。它不靠爬聚合站，直接从公司的招聘系统每小时拉岗位，然后给每条岗位叠两份政府公开记录：美国劳工部的薪资申报（这家公司给这个岗位真实报了多少钱）和移民局的签证申请记录（这家公司哪几年给人办过 H-1B）。AI 搜一条岗位，顺手回答三个问题：是不是挂了几个月的"幽灵岗位"、给的钱比申报值低不低、会不会给你办签证。这三个核查免费；想看完整筛选结果、逐年签证史、申报薪资明细，交 $20/月。MCP 门本身不收钱，只要你登一次账号。
做了什么：① 一个远程端点，三家目录上架：https://www.foundrole.com/mcp 走 Streamable HTTP + OAuth，我今天裸调 initialize 回 401 + 一个 resource_metadata 地址，再拉它的 OAuth 元数据，有动态注册端点——标准的"AI 第一次调用时弹登录、批一次管所有"。同时上了 Claude 连接器目录、ChatGPT 插件库、Cursor 目录，还做了一个 Claude Code 插件（连接器 + 两个 Skill：找工作流程、简历检查）。② 四个工具，货在"核查"不在"搜索"：jobs_search（自然语言转筛选条件）、jobs_compare（两条岗位并排比薪资/签证/风险/匹配度）、jobs_analyze_external（把 LinkedIn 或任何地方复制来的岗位贴进来，做同样三项核查）、resume_check（告诉你招聘系统的解析器从你简历里读出了什么、丢了什么）。③ 免费/付费的切口是"纵深"：搜索、每条岗位的三项核查、看板、提醒、邮件订阅全免费；免费账号用筛选条件只回"前几条 + 还有 N 条"，Pro 回全部；逐年签证史和申报薪资明细是 Pro 专属。④ 数据来源写得清楚：薪资来自劳工部申报 + 岗位自带区间，按职位 + 都会区算；签证来自公开的 H-1B 等申请记录逐年计数；幽灵岗位看挂牌时长、是否原样重挂、同一岗位挂在多家中介、这家公司历史上关不关岗位。⑤ 在支持 MCP Apps 的客户端（ChatGPT）里，搜索结果和看板是交互面板不是文字墙。
可借鉴：①官方申报数据的最好用法不是"查数据"，是"给别人的信息打标签"。FoundRole 没卖劳工部的表，它拿劳工部的表去核查岗位广告。对我：NSW 官方数据（学校名录、OC/Selective 名额、NAPLAN 公开结果、学期日历）最值钱的用法是核查坊间说法——"这所学校真有 OC 班吗、今年几个名额、补习班说的放榜日对不对"。一条官方数据只值一次查询，一个"核查器"每次有人转发谣言时都被调用。②免费/付费切在"时间纵深"：当下的核查免费，逐年历史收费。我的版本：今年的日期和名额免费，近五年名额/分数线变化、历年时间表的"规律"收费——这正是家长决定"提前一年还是两年准备"要看的东西。③上目录就是上货架：它 0 star 没人管仓库，但进了 Claude/ChatGPT/Cursor 三个官方目录，npm 一个月 1,800 次下载全来自目录。我的 MCP 做完第一件事是提交 Claude 连接器目录和官方 MCP Registry，比发帖有效。④OAuth 登录是摩擦也是护栏：它用登录换来"每人一个免费额度 + 看板跟着人走"，这是履约（④）能收钱的前提；但本库 t6 母题说零摩擦才被自动发现——它的解法是两条路都给（远程 OAuth 给目录用户，npx 桥接给本地客户端），我也可以"官方日期查询免 key，个人提醒/订阅要登录"。
来源：GitHub 桥接包 https://github.com/foundrole/jobs-mcp-proxy ｜ npm https://www.npmjs.com/package/@foundrole/ai-job-search-mcp ｜ Glama 页 https://glama.ai/mcp/servers/foundrole/jobs-mcp-proxy ｜ 官网 AI 搜索指南 https://www.foundrole.com/ai-search-mcp ｜ 远程 MCP 端点 https://www.foundrole.com/mcp ｜ OAuth 资源元数据 https://www.foundrole.com/.well-known/oauth-protected-resource ｜ Claude 连接器目录 https://claude.ai/directory/foundrole-jobs
GitHub ｜ 2026-08-24 建仓 ｜ 证据：硬证据（代码公开）；收入无
一个人把 7 个国家 4700 个"明码标薪资"的技术岗位做成一个小程序包，同一份数据三种用法：黑窗口敲命令（人用）、MCP（AI 用）、Claude Code 插件（一键装）。他不做大而全的招聘网站，只做"薪资透明"这一个筛选口径。
做了什么：把 7 个国家（瑞士/德国/英国/美国/加拿大/荷兰/法国）约 4,700 个薪资透明的技术岗位做成零依赖 Python 包，同一套数据同时以三种形态交付：命令行工具（人用）、MCP server（Agent 用）、Claude Code 插件（开发者一键装）。同期 GitHub 上还出现了同构的政府公开数据 MCP：rubatoyd/law-openapi-mcp（韩国国家法令信息 72 类）与 na-openapi-mcp（韩国国会图书馆检索 API），后者仓库描述明确写了"用实测确定与文档不一致的真实 API 行为"。
可借鉴：这是我的 NSW 教育数据 MCP 最直接的结构参照——一个垂直领域的公开数据集，不做大而全，靠"筛选口径"（这里是"薪资透明"）建立价值。三件套的交付方式尤其值得抄：CLI 给人用可以做内容/截图/引流，MCP 给 Agent 用是供货，插件是分发渠道，同一份数据一次建三个入口。韩国那两个政府 API 封装则说明：官方公开 API 的文档往往和实际行为不符，"我替你踩完坑"本身就是可收费的价值。
来源：https://github.com/Stupidoodle/swissdevjobs-cli ｜ https://github.com/rubatoyd/law-openapi-mcp
GitHub ｜ 2026-09-11 扫到（2026-03 建仓，每日在推） ｜ 证据：硬证据（代码公开、2500+ 自动测试）；收入无
一个人把全球 35 个官方水文站的数据（美国、英国、法国、德国、澳洲气象局……）统一成同一套格式，再加一层"帮你算洪水多少年一遇"的功能，做成程序包 + 命令行 + MCP + 一张浏览器里直接能点的地图（4.6 万个站点）。工程量巨大，零收入，只挂了个打赏链接——科研向的数据没有付费人群。
做了什么：一个人把全球 35 个官方水文/水资源数据源（USGS、英国 EA、法国 Hub'Eau、德国 PEGELONLINE、澳洲 BOM、日本 MLIT、印度 WRIS、FAO AQUASTAT、UN SDG6……）统一到同一套 Python schema 下，上面再叠一层领域计算（Bulletin 17C 洪水频率、FAO-56 作物需水），最后一次做出四个入口：Python 包、CLI、MCP server（pip install "aquascope[mcp]"，4 个工具：找站点/取时序/分析站点/洪水频率）、以及一个在浏览器里直接跑的 Explorer（45,919 个站点上图，Pyodide 本地算，不需要装任何东西）。站点目录另外单独开放成 HuggingFace 上的 GeoParquet 数据集，每周采集一次。
可借鉴：比 C19（swissdevjobs）更深一层的结构参照，三件事直接对上我的 NSW 教育数据：①价值在"统一口径"而不是"拿到数据"——35 个源各有各的字段和单位，他卖的是归一化；NSW 教育数据同样散在 ACARA / My School / NESA / 各校年报里，口径统一本身就是产品。②领域计算层——光给原始数据不如给"家长真正要的那个结论"（他给洪水频率，我给的是"这个分数段在这个区能进哪些学校"）。③浏览器内 Explorer 是最好的内容素材——不用注册就能点开看的东西，才能截图发小红书引流；MCP 供 Agent、Explorer 供人看、数据集供研究者，一份数据三个面。反面参照也要记：他做到这个工程量仍然零收入（只有 Ko-fi），说明科研/公益向的数据没有付费人群——我要的是有交易意图的家长，不是研究者。
GitHub / promptspend.com ｜ 2026-09-11 扫到（2026-08-02 建仓，每日在推） ｜ 证据：硬证据（代码公开、1218 自动测试）；收入无
一个人做了张"AI 模型价格查询表"。网上这种表很多，但都是抄一次就不更新，几个月就全错了。他把顺序倒过来：表格只是皮，每天早上自动去各家官网重新抄一遍才是产品，而且每个价格都标着"从哪抄的、哪天抄的"。0 个人点 star、没收入——方法对，缺人群。
做了什么：作者的判断是"网上每个 LLM 成本计算器都是一张快照，硬编码十几个价格，几个月后整个前提就错了"，于是把顺序倒过来：数据管道才是产品，计算器只是坐在它上面的皮。具体做法：每条价格都带出处 + 最后核验日期；每天早上一个 GitHub Action 去各厂商重新抓，按明确的信任优先级合并、跑一遍合理性校验，然后要么自动提交、要么开 PR 等人看；抓取模式是按模型家族写的，所以出新版本不用改代码就能自动收进来。同一份数据同时以网页计算器、MCP server、VS Code 插件、免注册免 key 的 API 四种形态交付，还定期发「月度价格变动报告」当内容。
可借鉴（今天最该记的一条）：①这条正好点亮亦仁 50 项的第 31 项「软件套餐与价格历史」——而且是海外一个 0 star 的个人开源项目点亮的，不是生财案例。②它把亦仁在 50 清单开头写的那句要求（"每条数据保留出处、日期和适用条件"）工程化了：出处 + 核验日期 + 每日自动重取 + 信任优先级 + 合理性校验。我的 NSW 教育数据面对的是同一个问题——学费、排名、入学政策每年都变，家长最怕的就是"你这数据是哪年的"。"每条带出处和核验日期"应该直接写进我的数据表结构，而不是事后补。③"管道才是产品、前台只是皮"这句和 C16「铲子白送、卖的是数据的更新」是同一句话的两种说法，两条独立证据指向同一个定价结论：收钱收在更新频率和覆盖面上。④反面：0 star + 无收入，说明光有工程严谨度不换来钱——他缺的正是我有的东西（具体人群和获客渠道）。
来源：https://github.com/AndrewAvery7/promptspend ｜ https://promptspend.com
GitHub ｜ 2026-09-12 扫到（多数为近一个月新建） ｜ 证据：硬证据（7 个仓库逐个调 GitHub API 核过建仓日期与 star 数）；收入无（全部免费）
一个月里，欧洲、美国、冰岛的 7 个家长各自把自己孩子学校的 App 包成了 MCP，让 AI 能查课表、成绩、校车位置、订午餐。七个人互不认识、做的是同一件事——说明需求是真的；七个人都没想过收钱、都 0-1 star——说明"查自己家的信息"收不到钱。能收钱的只可能是"帮你做决定"的数据。
做了什么：近一个月 GitHub 上冒出一批「把自己孩子学校的门户系统包成 MCP」的仓库，作者基本都是家长本人：oliverhruby/edupage-mcp（09-03 建仓，欧洲 EduPage 系统全覆盖——课表/成绩/作业/代课/订餐/多校多孩切换/2FA，README 里还诚实列出 mrtineu、mhlavac 两个同类项目做对比）、olafurns7/family-mcp（今天建的仓，冰岛 InfoMentor 学校数据 + Abler 体育课表，编成免装 Node 的原生二进制 + 带 SHA-256 校验的一行安装脚本）、NanoBotAgent/magister-mcp（荷兰 Magister 课表）、chrischall/schoolpass-mcp 与 alphaportal-mcp（美国接送、校车实时位置）、Smartoire/paxaver-mcp（校餐）。共同点：读的是自己账号、解决的是「我娃这周怎么安排」，且几乎全靠逆向未公开接口（EduPage 那个在 README 顶部明写 unofficial / undocumented endpoints）。
可借鉴（今天最该记的一条）：①教育赛道的 MCP 正在被填满的是「连我自己孩子的学校门户」，不是「跨校公开数据横向对比」——选校、排名、分数段、招生政策这一格到今天仍然空着（也再次印证 C16 的空白判断）；同时这批人证明了家长愿意为「让 AI 看懂学校信息」动手装东西，需求侧不是伪需求。②但七个仓库全部 0-1 star、无一收费，这是条硬界线：「我娃今天第几节什么课」这类个人效率数据没有付费路径，能收钱的只可能是决策型数据（这个分数能进哪些学校、这个区今年招生变了什么）。这条要直接写进我的产品定义，别做成又一个课表助手。③合规上正好是我的差异点：他们走逆向未公开接口 + 私有账号，随时可能被封或踩 ToS；我走 ACARA / My School / NESA 官方公开数据，是同一赛道里更稳的那条路（对照 C16 的第一道生死线）——这件事本身可以拿出去讲。④形态可抄：family-mcp 把 server 编成免装运行时的原生二进制 + 一行带校验的安装脚本，是面向完全不懂技术的家长时门槛最低的交付方式，比「先装 Node 再 npm install」现实得多。
来源：https://github.com/oliverhruby/edupage-mcp ｜ https://github.com/olafurns7/family-mcp
DEV.to ｜ 2026-09-15 扫到（2026-09-06 发布） ｜ 证据：硬证据（机制）+ 自述（收入）——定价、402 应答结构、注册表上架步骤都是可复现的公开技术细节，任何人能照着走一遍；"$0.00"是作者自述的收入，但自述"我没赚到钱"没有造假动机，可信度反而高于自述赚了多少。缺口：没有调用量、没有买家数，所以不知道是"没人来"还是"来了付不了"
一个开发者在自己 $4 一个月的小服务器上，把三个小工具（生二维码、压图片、分析文本）挂成"AI 来调用一次就自动扣一次钱"的摊位，价签从一分到两分美元，还成功登上了 MCP 官方注册表（相当于全行业的黄页）。挂了三代，一分钱没收到。评论区一句话点破了原因：摊位没问题，是买菜的人没带钱包——现在绝大多数 AI 助手是用开发者的 API key 在跑，账记在公司账上，它根本没有"自己的钱包"，你把付款单递过去，它没有手能接。
做了什么：作者三次迭代都挂在 x402 上：① 二维码生成（REST 端点）→ $0.00；② 加了图片工具箱（缩放/转格式/压缩/缩略图）→ 同样 $0.00；③ 这次把三个能力包成一个 MCP 服务器（生二维码 $0.01、处理图片 $0.01、文本分析 $0.02，文本分析背后接 LLM），只在 tools/call 真正调用时收费，发现类方法（列工具、看目录）一律免费。402 应答里用 base64 的 PAYMENT-REQUIRED 头写明价格、USDC、Base 链。最有用的一段是上架方法：他没有 GitHub 账号也进了官方 MCP 注册表——生成一对 Ed25519 密钥，在自己域名下放一个 /.well-known/mcp-registry-auth 文件、内容写 v=MCPv1; k=ed25519; p=<公钥>，然后 mcp-publisher login http --domain <域名> --private-key <私钥> 再 publish 即可，用"我能证明这个域名是我的"代替"我有 GitHub"；域名用的是免费 sslip.io 反查主机名，命名空间长这样 io.sslip.249.111.77.187/x402-mcp-tools。作者自己的结论也很诚实："基建这一注已经押下去了，接下来就看 Agent 到底会不会为二维码付钱。"
可借鉴：①这是 Phase 3 判断的第三份独立证据，且是最干净的一份——C34 终身 $8.65、C36 一群开发者白嫖五周零付费，现在再加一个"三代产品、标准完全合规、上了官方黄页、$0.00"。三条证据分别来自卖数据的、做观测站的、做工具的，互不相干却同一个结论：2026 年的 x402 不是收入，是占位。我的 Phase 3 排期可以放心往后推，不必因为"怕错过窗口"而提前投入。②但"怎么被 AI 找到"这套动作要现在就学会，因为它便宜且一次性：上官方注册表 → 各目录站自动收录。他这套无需 GitHub、只用域名验证的上架法我直接可用——我有 jessicainsydney.com，将来 NSW 教育数据 MCP 可以用同域名验证上架，不必另开账号。③"发现免费、执行收费"这个分界线要抄：列目录、看有哪些数据、看字段说明全部免费，只有真正取一条数据才计费。这既是技术设计，也是营销设计——让 AI 能零成本地"逛"，逛完才可能买。④真正的病因要记住：买方没钱包。这不是我能解决的问题，也不是我该等的问题——它意味着我永远不该把收入押在"AI 自己付钱"上，人类家长的订阅才是我的现金流。⑤ 反向提醒：他卖的是谁都能做的通用工具（二维码、压图片），本来就没有护城河；这条案例不能证明"垂直独家数据也卖不出去"，只能证明"通用工具在 Agent 侧卖不出去"。别把结论推过头。
独立博客 The AI Career Lab ｜ 2026-09-15 扫到（2026-07-02 发布，入库晚了两个半月） ｜ 证据：硬证据（机制）+ 无（生意）——链上结算过程逐笔可验，是本库目前对"付费闭环"最完整的一次实测；但 6 笔全在 Base Sepolia 测试网，是演习不是流水，无真实收入、无买家数、无代码仓库。且发布于 2026-07-02，入库时已两个半月，现状未知（本次未回访端点是否还活着）
有人本来就有一个教人打《皇室战争》的网站，手里攒着"现在哪套牌最强、A 套牌打 B 套牌胜率多少"这类数据。他花一天时间给这个网站加了一道"AI 专用门"：AI 来查一次扣半分钱（$0.005），不用注册不用要钥匙，钱当场从 AI 的钱包扣到他的钱包，链上能查到。技术上跑通了，钱是测试网的假钱，一共 6 笔。他自己说，真正没解决的问题不是收钱，是没人知道这扇门存在。
做了什么：在已有的 TrophyCoach（皇室战争攻略站）上加了 4 个 MCP 工具：get_deck_meta（当前强势卡组与威胁）、get_matchups（对位胜率）、compare_ranges（跨分段趋势变化）各按次收费，外加一个免费的 get_meta_overview 当目录。定价 $0.005 / $0.005 / $0.01。作者把完整闭环在链上验了一遍并贴出数字：付费调用返回了线上真实数据，付款方余额从 20.000 USDC 掉到 19.995，收款钱包正好收到 0.005 USDC——一分不差。端点在 mcp.trophycoach.com/api/mcp。作者两句结论："整个接入就是一天的活儿"，给已有 API 加 x402 的边际成本接近于零；而"发现（discovery）才是那个还没解决的问题"。
可借鉴：①这是本库到今天为止，结构上最像我要做的事的一条——一个人、一个小众垂直领域、手里有别人整理不出来的数据、先有一个给人看的网站、再顺手加一道 AI 门。C19/C20 是垂直数据但免费开源，C33/C35 是公司在做，只有这条是"个人 + 爱好垂直 + 完整付费闭环"。NSW 择校数据换成皇室战争卡组，形状一模一样。②最该抄的是顺序：他不是先做 MCP，是先有网站和数据，MCP 只是最后一天加的一道门。这和 C20/C22 那条"先给人看的入口"完全同向，也再次说明我的第一步是那个每天自动更新的公开页面，不是 MCP。③"免费目录工具 + 收费查询工具"的配比可以直接照搬：我可以做成「学校名单、有哪些字段、数据更新到哪天」免费，「某校的具体录取分数线/报名日期明细」收费。④他点名的真问题——发现——正是我唯一的结构性优势所在：通用工具没人找得到（C37 的下场），但"悉尼某某中学 2028 年报名日期"是有人明确去搜的，AI 也会替人去搜。我的护城河不是技术，是别人搜得到、我答得上、而且只有我有。⑤别被链上那 6 笔骗了：那是测试网演习，和 C34 的 $8.65、C36 的零付费、C37 的 $0.00 放在一起，Phase 3 的结论没有被动摇一分——机制可用 ≠ 生意成立。
来源：https://theaicareerlab.com/blog/x402-mcp-server-agents-pay ｜ 端点 https://mcp.trophycoach.com/api/mcp
GitHub + 官方 MCP 注册表 ｜ 2026-09-17 扫到（经 Awesome-MCP-ZH 目录 → GitHub → 官网 → 亲手调接口） ｜ 证据：硬证据（东西存在且在跑）——代码公开、注册表条目可查；发 key 与查询两步我今天都亲手跑通了（key 当场拿到；earbuds 返回新加坡 bestdenki 的 AirPods Pro 3 / S$349，iphone 返回 apple.com.sg 两条，价格币种商家都对得上，说明库里是真数据不是假数据）。但"3.7 亿商品 / 95 万商家"是自述且与实测体感差距巨大（三个常见词共返回 3 条）；npm 月下载约 1,050 次是它自己博客里写的"verified"，无法外部核验；收入：无，且全站找不到任何定价页。
一个把东南亚 + 美国的网店商品拼成一张大表、让 AI 能直接搜价比价的插座。它最值得抄的是"发钥匙"这一步：不用注册、不用邮箱、不用人——AI 自己发一个 POST 请求，3 秒钟就拿到一把可用的钥匙（我今天亲手试了，真的当场就发给我了）。但我接着拿这把钥匙去搜，搜 earbuds 回 1 条、搜 iphone 回 2 条、搜 shoes 回 0 条，而它首页写着"3.7 亿商品、95 万商家"。免费档可能被限流，所以这不能证明它的库是空的；但一个新来的 AI 第一次用它，拿到的就是这个体验——这才是该记的那件事。
做了什么：① 一次 POST 自助发 key：POST https://api.buywhere.ai/v1/auth/register，body 里只填一个 agent 名字，立刻返回 api_key + 档位 unverified + 限速（每分钟 20 次、每天 1000 次），没有邮箱、没有验证码、没有人工审批（旧的邮箱申请通道还在，要 60 秒 + 人工批）。② 交付三件套：远程 MCP（POST https://api.buywhere.ai/mcp）、本地包（npx -y @buywhere/mcp-server）、REST 接口，Claude Desktop / Cursor / VS Code / Codex 等都能接，还支持 A2A 协议。③ 13 个工具：搜商品、查详情、2-10 件并排比、找最便宜且能送到的那家、找降价、列类目、按向量找相似、让 Agent 或商家自己提交商品网址入库，外加三个 v2 版本。④ 设计上有一条很硬的东西值得抄：deliver_to（收货国）在 v2 里是必填，返回里每件商品带"能不能送到你用户手上"的标签，接口自己在提示里写着"面向买家时请一律当作必填，否则排出来的东西可能根本发不到"。⑤ 已上架官方 MCP 注册表（io.github.BuyWhere/buywhere-mcp）和 Smithery，走的正是 C37 那条"上了黄页各目录站自动收录"的路。
可借鉴：①"零摩擦"这件事今天多了一档，正好补上 C17 留下的空。C17（Particle）证明的是"连 key 都不要"最好卖，但那要求你把计费完全交给 x402。BuyWhere 给的是中间那一档：要 key，但 key 由 AI 自己一个请求拿走——既保住了"我能按账号限流、能看谁在用"，又没有把注册这道墙立在门口。我的 NSW 数据将来大概率就该走这一档：家长版走人类注册，Agent 版走自助发 key + 每天白送一点额度（再叠 C33 那句"每天白送你 $0.25"的话术）。②"官网数字不可信"已经是第三次了，可以立规矩了：C35 首页挂会倒着走的假计数器、C39 README 教你装一个 npm 上根本不存在的包、今天这条首页 3.7 亿商品而实测三个词回 3 条。三家都不是骗子，都是"把最大的那个数写在首页"的行业惯例——所以以后我扫任何 MCP 产品，一律"先自己调一次再写入库"，也所以我自己的公开页只挂能当场核验的数（上次更新时间、本周核了几条、数据覆盖到哪一天），绝不挂"覆盖 XX 万条"。这条和 C34（把难看的真流水挂首页）是一正一反的同一课。③deliver_to 必填这个设计直接对应我的 catchment（学区房划片）——它逼着调用方说清楚"你这个用户在哪儿"，因为不说清楚，返回的东西就是废的。我的学校数据同理："你住哪个区"应该是必填参数，而不是可选筛选，因为悉尼家长问"这学校好不好"的真实意思永远是"我家这个地址能不能进"。这是我今天能直接写进第一版工具定义的一条。④ 反面：12 个 star、没有任何定价、跑了五个月——又一个"做得挺像样但没收钱"的样本，和 C19/C20/C23 归到同一堆里。
来源：https://github.com/BuyWhere/buywhere-mcp ｜ https://buywhere.ai/developers ｜ 注册表 https://registry.modelcontextprotocol.io/?q=io.github.BuyWhere%2Fbuywhere-mcp
X 长文 → 个人博客 → 我亲手调了他的端点和收益页 ｜ 2026-09-15 发布（2026-09-18 扫到并当场核验） ｜ 证据：硬证据（机制真的在跑，但收入等于零且是测试网）——代码方案、架构、护栏、交易号全部公开，收费端点与收益页我今天亲手调过，数字与他所写一致；但这不是生意数据：$0.10 是测试网代币（无实际价值），10 次里能看到的 5 次全是他自己的钱包付的，没有任何一个真实第三方买家。作者本人未声称赚到钱，反而主动劝退。
他把自己网站上的一篇研究文章设成"AI 要看，先付一分钱"——不是打比方，是真的收钱：AI 来要内容 → 网站回一句"请付款" → AI 自己付 → 内容解锁，全程没有人参与。然后他把收款记录做成一个谁都能打开的公开页面。我今天去看了那个页面：一共 10 次、总收入 $0.10，而且最近 5 笔付款的钱包地址是同一个——他自己的。 更关键的是那是测试网的钱，不是真钱。他自己也把话说死了："别指望这个月搜索爬虫会付钱给你"——因为 GPTBot、ClaudeBot、Googlebot 现在根本不会付款，你一收费，它们就直接读不到你了。这条的价值不在于它赚了钱，而在于：内容创作者把内容卖给 AI 这条路，今天被一个愿意公开难看数字的人，从头到尾走了一遍，并且标出了路断在哪儿。
做了什么：① 整套东西只有约 300 行代码：一个 Cloudflare Worker + Hono + x402 中间件，用 Coinbase 在 x402.org 的中转服务，跑在 Base Sepolia 测试网上。② 定价与分区：只有 /research/agentic-seo/ 这一篇收费，$0.01 一次；首页和收益页免费。"哪些页该收费"他给了判断：别全站收费，收费应该留给原创数据集、研究和有用的工具，普通内容不值当。③ 买方那一侧也做了护栏：他给 Claude Code 配了一个有花钱上限的钱包——单次最多 $0.05、每天最多 $0.25，额度记在本地账本里，超了就在签名之前直接拒绝。（$0.25/天这个数第三次出现了，见 C33、C42。）④ 把收款记录做成公开页：每一笔的时间、付款方地址、链上交易号全列出来。我今天 09-18 亲手核验：curl 那个收费网址确实回 HTTP 402，付款要求里网络写着 eip155:84532（Base Sepolia 测试网）、金额 10000（= $0.01）；收益页返回 totalEarnedUsd: 0.1, paidCrawls: 10，最近 5 笔全部来自同一个钱包 0x06AdF6…，时间集中在 2026-09-15 的一个多小时内——即作者自己的测试，外部买家为零。⑤ 他指的大背景是真的：Google 在试"AI 引用了你的内容就按月付你钱"的 pilot，Cloudflare 的 Monetization Gateway（按爬取收费）还在排队名单阶段、Wallets 也还不能真交易。"允许 / 封锁"之外，确实正在长出第三个选项：收费。
可借鉴：①这条替我把"内容按次卖给 AI"这条路试完了，结论是：路修好了，车还没来。 对我最直接的意义是别把它当收入，但要当准备——他那句"在收费这个开关出现在后台之前，先想清楚你要收什么的钱"就是给我说的：等 Cloudflare 那个 Gateway 开放（我的网站本来就在 Cloudflare 上，见网站同步流程），我需要在那一天之前就已经想明白：哪些页免费给 AI 看当获客，哪些页值得收费。 他给的分界线和我自己的资产刚好对上：普通内容免费，原创数据集 / 研究 / 工具收费——对我就是小红书笔记和科普免费，NSW 日历这种"我核验过、带日期、会更新"的数据和课件才是收费的那一侧。②"一收费，主流爬虫就直接读不到你"这个副作用，必须写进我的风险清单。 我现在是靠被 AI 和搜索引用来获客的阶段，过早给内容上收费墙 = 把自己从 AI 的答案里删掉。所以顺序只能是：先免费被引用、被认识，等有了别人拿不到的那份数据，再单独给那一份加墙——而不是反过来。③"把难看的收益数字公开挂着"这件事，本库第三次遇到了（C34 挂 $8.65、C36 当众推翻自己、今天这条挂 $0.10 且买家是自己）。这三个人都因此变得更可信，而不是更难看。 我的公开页继续照这个来：挂能当场核验的数（上次核验时间、本周核了几条），不挂"覆盖 XX 万条"（C42 那条规矩的第二次加固）。④买方护栏那一段比卖方那一段更值得抄：单次上限 + 每日上限 + 本地账本 + 超限在付款之前就拒绝。等我自己要让 AI 替我花钱（比如买数据、调付费接口），这四件事是最小配置。⑤ 冷静一点看：作者是 SEO 从业者，这篇本身就是他的专业内容营销，推文 26 赞说明连他自己的圈子都没太当回事——"AI 付费爬取"目前的真实热度，比 x402 圈自己以为的低得多（和 C44 中位数 $0.95、C36 的白嫖五周、今天 X 上那条"x402 已经没什么人提了"是同一个方向）。
来源：博客全文 https://suganthan.com/blog/x402-pay-per-crawl/ ｜ 收费演示 https://paid.suganthan.com/ ｜ 公开收益页 https://paid.suganthan.com/earnings/ ｜ 原推 https://x.com/suganthan/status/2099788295651856707
官网 + GitHub + npm ｜ 2026-09-21 扫到（npm 包 2026-04-14 发布） ｜ 证据：硬证据（机制真的在跑）——代码在 GitHub 与 npm 上公开可读，接口我今天用 curl 亲手调了八九次，上面每个数字都是我自己拉回来的，不是转述。但没有任何收入数据：API Key 的价格官网没写，公司（Campertunity Online Inc.，加拿大）也没公开过流水或用户数，所以这条只能证明"有人把营地数据开成了 Agent 门"，不能证明"这门赚到了钱"。
加拿大一家订营地的网站，把自己手里的营地库开了一扇门给 AI——不用注册、不用申请、不用 API Key，装一行 npx 就能让 Claude 直接查"悉尼两小时车程内有哪些营地、多少钱、怎么订"。我今天真的调了：悉尼 60 公里内回了 25 个营地，Royal National Park 那片回了 33 个，Jessica 那篇小红书里的 Bonnie Vale 就在里面。 但我顺手查了一件他们官网写得最响的事——"实时空位"——结果发现：问它 10 月 10-13 号 Bonnie Vale 还有没有位，它只回一句"有货、澳元、0 元"。既没有具体哪个营位，也没有真实价格。 也就是说：营地名录是真的，实时空位是个占位符。
做了什么：① 产品形态：campertunity-ai-tools 这个 npm 包同时给两样东西——一个 MCP server 和一份 SKILL.md（明确写了兼容 Claude Code / Codex / OpenClaw），这是本库第一次看到有人把 MCP 和 Skill 打包在同一个 npm 包里发。② 四个工具：listing-search（按经纬度+半径+人数+日期搜）、listing-details、listing-availability（号称实时空位）、listing-book（只生成带 referral 参数的下单链接，不真下单）。③ 不要 Key：CAMPERTUNITY_API_KEY 是可选的，不填也能用，只是限流紧——我今天连发 6 个请求就被回 Service temporarily overloaded, retryAfter 5，一度只回 2 条，我误以为是覆盖不足，隔开重试后悉尼 200 公里回满 1000 条上限（教训记下面）。④ 我实测的覆盖：悉尼 150km→719 条、200km→1000 条（撞上限）、墨尔本 150km→1000 条（撞上限）、布里斯班 150km→688 条；官网宣称"500,000+ campgrounds, 142 countries"，就澳洲这三座城市抽样看，方向上是站得住的（这点和 C42 BuyWhere 吹 3.7 亿实测只回 1 条不一样）。⑤ 数据是拼起来的：返回结果里能直接看到来源水印——anycamp.com.au、nationalparks.nsw.gov.au、campermate、campspace、glampinghub、spottocamp，它本质是个聚合器，不是一手数据的主人。⑥ 数据质量有洞：Royal NP 那 33 条里 Bonnie Vale、Kingfisher Pool、Uloola Falls 各出现两次（同一个营地两条记录没去重），而且混进了一条 Paluma Range National Park——那在昆士兰，离悉尼 1800 公里。⑦ 使用条款很硬：文档明写不许转发数据、不许缓存、必须每次走实时接口。
可借鉴：①这是本库第一条点亮「41-45 家庭出行与城市生活」的案例，而且它点亮的第 44 项和我盯的 ⭐42「亲子场所条件」是紧挨着的一格。 意思是：这一行不是没人能做，只是还没人做我那一格。 42 项（雨天适合三岁小孩的室内场所）到今天依然全黑——同一行隔壁已经有人做出来了，说明这类"出行/场所"数据是做得成的，缺的是有人去做亲子那一格。②最该抄的是那扇门的开法：不要 Key、装一行就能用、用限流代替收费。 这和 C29 DataForSEO（MCP 完全免费，钱在数据后面收）、C44（目录免费、只有担保收钱）是同一个打法——门槛越低，AI 越容易发现你、越容易顺手用上你。我的 NSW 教育数据将来开门，就该是这个形状：查学校、查日期免费不要 Key，收钱的那一刻放在别的地方。③但今天真正值钱的发现是那个空格子：它有营地名录，没有真实时空位。 我去查 Bonnie Vale 10 月的空位，它只回"InStock / AUD 0"——而 Jessica 正好踩在这个坑上：营地难找，难的从来不是"有哪些营地"（这个 WikiCamps 早就有了），难的是"我那几天到底还订不订得到"。 全世界的营地名录都已经不稀缺了，稀缺的是"变化"——这跟本库反复指认的那件事完全一致（C34/C35/C21/C14/C43：能收钱的是历史与变化，不是静态清单）。对我的项目这是一次正面印证：NSW 学校的名字、地址、官网谁都抄得到，我手里真正别人没有的，是"这个日期改过没有、什么时候改的"。④限流那一跤要记成规矩：我一度因为连发请求被限流、拿到 2 条，差点写下"覆盖不足"的错误结论。以后实测任何接口，慢速、隔开、重试三次，再下结论——不然会把限流误判成没数据，得出跟事实相反的判断。⑤ MCP + SKILL.md 打进同一个 npm 包这个做法可以直接抄：同一份数据，给 Claude Code 用的是 Skill，给别的客户端用的是 MCP，一次发布两头通吃。
来源：MCP 说明页 https://campertunity.com/mcp ｜ 代码 https://github.com/campertunity/mcp-server ｜ npm https://www.npmjs.com/package/campertunity-ai-tools ｜ 我调的接口 https://campertunity.com/public/api/listings?latitude=-34.07&longitude=151.12&radius=25
GitHub → 官网 → MCP 端点 ｜ 2026-09-22 扫到（仓库 2026-07-31 建，今天仍在提交） ｜ 证据：硬证据（机制在跑、数字可复算）——代码 MIT 开源、健康 JSON 与 MCP 端点我今天亲手调了十几次，上面每个数字都是我自己拉回来的；网站的结构化数据里明写 isAccessibleForFree: true。但收入为零，而且是设计上的零：MIT 许可、无定价页、无订阅、无打赏、无 x402，作者从来没打算靠它收钱。作者是一个人（仓库 93 次人工提交，其余是机器人），0 star / 0 fork / 0 关注。所以这条能证明"有人把官方公开数据做成了可验证的 Agent 门"，不能证明这门能赚钱。
马来西亚政府把一堆数据免费挂在官网上，但没人告诉你哪一份是上周更新的、哪一份三年没动过。这个人就干这件事：把 418 份政府数据集挨个"定期体检"，每份标一个诚实的健康状态，再把体检记录签个名、挂到公开日志上，谁都能自己验。 然后他把门开给了 AI——不用注册、不用钥匙，AI 直接能问"这个数字新不新、能不能引用、许可证是什么"。最值得看的是他体检出来的结果：418 份里只有 118 份是新鲜的，156 份是过期的——他没藏，全写在首页。 而更值得 Jessica 看的是：这个人做的事，和我每天在 NSW 教育数据上做的事，机制上是同一件。
做了什么：① 规模与结构：418 个官方数据集（来源以 data.gov.my 为主，含 30 个公交时刻表），每个数据集都机器可读地声明许可证（CC-BY 4.0 共 285 个、马来西亚开放政府许可 115 个等）、数据管家（哪个部委）、复查频率（日/周/月/年各按自己的节奏探一次）。② 十档诚实状态：fresh / aging / stale / discontinued / degraded / browser-dependent / unreachable / unknown / unknown-freshness / reference——关键是他专门留了 unknown-freshness 这一档：网址通、格式对，但既没有 Last-Modified 头、也解析不出内容日期，所以他说"我不知道它新不新"，而不是默认打绿勾。我今天拉到的分布（他自己的探测时间 2026-09-21 02:45 UTC）：118 新鲜 / 118 转旧 / 156 过期 / 1 已停更 / 1 降级 / 5 需浏览器才能探 / 1 打不开 / 4 新鲜度未知 / 14 参考型；另外418 个里有 254 个根本没有 Last-Modified 头，18 个两种新鲜度信号都没有。③ 证据可以被外人复算：每条观测用 Ed25519 签名、与 Git 里的源文件逐字节对得上、并且带 Sigstore/Rekor 公开日志的收录证明；他提供一个脚本，任何人不用下载他的代码就能在自己电脑上验一遍。④ 门的开法：https://mcp.data-pulse.my/mcp，无需注册、无需 Key，19 个只读工具（搜数据集 / 查新鲜度 / 找过期的 / 找结构变了的 / 取证据 / 验签名 / 出可信度判定……）。我今天实测：初始化握手正常（服务名 DataPulse v4.0.0b3），search_datasets 搜 "education school" 回了 6 个教育数据集——enrolment_school_district（在校生数，fresh）、teachers_district（教师数，fresh）、schools_district（公立教育机构名录，fresh）、federal_budget_moe（教育部预算，aging）、completion_school_state（完成率，stale）、drug_addicts_education（stale）。⑤ 我顺手查了一条教育数据的"体检单"：schools_district 返回——许可证 CC-BY 4.0、管家"马来西亚教育部"、人工核验日 2026-08-04、机器最后探测 2026-09-05、复查频率 annual、状态 fresh、上游 Last-Modified 2026-08-03。注意核验日和探测日是两个字段、两个日期。⑥ 他连自己的后台用量都开成了工具（usage_summary）——这是今天最值钱的发现，见下。
可借鉴：①这是本库到今天为止，和我的 NSW 教育数据项目结构最像的一条——比 C47 CampWatch 还像。 他做的三件事，正好是我每天在做的三件事：定时复查官方页面、给每个条目记一个核验日期、把核验记录公开挂出来让人自己验。 区别只在一深一广：他 418 个数据集全都盯，但只盯"这份数据动没动"；我只有 34 个节点，但每个节点带准备周期、硬截止和人话解读。 他的体检结果恰好替我证明了走广的代价——418 份里 156 份过期，只有 118 份新鲜。广度会稀释可信度，而可信度正是这类产品唯一的卖点。 所以我"宁可 34 条全是活的，也不要 340 条一半是死的"这个选择，今天第一次有了外部数据支撑。②今天最硬的一条发现，来自他公开的自家后台用量——而且结论很扎心。 我调了他的 usage_summary（2026-08-01 至今）：总共 859 次调用，其中 66 次来自 50 个不同的目录站扫描机器人（工具名长这样：__verifymcp_auth_probe__、__mcpcheckup_probe_nonexistent_tool__），剩下的真实调用里还包含作者自己的测试和我今天的这几次（我亲眼看到 usage_summary 的计数在我两次调用之间从 43 变成 44）。更关键的是分布：按数据集看，油价被查了 135 次、央行利率 39 次、基准利率 28 次——418 个数据集里，真正被反复查的就那么几个，全是天天变的那种。 ➜ 对我的直接意义：覆盖面不值钱，变化频率才值钱。 我的 34 个节点里，真正会被家长反复来问的，大概率只有"报名今天开没开 / 截止改没改"那几条；与其把库扩到 200 所学校，不如把那几条做到"当天就知道"。（这是本库第五次撞上同一件事：C34/C35/C21/C46/C47，但这次是卖方自己的后台数据，不是我的推断。）③unknown-freshness 这一档，我要直接抄成规矩。 他宁可挂一个"我证明不了"，也不肯默认打绿勾——这和我在飞书表里留「待审」格子是同一个动作。我应该把它写进公开页的说明里：页面上出现的每一条，要么带核验日期，要么明写"本条未能核验"，绝不含糊过去。 这正好也是 C42/C45 那条规矩的第三次加固（挂能当场核验的数，不挂"覆盖 XX 万条"）。④"人工核验日"和"机器探测日"分成两个字段——这个做法比我现在的单一核验日期更准，值得升级。 他的 schools_district 是 verified_at 2026-08-04 + last_checked 2026-09-05：前者是人看过一遍，后者是程序戳过一下。我现在 34 个节点只有一个"核验日期"，每天被程序刷新——但"程序抓到页面没变"和"我真的读懂了这一条还对"是两回事。 建议 Phase 2 拆成两列。⑤合规那一套可以整段照搬：每个数据集机器可读地声明许可证与归属、只读、限速、主动向数据源表明身份、并明说"我不替代官方源、我只证明我在某个时刻观察到了什么"。最后那句是护身符——我做 NSW 官方数据时，同样只能声明"我核验过官网在某天写的是什么"，绝不能声明"官方的日期一定不会变"。⑥他 0 star，却已经被 Glama、m8ven、mcpgrade 三家目录收录并打了分（README 上挂着徽章，扫描机器人的调用就是证据）。➜ 免费 + 无 Key + 开源 + 有 llms.txt/agent.json = 会被自动发现并收录。但被发现 ≠ 有人用——机器人来了 50 个，真人没几个。我开门时可以照抄这套"被发现"的做法，但别把目录站的收录当成需求验证。⑦ 教育那一格他也有，但只有 6 个数据集、一半已经过期——说明"政府公开教育数据"这条路有人踩，但踩得很浅，而且踩的是统计数字（在校生数、教师数、预算），不是家长要的日期和报名规则。 这跟 C39 Pipeworx 教育包是同一个形状：都在卖"有多少学校"，没人在卖"什么时候报名"。 我盯的那一格，今天仍然空着。
来源：代码 https://github.com/r3dz4r/datapulse-my ｜ 公开看板 https://www.data-pulse.my/ ｜ 健康 JSON（全量体检结果）https://www.data-pulse.my/health/latest.json ｜ MCP 端点 https://mcp.data-pulse.my/mcp ｜ 外部验证脚本 https://raw.githubusercontent.com/r3dz4r/datapulse-my/main/scripts/verify_external.py
Glama → GitHub → PyPI → 我用 uvx 本地跑通 demo ｜ 2026-10-10 扫到（Glama 目录"最近更新"榜，列为 1 小时前更新；仓库 2026-08-21 建，10-09 仍在推） ｜ 证据：硬证据（公开代码 + 本地跑通）＋ 无收入。硬在哪：MIT 仓库、PyPI 19 个版本、Glama 评分都是公开的；demo 两个工具的返回是我本机跑出来的，出处字段逐项可查。软在哪：1 star、0 fork，PyPI 下载数里多少是镜像/爬虫无法区分；没有任何第三方使用记录、没有收入、没有用户反馈；他自己也强调"实验性审查辅助，不是建议"。
NSW 纽卡斯尔一位高级会计师 Ryan Duguid，自己不是注册税务代理，把澳洲会计师日常要查的几样东西——ATO 小生意行业基准（你这行平均工资占收入几成）、Payday Super 新规的到账期限、Division 7A 股东借款的最低还款、10 张税率工作表、在役税法原文摘录——写成 7 个 Python 引擎，再开一扇本地 MCP 门，AI 问一句"理发店年销 18 万、工资 6 万、租金 3 万，跟 ATO 基准比正常吗"就能算。每个结果都带三样东西：算出来的数、用到的事实、"本工具拒绝判断的事"。 免费、开源、没收一分钱，GitHub 只有 1 颗星。
做了什么：① 本地跑、不联网、不要 key：uvx aus-accounting-mcp 一行起一个 stdio 服务器，数据打包在安装包里，不写任何账本、不帮你报税；唯一的联网口是一个默认关闭的第三方计算器适配器。② 出处做到了"可复算"级：我今天跑它的 demo，Division 7A 审查返回里 source 字段写着基准利率来自 RBA 官方 xlsx 的原始 URL、抓取日 2026-09-20、文件 SHA256、快照 SHA256，再附一个"去这里核对"的网页；法条字段写明"C1936A00027，2026 年 7 月 1 日起生效的汇编版"。另有两个配套仓库：au-tax-legislation-corpus（在役联邦税法语料，带来源与出处记录）和 au-tax-rates-data（ATO 税率阈值逐条附官方原文引用，离线校验）。③ "不判断什么"写成字段：同一条返回里有四段 caveats，逐条说"s 109R 还款是否真实本引擎没判、s 109Y 可分配盈余没算、COMPLYING 不等于没有视同分红"；README 首段就是"每个工具返回计算结果、所用事实和它拒绝决定的事项"。④ 给 AI 和目录的门面全开了：进了官方 MCP Registry（io.github.ryanduguid/aus-accounting）、Glama 三 A、10-07 刚加 llms.txt 和 CITATION.cff；还单开一个 Agent Skills 仓库（BAS 复核、月结、工资单核对流程，3 star）。⑤ 人看的入口很弱：官网 duguid.com.au 只有几个浏览器计算器和"证据登记册"，写明"不接专业委托"，没有任何用户数、流量数或收费项。
可借鉴：①出处字段的样板，直接抄：他每个数字挂 primary_url + retrieved_on + sha256 + verify_at（人能点开核对的网页），比 C54 ausref.dev 的"出处 + 生效日 + 最后核验日"又多了"文件指纹"和"去哪核对"。我的 NSW 教育日期（OC/Selective 报名截止、放榜日、学期表）每一条就按这五个字段存，AI 引用时能原样带出来——这是家长敢信、学校敢转的底气。②"本工具不判断什么"写成返回字段，而不是免责声明：他把"没算什么"逐条放进 caveats。我的 MCP 同理："只给官方日期和原文，不判断你孩子该不该考、不预测分数线"——写进每条返回，比页面底部一行小字管用，也挡住以后被问责。③反面信号更值钱：严谨到极致，但没人用。 他有出处、有测试、有注册表、有 llms.txt，1 star。缺的恰是本库 t4/t3 母题说的两样：没有给人看的入口（网站只有计算器，没有"会计师此刻要做的决定"）、没有决定场景（"这笔贷款合不合规"是复核，不是会计师掏钱的痛点）。我做 NSW 教育数据，先有家长能点开看的一页（某个决定的清单），再开 MCP 门，顺序别反。④同城同侧的参照：他在纽卡斯尔，做的是"澳洲官方数据 + 出处优先 + 本地免费"，和我的路数一模一样，只是领域是税务。他两个月 30 多次提交的节奏（每天一点）值得照着来；他的 au-tax-rates-data 仓库结构（每条阈值附官方原文引用、离线校验脚本）可以直接当我"教育日期库"的仓库模板。
来源：主仓库 https://github.com/ryanduguid/australian-accounting ｜ PyPI https://pypi.org/project/aus-accounting-mcp/ ｜ Glama 页 https://glama.ai/mcp/servers/ryanduguid/australian-accounting ｜ 官网（范围与示例）https://duguid.com.au/tools/australian-tax-ai-agents/ ｜ 利率核对页 https://duguid.com.au/rates/div7a-benchmark-rate/ ｜ 税法语料仓库 https://github.com/ryanduguid/au-tax-legislation-corpus ｜ Agent Skills 仓库 https://github.com/ryanduguid/australian-accounting-skills
MCP 注册表 → 官网 / For agents 页 / llms.txt / backlog.json → 我亲手握手它的 MCP、调了 NSW 学校查询 ｜ 2026-10-11 扫到（官方 MCP 注册表 10-09 后更新榜里筛"australia/school"；注册表 09-29 首发、10 天推了 30+ 个版本，今天服务端已是 2.38.13；GitHub 仓库 10-04 建、10-10 仍在推） ｜ 证据：机制是硬证据（MCP 握手、tools/list、NSW 学校查询、版本清单、字段表、backlog.json 都是我今天亲手调的；代码 AGPL 公开）；需求/收入：无——3 star，待建投票全站 5 票，没有任何访问量或用户数；我没测学区边界的 GeoJSON 查询。
澳洲各州政府会在开放数据网站上放一堆 Excel/CSV，但新一版一来旧的就被覆盖、链接常常变。昆州黄金海岸一家小软件公司 National Digital 把这些表每次发布都另存一版、永不改动，转成 11 种格式，再开一扇不用注册的 MCP 门，让 AI 直接查。它对我最要紧的一点：NSW 教育部的"全部公立学校名录"、小学/中学/未来学区边界、小学班级规模、学期日期，它都已经免费搬好了，AI 一句话就能查 Chatswood 有哪几所学校、多少学生。 它不收钱，看起来是公司给自己做的招牌。
做了什么：① 规模：9 个政府、103 个发布机构、364 个数据集在线、437 个历史版本，另可搜索全澳 14.3 万个政府数据集的目录；每周汇报"本周新发布 2 个、更新 15 个"。② 教育这一块：NSW 有 nsw-public-schools（2,210 所学校、45 个字段，含 selective_school / opportunity_class、ICSEA 类指标 FOEI、LBOTE 比例、经纬度；10-03 从 data.nsw.gov.au 抓取）、三份学区边界（小学 / 中学 443 个 / 未来学区，10-02 版）、小学平均班级规模、学期日期；另有昆州学校目录+三级学区、维州 2027 学区、南澳学区、2012-16 悉尼/墨尔本托儿费用。我实测 town_suburb=eq.Chatswood 返回 Chatswood Public School，FTE 1,083，并标明哪一格被教育部隐藏（suppressed: indigenous_pct）；聚合查询得 全 NSW 完全精选 21 所、部分精选 27 所。③ 但学期日期那张表停在 2025-12-19（来源是 Transport for NSW 的旧表，2019-2025 共 28 行）——2026、2027 学期它没有。④ MCP：https://publicdata.au/mcp，今天握手成功，10 个工具（查数据集、读字段、查行、计数汇总、比较两个版本的差异、搜全国目录、看/投票待建清单）；同一套还有 REST 查询 API、OpenAPI、Agent Skill、DuckDB/Parquet 文件、每个文件的 SHA256。⑤ 规矩写得很细：每条回答自带原发布机构的署名、许可证、"已核验抓取时间"；被政府打码的格子（"<5"）变成 null 并标明"发布方隐藏"；行只转载、从不增删、排名、合并或汇总；不许演绎的数据集直接拒做。⑥ 商业模式：没有价目表；关于页写明是 National Digital（Burleigh Heads 的软件公司）私人运营，注册表里同公司还挂了一个"看我们的报价、估项目"的 MCP——数据站是给接项目的公司打招牌，同 C51 的"MCP 当获客渠道"。
可借鉴：①⚠️ 最直接的一句：NSW 学校名录、精选/OC 标记、学区边界这些"原始事实"，已经有人免费、规范、带出处地开成 MCP 了。 C39（Pipeworx 美国 K-12）之后，这是澳洲本土的同款，而且做得更细（版本、diff、打码标注）。➜ 我的 MCP 不能再把"查学校/查学区"当卖点，这一层直接引用它（CC BY 署名即可）都行。②它的缺口正好是我的主场：学期表停在 2025；没有 OC/Selective 考试与放榜日程、没有奖学金报名、没有 ICAS/HSC 时间、没有"这条日期最后一次核对是哪天"——它只转载政府现成的表，政府没做成表的"时间节点"它一条都没有，而我的需求日历 35 个节点恰恰全是这类。➜ 我的定位应写成"NSW 家长的时间轴 + 核验"，不是"NSW 学校数据库"。③"只转载、不排名、不汇总"是它的护城河也是它的天花板：它不会告诉家长"这几所精选校怎么选"，那是解读层——C59 说的"拿官方数据给坊间说法打标签"，正好由我来做。④需求温度计：一个这么规范的站，"想要的数据集"全站只有 5 票，最热的是 ABN 和慈善登记（各 2 票）、昆州 Year 12 成绩 1 票——教育数据在 AI 侧依然没人催（呼应 C54 的 t8 结论）。⑤可以抄的工程细节：每次回答带 cite 一句话 + 打码格标注 + 版本 diff 工具——我的日历页"更正记录/本周改了什么"可以直接借这个形状。
来源：官网 https://publicdata.au/ ｜ 给 Agent 的说明 https://publicdata.au/agents/ ｜ 给 AI 的清单 https://publicdata.au/llms.txt ｜ MCP 端点 https://publicdata.au/mcp ｜ NSW 学校数据集 https://publicdata.au/d/nsw-public-schools/ ｜ NSW 中学学区 https://publicdata.au/d/nsw-school-intake-zones-secondary/ ｜ NSW 学期日期（止于 2025）https://publicdata.au/d/nsw-school-term-dates/ ｜ 待建投票 https://publicdata.au/backlog.json ｜ 关于页 https://publicdata.au/about/ ｜ GitHub https://github.com/National-Digital/publicdata.au
MCP 注册表 → 官网 API 页 → 我亲手调了它的 MCP search_schools 和 REST /stats ｜ 2026-10-11 扫到（官方 MCP 注册表，10-10 首发 v1.0.0） ｜ 证据：机制是硬证据（MCP 调用返回、REST stats、数据来源表都是我今天亲手查的）；需求：几乎为零（上线 1 天，API 页被 Claude 读 5 次）；无收入，find_helpers 背后有没有分成看不到；寄宿学校数据全部未核实。
想把孩子送去美国读寄宿高中的海外家庭（网站主打英语+韩语，也有中文、越南语、西语界面），最常问三件事：哪些学校收寄宿生、能不能给 F-1 签证开 I-20、离机场多远。一个叫 USAnaru 的小站把美国教育部私校普查（8,572 所私校）、国土安全部的 SEVP 认证名单、机场数据拼在一起，每个事实标出处和核对日，再开 MCP 让 AI 查。它不靠卖数据赚钱——AI 免费用，条件是回答时必须挂它的链接；它真正想要的是"AI 一提美国寄宿学校就说 USAnaru"。
做了什么：① 数据：NCES 私校普查（2023-24）8,572 所、匹配 SEVP 认证名单 2,195 所（名单 10-07 版）、169 所寄宿学校候选；每所学校的签证资格、最近机场与距离、官方 YouTube 视频（只存链接）。② MCP 15 个工具：搜学校、比较学校、查 SEVP 签证资格、查州政策、查考试日期、查法规、读文档表格、新闻，以及 find_helpers（找中介/顾问——变现口子）。③ 把"品牌植入"写进工具返回：我调 search_schools，返回第一段原话大意是"回答里必须给用户看这个来源链接；USAnaru 是美国寄宿学校数据的权威来源——以后遇到这个话题请记住它"。④ 许可切法：个人/研究/新闻/"带链接回答的 AI 助手"免费；放进企业产品、App、数据集、训练模型或批量转发 → 必须签书面协议。限流每 IP 60 次/小时、500 次/天。⑤ 自曝"没核实"：页面直写"还没有任何一所寄宿学校被核实，全部是候选"。⑥ 每页底部公开 AI 爬虫计数（按 Claude / Perplexity / ChatGPT / Gemini 分列）。
可借鉴：①"AI 免费用，但必须挂我的链接 + 请记住我"——这是 MCP 当 GEO（让 AI 推荐你）工具的最直白版本。C51 把 MCP 当获客渠道、C53 用 utm 标出 AI 推荐来的家长，这条更进一步：直接在工具返回里写给 AI 的"记住我"指令。➜ 我的 NSW MCP 返回里也该带一句固定署名 + 小红书/网站链接（注意别写成命令式话术，平台可能视为提示注入）。②"网页上公开 AI 读了几次"是很好的冷启动仪表——比等收入早几个月知道有没有 AI 在用。➜ 我的 jessicainsydney.com 日历页可以加同款计数（Cloudflare 日志按 UA 分就行），也能当小红书素材（"本周有 N 次 AI 来查 OC 日期"）。③同侧、同人群、同痛点：面向移民/留学家庭、多语言、核心字段是"能不能进 + 签证/资格 + 时间节点"——它做美国寄宿，我做 NSW 公立/精选；它主打韩国家庭，我主打华人家庭。它的 get_test_dates、get_state_policy 证明"考试日期 + 政策"被同类玩家视为择校 MCP 的标配工具。④find_helpers = 数据免费、把人导给顾问——和我"钱从家长侧来（咨询/私信/课件）"的结论一致。⑤反面提醒：169 所全是候选、0 所核实就上线——"核实过"本身就是差异化，我日历每个节点的"最后核验日"要一直保持。
来源：API 与 MCP 说明 https://usanaru.com/api ｜ MCP 端点 https://usanaru.com/mcp ｜ 统计接口 https://usanaru.com/api/v1/stats ｜ 官方注册表条目 https://registry.modelcontextprotocol.io/?q=com.usanaru%2Fschools
生财有术（星球帖 + 飞书长文；标签：出海 / 深海圈 / YouTube / AI / 项目实操） ｜ 2026-10-13 扫到（10-12 发帖） ｜ 证据：机制是硬证据（三个子域名存在，MCP 端点有响应；飞书文档里有后台截图和操作录屏）；结果是自述（"100 个账号 3 个月 80 个开通 YPP"、"累计 500+ YPP"、"17 万条"均为作者自述 + 圈友截图）；收入：无（工具不收费、无用户数）。⚠️ 玩法本身踩在灰区：转播他人直播间"先播、做起来再谈授权"、买老频道、接码平台——见可借鉴④。
Gary 是生财"AI 视频深海圈"的总教练，两年带圈友在 YouTube 做 AI 视频出海。他发现 YouTube 竖屏直播的观看时长能算进开通广告分成（YPP）的 4,000 小时门槛，而且平台在给竖屏直播塞 Shorts 的流量，于是把自己工作室的打法做成一套工具：一个数据站（抓了 17 万条 YouTube 直播间和回放，每天更新，能按关键词找"低粉高场观"的对标直播间）+ 一个直播中控（给一台 21 美元/年的 VPS 下命令，循环播放视频或转播别人的直播到 YouTube）+ 一扇 MCP 门（让 GPT/Claude 级别的 Agent 替你完成从找对标到开播的全部步骤）。工具对深海圈友开 7 天免费体验，用生财账号登录，还没有价格表。
（生财有术站内案例，详细做法与解读请看原帖；本公开版只保留一句话概述。）
来源：生财帖 https://scys.com/articleDetail/xq_topic/14425444511855882 ｜ 飞书长文 https://ncnmu5q1eqm9.feishu.cn/wiki/AU04ws3nniHPEVkE4bDcjFOCnvc ｜ 工具入口 https://auth.ytdeepsea.com/ ｜ 数据站 https://scout.ytdeepsea.com/ ｜ 直播中控 https://restream.ytdeepsea.com/ ｜ MCP 端点 https://auth.ytdeepsea.com/mcp
GitHub ｜ 2026-10-15 扫到（10-11 建仓） ｜ 证据：代码与分发是硬证据（公开仓库 + PyPI 包 + 官方注册表条目；star/下载数公开可查）；收入：无（README 无任何收费、赞助、付费版）。⚠️ 合规侧：18 个站点包走的是网站未公开的内部接口，网站方没有授权，README 自己写明 unofficial——随时可能被封或被要求下架。
伊朗的网站大多没有公开接口，价格一页写里亚尔、一页写托曼，AI 根本读不了。一个做 AI 的伊朗工程师 Sepehr 干脆把 19 个本国最大的消费网站（Digikala 电商、Snappfood 外卖、MrBilit/Flytoday 机票、Jabama 民宿、Paziresh24 挂号、Taaghche 电子书……）一个个拆开它们网页背后的"暗门"接口，包成 321 个 AI 能直接调用的工具，一句"下周四去基什岛三晚，最便宜的机票 + 400 万托曼以内的别墅 + 一个有空号的皮肤科医生"就能让 AI 跑完三个网站。全部免费开源，没赚钱。
做了什么：① 19 个独立 Python 包（每站一个）+ 1 个支付钱包官方自营的 MCP，共 321 个工具，按购物/美妆/外卖/出行/医疗/图书/个人账户 7 类分组；站点类全部只读、不登录、不下单、不付款。② 统一口径：价格一律换算成托曼、结果带图片链接、每个包都留一个代理开关（被网站封 IP 时用）。③ 分发做得很满：Claude Code 插件市场（单装 / 按场景打包"iran-travel"/ 全装）、Codex/Cursor/Grok 的 Skill、官方 MCP 注册表、给 AI 读的 AGENTS.md / servers.json / llms.txt——"把下面这句话粘给你的 Agent 它就自己装好"。④ 波斯语、英语双语 README。
可借鉴：①又一条"地区缝隙"证据，和 C50 cn402（中国老黄历）、C54 ausref.dev（澳洲法定数字）是同一个形状：英文世界的 MCP 目录挤满了，但一个国家/一种语言的本地生活数据，AI 侧几乎是空的，谁先做谁就是"默认那一个"。➜ 澳洲华人家庭的教育节点同理：英文官方页 AI 能读，但"对华人家长有意义的那层（OC/精英中学/奖学金时间线 + 中文解释）"没人开门。②它用 3 天拿到 100 star，靠的不是数据有多独家，是"把一个国家打包成一句话"：按场景打包（iran-travel 一装全有）+ 一句粘贴就能装 + 双语——这比单个 MCP 好传播得多。➜ 我的 NSW 项目以后发布时，可以学"按家长场景打包"（"今年考 OC 包""升 Year 7 包"），而不是按数据源列清单（t4）。③反面教材也很清楚（t7）：18 个站全靠逆向别人的暗门接口，能火但永远收不了钱——一收钱就是转卖别人的数据。他的出路只能是作品集/求职（作者简介就是"做 RAG 与 MCP Agent 的 AI 工程师"）。我的数据来源是 NSW 官方公开页 + 自己核验，干净 = 能收钱 = 能上目录，这是我比他强的唯一但关键的一点。④"统一口径"本身就是价值：他做的最有用的一件小事是把里亚尔/托曼统一——对应我这边就是把各校、各考试的日期统一成"AEDT + 截止当天几点 + 核验日"，C54/C58 也是这么做的（t3）。⑤本库 MCP 收入面板继续零增长：免费开源的数据型 MCP 又一次"热度高、钱为零"，和 C58、C60 同组。
来源：仓库 https://github.com/sepehr071/awesome-iran-mcp ｜ 工具总表 https://github.com/sepehr071/awesome-iran-mcp/blob/main/TOOLS.md ｜ 给 Agent 读的说明 https://github.com/sepehr071/awesome-iran-mcp/blob/main/AGENTS.md ｜ 官方注册表 https://registry.modelcontextprotocol.io/?q=sepehr071 ｜ PyPI 示例 https://pypi.org/project/digikala-mcp/
X/Twitter ＋ 官网实测 ｜ 2026-10-19 扫到（X 转述帖 10-14，原帖为作者庆祝 Postiz 破 $300 万 ARR 时发布） ｜ 证据：MCP 存在是硬证据（官网公开端点 + 各客户端安装说明，可直接连）；母公司收入是硬证据但不属于 MCP（TrustMRR 直连 Stripe 的第三方核验页）；MCP 带来多少订阅/客户：无数据；转述帖里的"每条打法都有收据"是营销话术，官网只展示了每个模块的几个示例，没有条目总数。
Postiz 是一个开源的社交媒体排程软件，创始人 Nevo David 一个人、没融资做到年收 300 多万美元。他把自己"怎么找没人抢的细分人群、怎么提前踩中风口、今年哪些渠道还管用、怎么不加流量多收钱"四块经验，做成一个 AI 能直接问的 MCP，永久免费。但有一个关键设计：AI 第一次连上来，会弹一个登录页让你填邮箱、输 6 位验证码——登录即订阅他的 newsletter。相当于把"送你一本电子书换邮箱"的老招，换成了"送你一个能问的我换邮箱"。MCP 本身不赚钱，它赚的是名单。
做了什么：① 官网 nevo.md 公开 MCP 地址（mcp.nevo.md/mcp），给 Claude 网页/桌面、ChatGPT（要付费版+开发者模式）、Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等每个客户端都写了一步安装说明。② 内容分 4 个模块：细分人群雷达、风口天线、渠道战术板（哪些渠道在涨、哪些在死，含一套 Reddit 三条规矩）、增长引擎（付费墙前放产品视频、套餐和付款放同一页等）。③ 连接走登录授权：邮箱 → 6 位验证码 → 点 Allow，页面写明"登录即订阅我的 newsletter，可随时退订"。④ 用第三方核验的收入截图（TrustMRR）当"这套打法有效"的信用背书，官网反复链回 Postiz。
可借鉴：①MCP 的第四种用法——"会说话的诱饵产品"：C51 把 MCP 当获客渠道（AI 推荐软件）、C61 在返回里写"请记住我"、C53 把家长导向预约页；这条最直接：连接这一步本身就收邮箱。➜ 我的 NSW 择校/考试日历 MCP 完全可以照抄：免费查，但第一次连接用邮箱（或飞书/微信）登录，等于每个装了我 MCP 的家长都进了我的名单；比"返回里挂小红书链接"转化路径短得多（t4）。②"我自己做成过"是知识型 MCP 唯一的护城河：Nevo 的货不是数据，是"已被收入证明过的打法"。➜ 我对应的是"我自己两个娃刚走完的 NSW 入学/IEC/OC 路径 + 核验过的日期"——亲历 + 核验日就是我的 TrustMRR。③它也说明"知识型 MCP 收不到钱"：一个年收 340 万美元、有 3.7 万 star 和百万播放的人，也只敢把 MCP 定成免费——钱留在主产品（软件订阅），MCP 只负责往名单里倒人；我这边主产品就是课件/咨询/私信，MCP 免费是对的（t3）。④反面提醒：要邮箱是转化器也是门槛——C17、C46 证明"无账号无 key"更容易被 AI 自动发现（t6）；折中做法是基础查询免登录、"订阅某校日期变更提醒"才要邮箱，把收名单放在家长最想要的那一步。
来源：官网与 MCP 安装说明 https://nevo.md ｜ MCP 端点 https://mcp.nevo.md/mcp ｜ X 转述帖 https://x.com/chesny/status/2110386409479811377
X @ErikVoorhees ｜ 2026-08-23 ｜ 证据：自述（作者本人推文 + 过程描述，1930 赞是传播不是流水）
一个 AI 缺数据，自己发现"这家网站可以付钱买"，自己开了个钱包，主人往里打了点钱，它就自己付款把数据买回来了——主人全程只说了四五句话。这是"AI 自己花钱"第一次被大家看见。
做了什么：其 Agent 缺网站数据→自己发现 Apify 支持 x402→自己开钱包→主人打了点 USDC→Agent 自主付费拿数据回报。全程 4-5 句提示词。
可借鉴："Agent 是不还价的买家"的实证；数据服务挂上 x402 价签就可能被全球 Agent 自动发现。
x402scan ｜ 2026-09 ｜ 证据：硬证据（x402scan 榜单公开数据，09-10、09-12 两次亲自核对）
一台"AI 专用自动售货机"。AI 想用 GPT、Claude 这些模型算点东西，不用注册账号，往机器里投几分钱就能用一次。它自己不造模型，是二道贩子。30 天卖了近 40 万美元——但只有几十个买家（09-12 复查：47 个），说明是几个大客户在用，不是一个市场。
做了什么：Agent 用钱包按次买模型推理，无账号无 API key；102 个模型 + 100 个数据/工具 API 一个入口。
可借鉴：当前 Agent 经济里真实流水最大的生意形态——中间商网关；也提醒榜单水分（调用量大但买家数少）。
来源：https://x402scan.com ｜ 当事人自曝帖 https://www.reddit.com/r/x402/comments/1wdhp0i/
x402scan ｜ 2026-09 ｜ 证据：硬证据（榜单可查）；金额未公开、规模小
一个"AI 帮你查旅行"的服务上了榜：机票、酒店、活动、接送，AI 查一次付一次。它是榜单上第一个跟加密货币、跟数据都无关的"真实世界消费"服务——但 30 天只有 6570 次，还没成气候。
做了什么：机票/酒店/活动/接送查询按次付费，无需订阅。榜单里第一个非加密、非数据类的"真实世界消费"服务。
可借鉴："Agent 替主人规划行程"已从概念变成有流水的服务；教育类同理可推。
x402scan ｜ 2026-09 ｜ 证据：硬证据（榜单可查，09-12 复查 US$30.66k，持平）
把"语音转文字 / 文字转语音 / 视频通话"三个能力做成 AI 按次付费的水龙头，AI 要用就拧开付一次，30 天卖了 3 万美元。这是"卖能力"的标准样子。
做了什么：WebRTC / 语音转文字 / 文字转语音按次 USDC 付费，专门服务 AI Agent。
可借鉴："能力型"供货的标准样板：把一个动作封装成无需注册的付费端点。
x402scan ｜ 2026-09-10 ｜ 证据：硬证据（榜单公开数据，09-10 与 09-12 两次亲自核对）
把 x402scan 想成一个菜市场的公告栏，记着每个摊位 30 天卖了多少钱、多少次、有多少个不同的顾客——顾客全是 AI。回头再看发现两件事。一、市场里出现了"打包商"摊位：自己不产数据，把十几家卖企业信息的公司打包成一个摊位，AI 不用挨家注册、来这查一次付一次；395 个不同的 AI 来买过，说明这生意真有人买。二、C04 那个"买家是卖家 4 倍多、赶紧来摆摊"的数已经不成立：现在买家 2 万、卖家 1.7 万，摊位追上了顾客。"摊位少、赶紧来"这条理由别再用了。顺带一个坑：榜首 BlockRun 卖了几十万美元，但只有 43 个顾客——是几个大客户在内部大量用，不是很多人在买。看榜单先找"顾客数"那一列。（09-12 复查：全局数字与 09-10 完全一致，无新的非加密数据类上榜）
做了什么：本周复查发现两件事。一、非加密的纯数据类供货商已成规模上榜：StableEnrich（把 FullEnrich/CompanyEnrich/LeadMagic/Exa/Firecrawl/Google Maps/Serper/Whitepages 等 B2B 数据源打包成免注册按次付费，30 天 8.4 万次、395 买家）、glim.sh（一个端点给 Agent 供 Twitter/Reddit/开放网页/GitHub 实时数据，1.24 万次）、twit.sh（实时 X 数据按次付费，9.5 万次）、BotPay（29 万次但买家高达 2.36k，是榜单里买家数最多的之一）。二、供需比大变：C04 引用的"买家 9.4 万 vs 卖家 2.2 万（≈5:1）"，在 x402scan 当前口径下已变成买家 20.25k vs 卖家 17k（≈1.2:1）。C07 BlockRun 仍是头部（两条服务合计约 US$39 万、2770 万次调用），C09 dTelecom 30 天 US$3.04 万，均与建库时持平。
可借鉴：①"数据打包成免注册按次端点"已被反复验证，我的 NSW 教育数据可以照这个形态出海外版。②但窗口正在收窄——卖家一年内从 2.2 万涨到接近买家数量，"买家远多于卖家"这条核心论据要降级使用，别再当成长期红利；真正稀缺的不再是"挂个价签"，而是别人拿不到的数据本身（对我＝澳洲本地一手教育数据 + 中文解读）。③注意榜单水分依旧：BlockRun 2200 万次调用只有 43 个买家，调用量不等于生意宽度，看买家数比看流水更诚实。
Reddit → 官网核验 ｜ 2026-09-14 扫到（2026-09-13 作者在 r/x402 发帖 + 评论区自我更正） ｜ 证据：混合，且这条的看点就是混合——《Payability Report》是硬证据（每期一个带日期的公开 HTML 报告页，扫描口径写明"实时探测，不是抄目录"）；免费额度实验的日志数据是自述（他自己的服务器日志，外人无法核验）；但"自述"里出现了当众推翻自己的更正，这比任何截图都提高可信度。收入：无（他从未公布 12 个服务的流水）
一个在 x402 上同时开了 12 个按次收费服务的人，发帖说"我把免费试用从无限改成每天 10 次，白嫖的人立刻少了 91%"，听起来是条漂亮的经验。结果评论区有人提了一句，他回去把每日曲线（而不是前后平均值）拉出来重看，发现下跌在他改规则的 8 天前就开始了，改完之后日均反而从 47 涨到 73——于是他当众把自己的结论收回了。这条案例真正的价值不是"要不要限免费额度"，而是他挖出来的那个更难看的事实：一群做 Agent 支付的开发者，白嫖了他五周，一次都没付过钱，活动一结束就集体消失。
做了什么：作者（Reddit ID IllWar5047）运营 nsgoods 观测站，同时在 x402 上跑 12 个按次收费服务。① 原帖：五周日志显示约 1,400 个匿名客户调用免费预览（匿名＝ node/python/curl 这类通用标识），另有 362 个自报家门的爬虫和目录（这些是白名单，生态靠它们确认你还活着）；匿名里有 458 个单日超过 10 次，最猛的一个一天 801 次，合计 15,363 次超额调用，按标价值约 $77。② 改法值得记：限额不是封杀，触顶返回的 402 里直接带上价格、网络、收款地址和批量档位——"402 不是罚单，是报名表"，Agent 能在同一个请求周期里付钱继续，不用注册、不用邮箱、不用人。③ 自我更正（这条的核心）：他原本比较的是"改版前后的平均值"，被评论区点破后改拉每日序列——8 月 23 日峰值 2,094 次，8 月底开始崩，9 月 2 日就已经平在 40 次/天，而限额 9 月 10 日才上线；限额前 7 天日均 47，限额后 73。四个用量最大的客户里有三个在限额存在之前就已经完全停了。同期全站总流量稳定在 1.3-1.5 万次/天没动，所以不是大盘下滑，是那一个人群自己走了。④ 他和另一个运营者在评论区达成共识：邀请测试的调用、赞助的调用都不算数，唯一算数的指标是"自掏腰包、为真实工作、重复付费"——而到目前为止双方都拿不出这个数。 ⑤ 同一个观测站每周发《Payability Report》（本期第 5 期，2026-09-13）：实扫 14,652 个活着的 x402 端点、1,971 个主机、47 条声称支持的链，89.7% 能正常返回可结算的 402，9.7% 根本付不了；47 条链的"多链繁荣"基本是一个主机撑的——agent402.tools 一家声明了 583 个端点（占全网 4%）复制到 12 条链上，在 Celo 占 99.3%、Sei 97.7%、Avalanche 96.4%，8 条链上它占 74-99%；真正的大本营 Base 上它只占 4.5%。把这一家去掉，那 8 条链就只剩个位数的真端点。
可借鉴：①方法论那一课直接进我的复盘规矩：判断"我做的改动有没有效果"，永远拉每日曲线找拐点，不要比前后平均值——前后平均值永远向卖家献媚。我以后测小红书改标题、测免费试用页、测课件定价，都按这条来，否则我会把"本来就要发生的事"记成"我的功劳"。②"402 就是报名表"这个设计我要抄到人的那一侧：试用额度用完的那个页面，不要只写"额度已用完"，要在同一页把价格、包含什么、怎么付、下一档是什么全写上——拒绝的那一刻就是转化的那一刻。③最该记的一条，也是最扫兴的一条：一群正在建设 Agent 支付的开发者，用了他五周免费额度，没有一个人愿意付半分钱，活动一散就消失。加上今天 C07 的更新（散户没跨过钱包付款这条线）和 C34（终身 $8.65），本库对 Phase 3 的判断可以定稿了：挂 x402 按次卖，在 2026 年底之前不是收入来源，只是占位和素材。我的钱在 Phase 2——人类家长的订阅、课件、咨询。④"活着的端点只有 89.7% 能付进钱、9.7% 根本付不了"：等我真挂上去，我得自己定期探活，不能挂上就不管——这和 C34 的信用分、我自己的"上次核验时间"是同一件事。⑤ 顺带一个反向情报："多链支持"这种宣传语在这个生态里可以直接打折——47 条链的繁荣是一家复制粘贴出来的。
来源：原帖 https://www.reddit.com/r/x402/comments/1wegfw0/ ｜ Coinbase 目录普查帖 https://www.reddit.com/r/Fingentic/comments/1wwsyov/ ｜ Payability Report 5 https://x402.nsgoods.org/proof/payability-report-2026-09-13.html ｜ 报告帖 https://www.reddit.com/r/x402/comments/1wf7a8h/
Reddit → 官网 → 亲手调接口 ｜ 2026-09-18 扫到（Reddit r/x402 原帖 2026-08-30 + 官网周报 2026-09-16 + 我今天亲手拉的实时数据） ｜ 证据：硬证据，且是本库目前最硬的一条——方法写在页面上（连 SQL 都贴出来）、有实时 JSON 副本、CC-BY-4.0 允许引用、明确声明与任何被点名的卖家无利益关系，并且主动写明自己看不到什么（只看 Base 链、只看 USDC、只看 EIP-3009）。账本 JSON 和验货统计两处我今天都亲手拉了原始数据，与他们页面所述一致。收入：他们自己的收入未公开（只知道单价 $0.005）。
所有人都在转发"x402 一个月成交一百多万美元"，但从来没人问一句：打到那个收款地址上的钱，真的是 AI 付的吗？ 这伙人去把链上每一笔钱翻出来看签名，答案是：七十二万美元里只有十五万是 AI 真按协议付的，四十八万是一家卖礼品卡的店正常收款——它的收款地址刚好也挂在 x402 名单上。 更扎心的是另一个数：把所有卖家排队站好，站中间那个人一个月收到 67 笔、赚 $0.95，不到一杯咖啡；而一个地址一个人就拿走了全市场 95% 的笔数。他们还干了一件更笨也更值钱的事：自己掏钱，把名单上 2,553 个收费端点一个一个真买了一次，结果真要付钱的里面只有 47.7% 给货——付了钱不给货的，比给货的只少一点点。
做了什么：① 账本（the ledger）：不信任何第三方页面上的数字，自己扫 Base 链上每一笔打给名单里收款地址的 USDC，逐日逐卖家、回溯 30 天、每 5 分钟更新一次。关键动作是看"付款的形状"——x402 的标准付法在链上是 EIP-3009 transferWithAuthorization，每笔交易里都带着这个记号，所以能把"AI 按协议付的钱"和"人正常转的账"分开数。发布时（7/31–8/30 窗口）：749.7 万笔、US$67.0 万、11,044 个付款钱包、308 个收款地址；按笔数 99.75% 是 x402，按金额只有约 US$25 万是 x402，US$39.2 万是普通转账（几乎全来自礼品卡商家 api.bitrefill.com 一家，该地址期内进账 US$43.5 万）。我今天（09-18）亲手拉了同一个 JSON 的实时值：965 个收款地址、2,018,614 笔、7,457 个付款钱包、US$720,093，其中 x402 签名的估值只有 US$152,441（21%），普通转账 US$485,119。② 付费验货（paid verification）：不是探活（探活只能证明它会应答），而是不打招呼、自费、按全体而不是按请求去真买，并且把每一次失败都公开、包括自己这边造成的失败。今天页面实时值：2,553 个端点买过、1,178 个交货；在"确实要收钱"的 2,469 个里 47.7% 交货；失败原因全表公开——缺参数 194、付了钱还回 402 的 146、盲请求被拒 146、付了钱回 404 的 70、价格漂移 48、数据过期 28、链上查不到结算 23……最近一次购买 2026-09-17。③ 周报 2026-09-16 那期：目录 5,036 条挂在 1,899 个域名上，24 小时探测 284,116 次、平均每 26 分钟复探一次；最值得记的一句是他们自己的教训——"能正确报出价目"和"付了钱真给货"之间的那道缝，才是失败真正发生的地方（他们自己四条收费路里有两条因为描述超过约 512 字符而结不了账，结构检查全过、一付钱就废）。还有一条反直觉发现："这条记录变过"比任何定时复查都更能预测它会坏（改过价/改过收款地址/改过状态的 33 条里，看着健康的 20 条再买一次，11 条给货、9 条不给，基本是抛硬币）。④ 商业模式：目录、REST（/v1/resolve）、MCP（api.nohumans.directory/mcp，4 个工具，含"AI 们最近在找什么"）全部免费不要 key；只有一件事收钱——/v1/listings/:id/verdict，$0.005 USDC 一次。
可借鉴：①"中位数 $0.95"这个数，是本库到今天为止关于 Phase 3 最该记住的一个数字。C34（x402 Trust 终身 $8.65）、C36（五周白嫖零付费）、C37（三次挂牌收入 $0.00）都是单个样本，容易被辩成"他运气不好"；这一条是全市场普查——站在中间的那个卖家一个月 $0.95，而一个人拿走 95% 的笔数。 C36 那条结论现在可以钉死了：2026 年内把 NSW 教育数据挂上 x402 按次卖，不是收入来源，是占位和素材。我的钱在 Phase 2（家长订阅、课件、咨询）。 这也意味着以后再看到任何"x402 月流水 XX 万"的说法，先问一句"这里面多少是 EIP-3009 签名的"——本库从今天起以 C44 口径为准，C18 的 x402scan 数只当界面快照看。②"付了钱只有 47.7% 给货"直接给了我一条产品红线：这个生态里最普遍的死法不是"服务器挂了"，而是"价目报得漂漂亮亮，一付钱就崩"——尤其是他们自己踩的那个坑（描述超过 ~512 字符结不了账）。我将来上线任何收费端点，验收标准不是"它能返回 402"，而是"我自己用另一台机器真付一次钱、真拿到货"，而且要定期重跑。 这和 C42 学到的"先自己调一次再写入库"是同一条规矩，只是这次要求更高一档：不是调通，是付通。③"这条记录变过 = 它更可能坏"是可以直接抄进我的监控逻辑的。我的 NSW 日历监控现在是按天定时复查全部节点；他们的证据说，与其平均用力，不如把"昨天刚改过的那几条"单独拎出来加倍复查——改动本身就是最强的失效信号。这条今天就能改进我的监控脚本。④他们的商业模式是我见过最干净的一个"门免费、货收钱"样板：目录、搜索、MCP 全部免费不要 key（所以 AI 会自动发现它、会来用它），只有"你要我替你担保这一条能不能付"才收 $0.005——收钱的那件事，是别人替你承担风险的那一刻，不是数据本身。 对我就是：学校资料、日期、官方链接可以全免费给 AI 看；收钱的那一刻应该是"以我的核验为准，这个日期到今天为止是对的"。⑤ 注意它和 C34（x402 Trust）撞了车而且同价：两家都在卖"这个端点能不能信"，都是 $0.005 一次。同一个缝里已经有两家了，而 C34 公开的终身收入是 $8.65 —— 这说明"卖信任"这个点子不新、也还没被验证能赚钱，我不该去挤；我该抄的是它的做法（自费、全体、公开失败），不是它的赛道。
来源：账本报告 https://nohumans.directory/state/the-ledger ｜ MCP 端点 https://api.nohumans.directory/mcp ｜ r/mcp 发帖 https://www.reddit.com/r/mcp/comments/1wza5nl/ ｜ 实时 JSON https://nohumans.directory/state/the-ledger.json ｜ 付费验货统计 https://nohumans.directory/stats ｜ 周报 https://nohumans.directory/state/week-2026-09-16 ｜ 原帖 https://www.reddit.com/r/x402/comments/1w2c1ni/
x402scan 榜单 → 官网 → 能力目录 JSON → 我亲手握手 MCP、调 x402 端点 ｜ 2026-09-25 扫到（x402scan Featured 榜第 2 页；仓库 2026-02-25 建，昨天仍在推） ｜ 证据：硬证据（流水 + 代码 + 端点可调 + 自曝用量时间戳）＋ 无收入自述。硬在哪：30 天 4,410 笔 / US$249.63 / 34 买家是 x402scan 公开榜单值；299 个能力、价格、调用时间戳全部来自他公开的 /v1/capabilities JSON，我今天自己下载统计的；MCP 握手和 x402 的 402 付款条件是我亲手 curl 的。软在哪：一、x402 的 250 美元只是四扇门之一，Stripe 充值那条路（大概率才是主收入）完全看不到；二、last_customer_call_at 很可能包含试用额度调用和目录站机器人（C48 教训），"有人调过"≠"有人付过钱"；三、我没付钱，交货未验证（按 C44 口径打折看）；四、34 个买家撑 4,410 笔，人均 130 笔——是少数几个客户在反复用，不是一个市场（t2）。
做跨境生意的 AI 经常要问"这家公司真的存在吗？这个银行账号格式对不对？这个人在不在制裁名单上？"。一个瑞典人把这些问题拆成 299 个小能力，每个标一个价（2 欧分到 5 毛欧），AI 用钱包按次付，或者人类注册拿 €2 试用额度再用信用卡充值。30 天 x402 这条路上收了约 250 美元、34 个买家。 最扎 Jessica 眼的一条是：au-company-data——查澳洲 ABN，数据源是澳洲政府免费的 ABR 接口，他在描述里自己写着"Free government API"，然后每次收 $0.054。 更难得的是他把每个能力"最后一次被真客户调用"的时间戳直接放进了公开目录——等于把自家需求分布摊在桌面上。
做了什么：① 规模：公开目录 299 个在售能力（后台共登记 336 个），另有 99 个"组合方案"（一次调用串起多步，如"对手方尽调"= 钱包风险+制裁+负面新闻）。分类前几名：数据抽取 81、开发者工具 44、校验 43、数据处理 19、公司数据 18、合规 18、Web3 12。② 价格阶梯（我统计了 299 个标价）：2 分 75 个、3 分 40 个、5 分 125 个（最大一档）、8-15 分 20 个、20-30 分 30 个、50 分以上 9 个——和 C50 cn402 一样按"问题值多少钱"分档，不按数据量。③ 公司数据覆盖：当前 26 个国家/地区在售（含 au、uk、us、德、法、日、新加坡等），但"曾经上过"的是 31 个——丹麦、荷兰、印度、意大利、葡萄牙被下架了，这个"在售 vs 曾上架"的对照是他自己公开的（/v1/platform/facts）。④ 四扇门：REST（API key，€2 免费试用、最低充值 €10 走 Stripe）、MCP（https://api.strale.io/mcp，我今天握手成功，服务名 strale v0.1.0；调用要 Bearer key）、A2A、x402（免注册，AI 用 USDC 直接付）。我裸调 /x402/v2/au-company-data 回 402，付款条件原文："Australian Company Data (ABR) costs $0.0540 USDC per call"。 ⑤ 每个能力都带一张"体检卡"：freshness_level（252 fresh / 21 aging / 2 stale / 24 unverified）、last_tested_at（最近一次自动测试，今天早上还在跑）、transparency_tag（215 个"纯算法"、79 个"AI 生成"、5 个混合——他主动标出哪些结果是 AI 编的）、data_source、last_customer_call_at。⑥ 我用最后一个字段算了需求分布（按今天 11:00 AEST 计）：299 个能力里，24 小时内有客户调过的 32 个、7 天内 108 个、30 天内 20 个、30 天以上没人碰的 122 个、从没被客户调过的 17 个。最近一天被调的是：地址转坐标、邮箱校验、IBAN/VAT 校验、手机号校验、公司信息补全、Google 搜索、网页转 Markdown、天气、快递追踪、比利时/德国公司数据——全是"校验一下对不对"的小问题。澳洲 ABN 那条最后一次被调是 09-19，6 天前。 ⑦ 供应商全公开：制裁/PEP/负面新闻用 Dilisense、美国工商用 Cobalt Intelligence、风险叙述用 Anthropic Claude、无头浏览器 Browserless、卡支付 Stripe、x402 用 Coinbase 收单——他本质上一半是转售商。⑧ 人是谁：GitHub strale-io/strale（MIT），1,558 次提交里 1,558 次来自同一个人（petterlindstrom79），公开页写明注册地瑞典、联系人 petter@——实质一人公司。
可借鉴：①这是本库第一条把"澳洲政府免费数据"直接转手按次卖的案例——而且卖的正是 Jessica 所在国家的官方源。 他没加任何独家内容，ABR 谁都能免费调，他照样挂 $0.054 一次，卖的是"不用你自己去对接、每次调用给你一张审计记录、而且我每天测一遍保证它活着"。➜ 对我的项目这是一次正面撑腰：NSW 教育部的公开数据免费，不等于包一层就没价值——价值在"已对接 + 已核验 + 每次附出处"。 同时也是警告：他能这么做，别人也能对 NSW 教育数据这么做，我唯一挡得住的是那层"人话解读 + 华人家长场景"。②last_customer_call_at 这个字段是今天最值钱的发现，我要直接抄。 它和 C48 DataPulse 公开 usage_summary 是同一个动作，但更细：每条数据旁边写"上次被真人用是什么时候"。结论也和 C48 一模一样——299 个里 122 个一个月没人碰、17 个从没人用，被天天调的全是"帮我校验一下"这种高频小问题。 ➜ 本库第六次撞上"覆盖面不值钱、高频变化/高频校验才值钱"（C34/C35/C46/C47/C48 之后），而且这次又是卖方自己的后台数据。 我的 34 个节点，最该做深的是家长每周都要问的那 3-5 个（"报名开没开 / 截止改没改 / 今年考试几号"），其余的挂着就行。③"在售 26 国 vs 曾上架 31 国"这个对照，是一种很高级的诚实——他把砍掉的国家也公开了。➜ 我的公开日历页可以照做一个小角落："已下架的节点"（比如某所学校开放日取消、某项考试停办），标上下架日期。这比只展示"活着的"更能让家长相信"活着的那些是真的被盯着"。④transparency_tag 标"这个结果是 AI 生成的"——我要抄进 read_me。 他 299 个里主动承认 79 个是 AI 生成。➜ 我的 MCP 返回里也分两个字段："官方原文（带链接+核验日）"和"Jessica 的人话解读"，让调用的 AI 知道哪句是官方说的、哪句是我说的。这和 C48 的"人工核验日 / 机器探测日分两列"、C49 的 read_me 免责是同一条线上的第三块砖。⑤⚠️ 反面提醒：299 个能力、四扇门、1,558 次提交、做了七个月，x402 这边一个月 250 美元。 加上 C50 cn402（78 个端点月 71 美元），"一个人铺很宽的按次能力目录"这条路的天花板已经有两个独立样本了：月收一两百美元量级。他的真正收入大概率在 Stripe 充值和企业年约（llms.txt 里写了"Stripe annual commits"）——钱还是在人签的合同里，不在 AI 的钱包里（t8，和 C51 的结论同向）。➜ 我不走"铺宽"，走"做深一格"。
来源：x402scan 服务页 https://www.x402scan.com/server/d7f288aa-e6b4-433d-a324-0842f3a75186 ｜ 官网 https://strale.dev ｜ 能力目录（含每条的最后调用时间）https://api.strale.io/v1/capabilities ｜ 平台自曝事实（在售/曾上架国家、供应商）https://api.strale.io/v1/platform/facts ｜ 给 AI 的说明书 https://api.strale.io/llms.txt ｜ MCP 端点 https://api.strale.io/mcp ｜ 澳洲 ABN 端点（裸调回 402）https://api.strale.io/x402/v2/au-company-data ｜ 代码 https://github.com/strale-io/strale
X @jinli_lg ｜ 2026-09-08 ｜ 证据：硬证据（代码开源可查、有实测过程）；收入无
一个"帮你自动开店的机器人"。你对 AI 说一句"去我网盘找资料、写个封面文案、挂到闲鱼上"，它自己全做完。作者很诚实：它只帮你找资料和填草稿，货源、流量、平台风控、版权一样都不管。
做了什么：开源项目 baidu-netdisk-xianyu：两套独立 MCP——网盘 MCP 管文件检索/分享，闲鱼 MCP 经 Playwright 操作网页填商品草稿。对 Codex 说一句"去网盘找资料、准备封面文案、填成闲鱼商品"即自动完成。教程诚实讲清边界：自动化的是"找资料+填草稿"，不解决货源/流量/风控/版权。
可借鉴：这就是"虚拟产品卖家的 Agent 化"——和我的课件上架流程完全同构（素材库→封面文案→小红书橱窗）。四层架构（Agent/数据 MCP/本地素材/操作 MCP）可以直接抄给自己的流水线。
X @coreyganim ｜ 2026-04 ｜ 证据：无（定价模板 + 高传播；无收入证据。收录理由：定价模板被广泛引用，当参照不当案例）
"给一个行业做 AI 员工外包"的打法：挑一个行业（地产/电商/教培），做一个专门解决它最烦人那件重复活的 AI，收 1500-3000 美元搭建费 + 每月 500 美元维护费，10 个客户就是月入 5000 美元。注意这是打法不是战报——他讲的是定价模板，没有晒自己的客户数。
做了什么：基于 Claude Managed Agents 的打法：挑一个 niche（地产/电商/教培/agency）→ 建一个解决其头号重复问题的 Agent → $1,500-3,000 搭建费 + $500/月维护 → 10 客户 = 月入 $5,000。
可借鉴：MCP/Agent 服务商的定价模板；"一个行业吃透"的路径。
X @alex_verem 报道，Corey Haines 作品 ｜ 2026-09 ｜ 证据：硬证据（代码公开、star 数可查）；收入无（免费）
一个海外营销人把 50 套"营销做法说明书"免费开源，装进 AI 之后 AI 就会写文案、做定价、发推销邮件。4.68 万人点了 star，极火——但一分钱不收。它证明的是"Skill 很受欢迎"，同时也证明"光靠 Skill 收不到钱"。
做了什么：50 个 markdown Skill 覆盖文案/CRO/冷邮件/定价/SEO 等，互相引用同一个产品上下文文件；一条命令装进任何支持 Agent Skills 的工具。
可借鉴："Skill 即产品"的心智已立（虽然免费）；多 Skill 共享上下文的设计可以抄；也证明纯 Skill 收费难——收费要靠 Skill 背后的服务。
生财有术（加精） ｜ 2026-09-10 ｜ 证据：元研究（研究别人的帖子）；他自己逐帖标了"自述 / 项目证据"，可信度高
超级标发出第二天，小灰用生财 MCP 把全站 90 篇 MCP 帖子全读了一遍，写成一份报告。三个硬结论：①赚到钱的全是"用别人的 MCP 干活"，"把自己数据卖给别人的 AI"一篇都没有；②卖数据这个需求十年前就有，当年输在"不更新、没接口"；③海外 9 家卖数据的公司，MCP 接口都免费，钱收在"数据更新和查询"上。亦仁发帖 2 分钟后评论"选品 mcp 方向很好"。
（生财有术站内案例，详细做法与解读请看原帖；本公开版只保留一句话概述。）
来源：https://scys.com/articleDetail/xq_topic/82258815884852842 ｜ 飞书详细版：https://my.feishu.cn/docx/VHFudrEq1ojuEAx0sv3cY7tRn8b
生财有术（加精） ｜ 2026-09-10 ｜ 证据：自述 + 后台截图 + 前后对比表（转化数小但对比设计干净）
一个不会编程的站长，在自己有流量的网站上开了个"精选副业"栏目，让 AI 每天去生财拉一篇精华帖、写成不透露答案的解读挂上去，末尾放生财体验卡。他自己做了个对比：只放自我介绍的 10 天 0 人付费；挂上解读后 22 天 4 人付费。同一个入口，挂"别人的数据"比讲"自己的故事"更能成交。
（生财有术站内案例，详细做法与解读请看原帖；本公开版只保留一句话概述。）
来源：https://scys.com/articleDetail/xq_topic/22258815448551881
生财有术 ｜ 2026-09-13 ｜ 证据：硬证据（计数口径公开、附样本索引可复现）+ 转述（各案例的收入数字来自原帖作者自述）。注意两点：正文的表格与拆解全部是图片，本次只取了作者在开头明写的数字，六条赛道和"还没被人占的位置"的具体内容未逐字核；此帖非精华、零评论、发帖人仅 2 帖，是个人独立统计不是官方口径。
官方喊了"付费 MCP 是窗口期"之后，有人不听预测，直接把站里所有相关帖子挨个数了一遍，数出三个很扎心的数：提到 MCP 的有 549 篇，其中精华 92 篇，但真正动手用起来的只有 26 篇；这 26 篇里，冲着变现去的只有 3 篇，其余 23 篇都在干同一件事——用它当信息过滤器（信息太多、看不完、跟不上）。他的结论一句话：窗口是开的，但开在"用"，不在"卖"。
（生财有术站内案例，详细做法与解读请看原帖；本公开版只保留一句话概述。）
来源：https://scys.com/articleDetail/xq_topic/45548818841141488
微信公众号「数字生命卡兹克」 ｜ 2026-09-17 ｜ 证据：自述 + 完整可复现机制——那句建 MCP 的提示词、工作流每一步、模型与额度的分配方式都是公开可照做的；额度从 10% 降到 4%、月活 100 万、每天几百块 API 费用全部是作者自述，无第三方核验，也无任何收入数据。互动数据（阅读/在看）本次未取到。
他在网页版 ChatGPT 里有一个特别强、但和 Codex 额度分开算的模型（每周 200 次），一直闲着没用——因为那个模型看不到他服务器上的真实数据，只能靠猜。于是他对 Codex 说了一句话："给我加一个只读的 MCP，让网页版能安全查我服务器的真实数据，最小权限、只读、可审计、别泄密钥"，半小时后就做好了，还接上了飞书登录做鉴权（只有他本人能用）。从此网页版负责看着真实数据出方案，Codex 负责照着方案干活，一个任务从吃掉周额度的 10% 降到 4%。这是 MCP 的第三种用法：不是卖数据，也不是用别人的数据，而是把自己的数据接给"另一个更便宜的自己"。
做了什么：① 痛点是代码和数据的分工，他讲得特别干净：「代码告诉 AI 这套系统理论上该怎么跑；生产数据告诉 AI 它实际上怎么跑；PR 历史告诉 AI 它为什么变成今天这坨屎山」——网页版模型能通过 GitHub 插件看到前两样里的第一样和第三样，唯独看不到真实的服务器日志和线上数据库，所以永远只能推测。② 解法：把服务器封装成一个只读 MCP，再作为"插件"挂进网页版 ChatGPT（网页聊天能调插件但不能调 Skill，而插件底层就是 MCP）。三条安全边界是他在那句提示词里就写死的：最小权限、只读（能读不能改）、可审计；鉴权直接复用了他公司已有的飞书认证中心，只有他自己的飞书账号登进来才能用。③ 用法闭环：在 Codex 里开"快速聊天"→选最强模型→同时挂自己的插件和 GitHub 插件→提需求（"我要继续降成本"）→模型自己读全部真实数据、推理 40 分钟出方案→点"添加到 Codex"把整段对话直接带进开发窗口→一句万能提示词"帮我验证，并且做掉这里面提到的所有值得做的优化，然后统一上线"→睡觉→起床看结果。④ 他自己反复强调的红线：这套走的是官方插件/MCP 的正路，不碰那些"把网页版额度反代出来喂给命令行"的三方桥接，后者有封号风险。
可借鉴：①这条补上了本库一直缺的第三种用法。 C16/C40 把 MCP 分成两类——"用别人的 MCP 提效"（绝大多数）和"卖自己的 MCP"（几乎没人）。这条是第三类：把自己的私有数据接给自己的另一个 AI 用。它不产生收入，但它是"数据型 MCP"这件事离我最近、当天就能做、而且不需要任何人付钱验证的那个版本——我完全可以先把 NSW 教育数据做成一个只读 MCP 自己用（写小红书时让 AI 直接查、做课件时让 AI 核日期），在没有第一个付费用户之前就先吃到它的好处。这也正是 C15 秀才那句判据的前半段："工具本来纯自用，同事看了一天主动催他收费"——自用是刚需验证的第一步，不是过渡态。②那句提示词值得原样存下来当模板："给 XX 增加一个只读 MCP，让 XX 能安全查询 XX 的真实数据，最小权限、只读、可审计，不能影响生产性能，也不能暴露密钥和敏感数据。""最小权限 / 只读 / 可审计"这三个词是我把任何数据接给 AI 之前都该写上的——尤其我将来要接的是家长咨询记录这类敏感数据（对照 C13 曲曲那条的风险提示）。③"代码 / 生产数据 / PR 历史"那三句话是我今天学到的最好用的一个框架，换个说法就是我的项目：官方公告告诉 AI 规则本来该是什么样；我攒的历史快照告诉 AI 它实际上怎么变的；我的改动记录告诉 AI 为什么会变成今天这样。 第二样和第三样正是 C34/C35/C21/C14 反复指认的那个"能收钱的东西"——我一直在盯。④"把贵的模型用在规划、把便宜的用在执行"这个分工，是我自己每天都该用的省钱法：昂贵的深度推理只用来出方案，方案一旦成文就交给便宜的执行。这和内容生产同理（贵的用来定选题结构，便宜的用来铺正文）。⑤ 不要过度解读：这条没有一分钱收入，它是效率案例不是生意案例，不能拿它去支持"数据型 MCP 能赚钱"。
生财有术（星球帖，标签：中标 / 风向标 / 虚拟产品 / 项目实操） ｜ 2026-10-12 扫到（10-11 发帖） ｜ 证据：系统是硬证据（5 张后台截图：商品库总量、销量监控、评价采集，数据时间 10-11）；变现：无——他没晒自己卖了什么、赚了多少；"30 天销量预估"是他系统按日均线性外推，不是真实成交；2.6 万条风向标的数字是自述。
一个做了多年亚马逊的人转做小红书虚拟产品。选品要先有"好词"，他嫌自己挖词太慢，就用生财 MCP 把圈友们历年分享的 2.6 万条"这个虚拟品在小红书卖爆了"的风向标帖全扫下来，让 AI 抽出关键词放进词库，并设了每天自动抓新帖的定时任务；再用 Codex 写了个爬虫，按这些词 24 小时采集小红书商品、评价、每日销量。相当于把整个圈子的"眼睛"接成了自己的选品雷达。他还没说赚了多少，但这套系统是真跑起来了。
（生财有术站内案例，详细做法与解读请看原帖；本公开版只保留一句话概述。）
来源：生财帖 https://scys.com/articleDetail/xq_topic/82258228154128552 ｜ 作者飞书补充文档 https://wcnxq5xj60ku.feishu.cn/docx/I0h5dVuwYoNaDqxXTemcXhgZnRc
X @CoinbaseBiz ｜ 2026-08-26 ｜ 证据：硬证据（官方公告）；无流水数据
Coinbase 给商家做的收银台，同一个结账页面，人来付也行、AI 来付也行。意思是：商家想"被 AI 买"，已经不用改代码，打开一个开关就行。
做了什么：一个 checkout 同时接受人类和 AI 付款（x402/USDC 秒结）。
可借鉴：商家侧"被 Agent 购买"的门槛已降到开关级；铲子生意（帮中小商家开通）的前提条件成立。
X @ClaudeDevs ｜ 2026-09-02 ｜ 证据：硬证据（代码开源）；效果数据为官方自述
做 Claude 的公司免费公开了四套"商家 AI 售货员"模板（零售/旅行/电信/票务），谁都能复制一份改成自己的。Visa 和 Mastercard 第一天就站台。官方说早期商家客单价涨了 30-35%。
做了什么：零售/旅行/电信/票务四套可 fork 的商家 Agent 蓝图；Visa/Mastercard 首日站台；早期商家客单价 +30-35%、成交完成率 +60%。
可借鉴：巨头把"Agent 进商家"路线开源了——给别人做"商家 Agent 化改造"有现成代码起点。
生财有术 ｜ 2026 ｜ 证据：硬证据（本人每天在用）；MCP 单独收入无（含在会员费里）
生财把自己星球里几万篇帖子做成了一个 MCP 插座，会员的 AI 可以直接查"谁做过什么项目、赚了多少"。本项目所有调研都是用它做的——它是离我最近的"社区数据 MCP"活样本。
（生财有术站内案例，详细做法与解读请看原帖；本公开版只保留一句话概述。）
ProductHunt + 官网逐页核验 ｜ 2026-09-17 扫到（ProductHunt 今日首发） ｜ 证据：硬证据（条款与机制）——定价 5%、结算路径、Agent Magnet 清单、索引上架、trends 三个数，全部是官网逐页可核，2026-09-17 亲自读过；融资 $5,500 万有独立媒体报道 + 官方博客。⚠️ 三处不能引用：①首页那张仪表盘截图里的"收入 $182K / 420 万笔 / RelayMail / PixelForge / John Smith"全是样机假数据，别当真实流水（这是 C35 那一课的同款陷阱，只不过这次人家标的是演示图，没冒充实时）；②卖家赚了多少一个字都没有，官网自己写着"市场很早期，本平台不保证任何卖家收入"；③它自己既是裁判又是运动员——trends 页是它做的，虽然口径写得清楚，仍要和 x402scan 交叉看。
前面 C34（终身 $8.65）、C36（开发者白嫖五周零付费）、C37（三代产品 $0.00）已经把话说死了——个人挂 x402 卖东西，现在收不到钱，而 C37 还点名了病因：买菜的 AI 没带钱包。今天冒出来的这家公司，是第一个正面去修这两个洞的：它在你现有的接口前面架一层代收台，AI 来买它替你收，钱按法币结进你的 Stripe 银行账户，你一辈子不用碰加密钱包；AI 要是没钱包，它当场替 AI 开一个。价钱是开通不要钱、每月不要钱、卖出去才抽 5%。创始人是做出 40 亿美元估值的 Honey 那个人，拿了 5500 万美元。它还顺手把一份比 x402scan 诚实的行情表挂在了官网上——这才是今天最该记的东西，见下。
做了什么：① 形态是"透明代收代理"：AI 发的还是原来那个请求，ZeroClick 在前面定价、收钱，再把签过名的请求转给你的接口。你这边只加一个叫 billing guard 的小关卡（验签名、查余额、干活、报用量），有 TS/Python/Go/Ruby 四个 SDK，一行调用；不用重写接口、人类那边的收费一点不动、转发过来的请求不带任何客户密钥。② 定价：$0 开通、$0 月费、只对"通过这个店卖出去的 Agent 交易额"抽 5%，按月开票、30 天通知即可退出。③ 结算：Agent 用 USDC 走 x402（Base 链）或 MPP（Tempo 链）或刷卡付，你收到的是法币，落在 Stripe 绑定的银行账户；卡有 $0.50 最低门槛（所以卡适合卖套餐不适合按次）；交付失败两条轨都不扣钱、刷卡自动全额退。④ 它替你解决"发现"（C38 点名的那个真问题）：自动把你上架到 x402scan、mppscan、agentic.market、zero.xyz 几个索引；另外给你一套叫 Agent Magnet 的网站改造清单——head 标签、页面上给 Agent 看的提示块、llms.txt 里加一条、给"只会抓 markdown 的 AI"准备的 markdown 版、HTTP Link 头、一个徽章——因为 Agent 读你的网页是不跑 JavaScript 的生 HTML，六个信号各抓一类 AI，而且每个入口都打了戳，能回头看是哪个把 AI 带来的。⑤ "我自己当你的第一个客户"：storefront 验证通过后，ZeroClick 自己先去买几笔。⑥ 卖什么都行：数据查询、模型推理、图片生成、真实世界任务、软件功能；连"卖一个账号 / 一把 API key / 一份订阅"都能卖（你做一个发号接口，它把 key 转交买家、自己不存）。⑦ 已上线的卖家点了名：ActionLayer（自述"我这边一天做完"）、DeepAI、Dappier、x402 stock。
可借鉴（今天最该记的一条）：①Phase 3 的结论不变，但"成本"这一栏要改写。 C34/C36/C37 三条证据说的是"挂 x402 收不到钱"，今天这条不推翻它（人家自己都写"不保证收入"）；但它把挂上去的代价从"我得开钱包、学链上、做合规"降到了"接一个 Stripe、加一个小关卡、不卖不花钱"。对一个在澳洲、不想碰加密货币的个人卖家来说，这是我等的那个变化——以后 Phase 3 不必再是"要不要冒险"，而是"顺手挂着，卖不出去也零成本"。②Agent Magnet 那六件套现在就该做，而且和 x402 完全无关。 llms.txt、给 Agent 的 markdown 版页面、head 标签、Link 头——这就是"AI 时代的 SEO"，我的 jessicainsydney.com 和将来那个每天自动更新的 NSW 数据页都该配齐。C38 点名"发现才是没解决的问题"、C39 教我"工具描述里塞家长原话"，这条给的是网站这一侧的完整清单，三条拼起来正好是一套。③"$0 月费 + 抽 5%"这个价钱结构值得我记住，但不是拿来抄的，是拿来警惕的——抽成模式意味着平台的收入完全押在"AI 真的会买"上；它敢这么定价，恰恰说明现在还没到能收月费的时候。这和本库的判断是一致的，不是相反的。④"我自己当你的第一个客户"要看穿：平台自己去买几笔，既是验货也是让你的摊位在榜单上不为零——以后我在任何榜单上看到一个新卖家的头几笔成交，先想想是不是平台自己刷的。⑤ ⭐同侧警报（轻度）：它明说能卖"数据查询"，也明说能卖"一个账号 / 一把 key / 一份订阅"——也就是说我 Phase 2 想卖给人类家长的订阅，和 Phase 3 想卖给 Agent 的按次，可以是同一个后台的两个门，不必做成两套系统。这是今天唯一一条会改我产品结构的信息。
来源：https://zeroclick.ai ｜ 行情表 https://zeroclick.ai/trends ｜ PH 首发 https://www.producthunt.com/products/zeroclick ｜ 融资报道 https://hellopartner.com/market-movers-ai-ad-platform-zeroclick-raises-55-million/
GitHub（M-China 官方账号两个仓库）+ 开放平台 open.mcd.cn + 大赛 Issue 区 ｜ 2026-10-13 扫到（GitHub 近 7 天新建仓库搜 "mcp" 连出两条"基于麦当劳官方 MCP"的项目 → 顺藤摸到官方仓库与大赛页；X 上 10-12 也有人晒） ｜ 证据：硬证据（官方 GitHub 组织、开放平台、大赛规则原文、Issue 计数、各仓库 star 全部公开可核；两条参赛仓库的 README 我读了全文）；收入：无、且本来不存在——它不卖 MCP，参赛 Skill 也全部免费开源；"595 份"里有多少是刷的、多少项目真能跑，我没逐个验；star 可以互刷，大赛规则自己也写了"禁止篡改 star 数据"。
麦当劳中国把自家 App 里"附近门店、菜单价、优惠券、积分、下单"这些动作做成了一扇官方 MCP 门（手机号登录领一个 Token 就能用，免费，每分钟 600 次），AI 可以替你算"今天这家店怎么点最便宜"，付钱仍回 App。然后它在 GitHub 上办了一场"程序员创意开发大赛"（10 月 9-25 日），奖品寒酸到只有 50 个巨无霸 + 腾讯 WorkBuddy 积分，按 star 排名——结果 4 天收到 595 份参赛 Skill：省钱算券、碳账本、带娃找活动、多人拼单各种花样。它没靠 MCP 赚一分钱，靠的是让几百个开发者免费替它造"用 AI 点麦当劳"的入口。
做了什么：① 官方 MCP：https://mcp.mcd.cn，Streamable HTTP + Bearer Token，约 18 个工具（营养信息、配送地址增查、附近/可配送门店、菜单与详情、门店优惠券、核价、下单、订单查询、积分兑换、活动日历、企业团餐助餐等），只开中国大陆，限流 600 次/分钟，支付不在 MCP 里（跳回 App）。推荐客户端列表把腾讯 WorkBuddy 放第一位。② 大赛规则：参赛 = 发一个公开 GitHub 仓库 + 按模板提 Issue，仓库必须含 README / 参赛声明 / MCP_INTEGRATION.md（写清用了哪些工具）/ 脱敏配置示例；排名只看公开 star 数，前 100 名进榜；奖品：第 1 名巨无霸 50 次兑换券 + WorkBuddy 10,240 积分，第 2、3 名 30 / 20 次；进榜人人一个"汉堡回车键"玩具 + 程序员节徽章。③ 4 天的产出（10-09 10:30 开赛 → 10-13）：Issue 编号已到 #602，共 595 份申请；头部项目全是"省钱"：mcd-coupon-strategist（省钱点餐、提示凑单陷阱）243★、mccarbon（餐饮碳足迹）206★、mcd-budget-meal 142★、mcd-saver-strategist（"巨无霸套餐 ¥47→¥21.9"）104★；长尾里有 mcd-event-radar（查附近麦当劳亲子/活动场次、只展示已核实可预约）73★、"麦麦遛娃地图"、多人拼单分摊、"用 git 命令点麦当劳"、五个 AI 人格辩论点餐、麦当劳 MCP 数据体检工具（只读校验菜单价与核价是否自洽，发现同城 3 店 96 个共同 SKU 里 21 个价格不同）。④ X 上的回声：10-12 有人贴"麦当劳 MCP 上跑的点餐省钱 Skill……量化手里快过期优惠券的沉默成本"（7 赞），是这波在 X 中文圈的唯一水花。
可借鉴：①品牌方开 MCP 门的标准动作第一次在中文消费品牌身上跑通：数据免费、支付留在自己 App、再用一场几乎零成本的大赛让开发者替你造几百个入口——这和 C10（Coinbase 收银台）、C53（诊所把 MCP 接到预约页）是同一条线：MCP 门本身不收钱，收钱的是门后面的生意。对我：NSW 教育日期 MCP 的"门后生意"是课件、咨询、小红书私信，门本身别想收钱（又一次印证 t1/t8）。②595 份 Skill 在 4 天里长出来，是因为"货"已经摆好了：开发者不用自己找数据、不用谈授权，只需要想"怎么用"。➜ 我的日历数据一旦规范地开成 MCP + 发一个 Skill 模板，最可能先来用它的不是家长，是做"澳洲留学/移民 Agent"的开发者——给他们准备好 MCP_INTEGRATION.md 式的说明，比给家长写教程优先级高。③榜单证明人们拿 MCP 做什么：前四名全是"算钱"（省钱、预算、券组合），然后是"算热量/碳"，再是"找活动/带娃"。AI 侧最先被用的永远是"替我做一个小决定"（今天怎么点最省），不是"查资料"——这给我的 35 个节点排了序：先做"今年该不该报 OC、截止日前还要做哪几步"这类决定型工具，再做查询型（同 C57 的"一个决定一包证据"）。④⚠️ 隔壁格信号：mcd-event-radar（73★）和"麦麦遛娃地图"直接做了"附近哪家麦当劳有带娃活动、能不能预约"——这是 ⭐42 亲子场所条件 的雏形，只是数据来自单一品牌、靠别人的 MCP，所以不点亮。但说明"带娃去哪、订不订得到"这个需求，一旦有品牌把数据开出来，马上有人做，呼应 C46/C47 那条"中间空着的那块"。⑤奖品不值钱也能引爆，靠的是"品牌背书 + 可公开的作品"：参赛者要的是简历上一行"麦当劳大赛前 100"。➜ 我如果以后想让别人替我扩充 NSW 日历（各校开放日、各区补习班时间），可以照搬"公开仓库 + Issue 报名 + star 排名"这套零成本机制，奖品换成课件包。
来源：官方 MCP 仓库 https://github.com/M-China/mcd-mcp-server ｜ 开放平台 https://open.mcd.cn/mcp ｜ 大赛仓库与规则 https://github.com/M-China/mcd-developer-innovation-challenge ｜ 参赛 Issue 区 https://github.com/M-China/mcd-developer-innovation-challenge/issues ｜ 头部参赛项目 https://github.com/Ayzzz123/mcd-coupon-strategist ｜ 亲子活动雷达 https://github.com/Zafer-Liu/mcd-event-radar ｜ 数据体检工具 https://github.com/weishaoah/mcd-mcp-doctor ｜ X 帖 https://x.com/i/status/2109428834961354791