Amazon 评论采集器
AI 驱动的电商评论数据智能挖掘机
攻克 Amazon 严格的反爬虫机制，无需编写 Python 脚本或配置复杂的代理池。这是一款支持 MCP 协议的 Amazon 评论采集工具。结合 DICloak 独家指纹混淆技术，您只需给 AI 发送一条商品链接，即可模拟真实买家行为，安全、完整地抓取评论内容、评分、图片及用户反馈，通过自然语言直接洞察市场舆情。
攻克 Amazon 严格的反爬虫机制，无需编写 Python 脚本或配置复杂的代理池。这是一款支持 MCP 协议的 Amazon 评论采集工具。结合 DICloak 独家指纹混淆技术，您只需给 AI 发送一条商品链接，即可模拟真实买家行为，安全、完整地抓取评论内容、评分、图片及用户反馈，通过自然语言直接洞察市场舆情。
将繁琐的电商数据采集工作转化为一次简单的对话。本工具通过 MCP 协议连接您的 AI 编辑器（如 Cursor/Claude）与 DICloak 指纹浏览器。AI 能够理解您的采集目标，自动指挥浏览器绕过 Amazon 的机器人检测，将非结构化的网页评论转化为结构化的商业数据。
建立 AI 连接 在 Claude Desktop 或 Cursor 中一键配置 DICloak MCP Server。确保 DICloak 客户端已启动，并准备好用于访问 Amazon 的干净指纹环境。
自然语言控制 直接输入包含商品链接的指令。例如： "请调用我名为 'US_Prime_01' 的环境，访问这款 Amazon 蓝牙耳机的商品页 [插入URL]。帮我采集它的 'Most Recent'（最新）评论，目标是前 100 条。请提取评论者昵称、星级、评论标题、正文内容以及是否包含图片，并过滤掉非英语评论。"
智能执行与导出 AI Agent 将接管浏览器，像真人逛街一样自然地翻页、点击，规避 "变狗" 页面（Amazon 错误页）。采集完成后，数据将直接以 JSON 或 Markdown 表格形式在对话框中交付，供您直接分析。
利用 MCP RPA 更智能地工作 —— 立即开始使用 DICloak！
立即试用解决痛点：竞品分析。快速抓取竞品 Listing 的差评（1-2星），分析对手产品的缺陷（如 "电池续航短"），从而优化自家产品的差异化卖点。
解决痛点：需求验证。在新品开发阶段，批量采集类目 Top 100 产品的评论，通过 AI 总结用户真实痛点和高频关键词，辅助产品定义。
解决痛点：素材挖掘。从评论区挖掘真实的买家秀图片和好评文案，作为独立站或社交媒体广告的 UGC 素材，提高转化率。
解决痛点：反爬封锁。Amazon 的反爬虫极其严格。利用 MCP 结合 DICloak 的指纹技术，解决传统爬虫频繁遭遇验证码和 IP 封禁的问题，保证数据获取的连续性。
只要会说话就能做爬虫。无需学习 XPath 选择器或处理复杂的 AJAX 加载。您只需告诉 AI "我要评论"，MCP 协议会自动处理网页结构的解析与数据提取。
专为对抗 Amazon 高级风控设计。工具运行在 DICloak 指纹环境内，拥有真实的硬件指纹和 Canvas 噪音，配合随机化的浏览行为，极大降低出现 "Robot Check" 验证码的概率。
所有采集任务均在您的本地设备上运行，采集到的商业情报直接交付给您的 AI 编辑器，不经过任何第三方 SaaS 云端，确保选品思路不被泄露。
完美支持 Claude Desktop 和 Cursor。您可以在采集完评论后，紧接着让 AI 进行 "情感分析" 或 "优缺点总结"，实现 "采集+分析" 的全流程自动化闭环。
