【亚马逊选品篇】Codex+MCP之后，卖家的工作方式要变了

这篇文章适合还没入门或刚入门Codex（或其他AI agent）、对MCP没有太多了解的卖家，属于基础扫盲篇，后续我们会大量的用到这个工具组合，所以需要先建立基础概念。

一、Codex+MCP能够做什么

Codex+MCP，先用简单介绍下这两个概念：

Codex：OPEN AI旗下产品，前几天随着GPT 5.6发布，被合并入GPT。他是一个能够动手操作文件与程序、写代码、做工具、沉淀流程的AI agent，你把业务逻辑和操作流程教给它一次，它就能记住并稳定执行，不会像对话框那样每次时不时有偏差。

MCP：模型上下文协议，可以把它理解成一个“数据接口”——通过这个接口，AI可以直接连接外部工具（比如Sif的数据库）读取关键词数据、销量数据，不需要人工下载、整理、再上传。

用一个真实的业务场景来对比使用前后的差别，假设我们要做关键词分析：

使用前

原来我们使用对话框式的AI（GPT、gemini等）操作时，需要自己去反查关键词然后，然后投喂给AI，然后根据我们从业务逻辑里提炼出来的提示词，让AI帮助我们进行关键词的分类、打标、最后输出结果。但这个流程做多了之后，我发现尽管我将提示词封装到对话智能体后，还是不免会出现一些关键逻辑的缺失导致输出的结果不稳定。

使用后

这两者结合在一起，现在做一个关键词库的流程有两个最大的变化：

基于以上这两点变化，我们可以看出，在未来因为ai和配套的发展，“怎么做”会变得越来越快和越来越简单，而“为什么做”、“判断标准是什么”才是更加值得我们思考和沉淀的东西。

二、Sif MCP在选品环节中的几个应用场景

Sif MCP前两周刚上线不久，下面以我在选品环节中会用到其中的两个小环节来进行一下测试（codex的安装教程大家可以自行搜索，现在市面上有很多手把手教程、mcp配置可以参考对应Sif官网配置说明）

另外一个重要提示：codex安装好之后，除了业务最底层的逻辑你需要自己缕清楚，其他安装、配置、使用等各方面的问题，你都可以在codex对话框直接问他，不需要问人，人还没有ai反应快和知道的多，一句话：不懂就问，问就完事儿了。

好了，现在进入测试环节：

场景1：基础流程-根据竞品反查关键词

在选品过程中，我们通常会圈定一批的竞品用来做关键词扩词，Sif之前出的AI关键词调研已经不错了，不过为了后续的业务流程都能够通过一个系统串联而不需要外溢操作，我们还是来测试下批量反查的功能。如果不知道要用哪个接口，直接把你的目的告诉codex，让他帮你去学习和测试，哪些接口可用，你只需要负责判断选择就可以了：

也可以查看sif的各接口说明，或者直接问codex，使用接口时我们可以设定的参数有哪些，比如我们可以指定查最近7天或者最近30天或者拉取部分还是全部关键词，这就像我们在原来的工具页面去设定过滤条件，起到的作用是一样的。

然后只需要对他说人话：

用 SIF MCP 反查这些 ASIN 最近完整周的全部流量词，带上 ABA 周搜索量和排名，去重汇总成 Excel，保存到指定目录。不要只取 Top 300。ASIN：B016F59BDU,B0D4LT4Z87...，保存目录：....

我们来看看这个结果：

对比在前台页面反查这三个asin的关键词出量，因为MCP调取的时间周期和工具页面的会有一定出入，整体数量上MCP调取的关键词数量更多一些，这样问题就不大了。

场景2：查看关键词的变化趋势

因为关键词就是需求的表达，如果我们要研究需求的变化趋势，最直接的方式就是去观察关键词的ABA变化趋势，在过去，我们可以通过产品时光机去查询一个关键词及他的长尾词的趋势，但是我们只能看到sif处理好的图表，无法下载，也不方便计算变化率。

现在呢，我看了一眼MCP的说明，关于需求趋势分析的接口有3个，那要用哪个来做趋势分析比较好？

小孩子才做选择，我全都要，直接一句话全部带走

market_get_keyword_history：返回的目标词的趋势以及点击/转化集中度，这个能够直接帮助我们判断需求的变化趋势以及辅助判断竞争强度

market_get_keyword_demand：好家伙，这个接口返回的信息就丰富多了，这里面的数据涵盖了趋势变化比例/强度/季节性判断以及行动建议等等，这就非常适合我们做大量数据的横向对比，优中取优。

market_get_keyword_root_trend：这个接口其实就是前面产品时光机那张图的数据了，页面上是下载不了数据的，现在全给打包好了，你想下多少下多少。

另外，我很好奇这些接口能够往前追溯多久，随口一问codex，这不就出来了：

除了我这边演示的几个接口，Sif MCP目前总共开放了27个接口，涵盖了市场分析、流量分析再到广告分析，可以说可玩性是非常强了，这篇文章抛砖引玉，大家可以自己去试试，从选品到运营，很多原来的人工工作流程都可以通过AI+MCP的方式去进行迭代和提效。

最后简单小结下，今天我们简单介绍了codex+sif mcp的最基础用法，其实一点都不复杂，只要你会说人话，知道自己要什么，怎么做判断，AI将会帮助你用最快的速度完成你想要的结果，但重要的是，我们得知道自己的流程逻辑与判断标准。

Sif MCP现在有免费试用，大家可以先搞好Codex，然后去官网领取免费试用点数：

Sif MCP试用官网链接：https://www.sif.com/mcp

非会员：可领取2000点/7天

基础会员：可领取10000点/15天

旗舰会员：可领取20000点/15天

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三、开发和运营读后感（旭荣和君哥）

工欲善其事，必先利其器。在MCP没有出来之前，大部分人还是通过大量的、重复性的、高频性的方式收集市场数据，但是现在有了MCP的出现，极大地提高了找数据的效率，而且通过MCP一次能够获取的数据更多、更完整（预算也在燃烧）。以开发为例，原来也是需要与选品的需求做交叉验证，也会做一遍竞品分析，和关键词调研，再识别需求趋势，接着分析差评和产品缺口，最后输出产品机会、还有选型方案与验证清单。这其中在前期的调研收集资料就占据了大量的时间。现在通过MCP，只需要一个ASIN，跟站点名称，就能够把所有的资料都扒拉出来进行分析，然后将其封装在Codex里，不断的复核修正规则，形成标准SOP。长期积累下来，就得到一套能够跨品类复用，持续迭代的开发决策系统。

龙哥写完这篇文章，我第一感觉是，龙哥在不断的进化，就拿codex来讲，目前预估还有很多亚马逊卖家没有安装在本地去操作，我们团队是每个人都必须要安装使用上。对于MCP，龙哥也是我们团队最早使用上codex+mcp的组合，龙哥也在上个月叫我一定要早点去结合codex和mcp，这个会对我的运营很有帮助，我就速度去操作使用上。讲回来龙哥输出这篇文章，如果你把龙哥这篇文章看完，并且会实操上，那么选品上都少吃点亏，为什么一个关键词要追溯上几年的数据，这个是为了验证产品阶段生命周期，什么适合应该开发新品，什么时候应该补大货，什么时候应该把库存速度卖出去，有了历史数据的追溯就很容易看明白。