Amazon 評論採集器
AI 驅動的電商評論數據智慧挖掘機
攻克 Amazon 嚴格的反爬蟲機制，無需編寫 Python 腳本或配置複雜的代理池。 這是一款支援 MCP 協定的 Amazon 評論採集工具。 結合 DICloak 獨家指紋混淆技術，您只需給 AI 發送一條商品連結，即可模擬真實買家行為，安全、完整地抓取評論內容、評分、圖片及用戶反饋，通過自然語言直接洞察市場輿情。
攻克 Amazon 嚴格的反爬蟲機制，無需編寫 Python 腳本或配置複雜的代理池。 這是一款支援 MCP 協定的 Amazon 評論採集工具。 結合 DICloak 獨家指紋混淆技術，您只需給 AI 發送一條商品連結，即可模擬真實買家行為，安全、完整地抓取評論內容、評分、圖片及用戶反饋，通過自然語言直接洞察市場輿情。
將繁瑣的電商數據採集工作轉化為一次簡單的對話。 本工具通過 MCP 協定連接您的 AI 編輯器（如 Cursor/Claude）與 DICloak 指紋瀏覽器。 AI 能夠理解您的採集目標，自動指揮瀏覽器繞過 Amazon 的機器人檢測，將非結構化的網頁評論轉化為結構化的商業數據。
建立 AI 連接 在 Claude Desktop 或 Cursor 中一鍵配置 DICloak MCP Server。 確保 DICloak 用戶端已啟動，並準備好用於訪問 Amazon 的乾淨指紋環境。
自然語言控制 直接輸入包含商品連結的指令。 例如： “请調用我名為 'US_Prime_01' 的環境，訪問這款 Amazon 藍牙耳機的商品頁 [插入URL]。 幫我採集它的 'Most Recent'（最新）評論，目標是前 100 條。 請提取評論者昵稱、星級、評論標題、正文內容以及是否包含圖片，並過濾掉非英語評論。 "
智慧執行與導出 AI Agent 將接管瀏覽器，像真人逛街一樣自然地翻頁、點擊，規避 「變狗」 頁面（Amazon 錯誤頁）。 採集完成後，數據將直接以 JSON 或 Markdown 表格形式在對話框中交付，供您直接分析。
利用 MCP RPA 更智能地工作 —— 立即開始使用 DICloak！
立即試用解決痛點：競品分析。 快速抓取競品 Listing 的差評（1-2星），分析對手產品的缺陷（如 “電池續航短”），從而優化自家產品的差異化賣點。
解決痛點：需求驗證。 在新品開發階段，批量採集類目 Top 100 產品的評論，通過 AI 總結用戶真實痛點和高頻關鍵詞，輔助產品定義。
解決痛點：素材挖掘。 從評論區挖掘真實的買家秀圖片和好評文案，作為獨立站或社交媒體廣告的 UGC 素材，提高轉化率。
解決痛點：反爬封鎖。 Amazon 的反爬蟲極其嚴格。 利用 MCP 結合 DICloak 的指紋技術，解決傳統爬蟲頻繁遭遇驗證碼和 IP 封禁的問題，保證數據獲取的連續性。
只要會說話就能做爬蟲。 無需學習 XPath 選擇器或處理複雜的 AJAX 載入。 您只需告訴 AI 「我要評論」，MCP 協定會自動處理網頁結構的解析與數據提取。
專為對抗 Amazon 高級風控設計。 工具運行在 DICloak 指紋環境內，擁有真實的硬體指紋和 Canvas 噪音，配合隨機化的瀏覽行為，極大降低出現 “Robot Check” 驗證碼的概率。
所有採集任務均在您的本地設備上運行，採集到的商業情報直接交付給您的 AI 編輯器，不經過任何第三方 SaaS 雲端，確保選品思路不被洩露。
完美支援 Claude Desktop 和 Cursor。 您可以在採集完評論后，緊接著讓 AI 進行 「情感分析」 或 「優缺點總結」，實現 「採集+分析」 的全流程自動化閉環。
