Trueai

Live MCP Skill StructAIWeb License: MIT

我来帮你省钱，我来帮你省时间。 数据实时、人工评测、无广告。 没有最好的，只有最适合你的。

TrueAI 是一个面向 AI 工具的 智能体推荐 + 人工评测 + 对话式导航 平台 MVP。 用户可以：

• 浏览按类目组织的 AI 工具卡片墙（带吊绳轻摆动效）
• 用对话的方式让 "懂你" 助手反问并推荐（流式 SSE）
• 查看多维排行榜，支持"用自然语言生成专属排名"
• 把最多 3 个工具加入对比抽屉，做并排多维对比
• 阅读 / 提交工具评测（审核通过后可获得现金奖励；MVP 仅保留表结构）

🤖 接入你的 AI Agent（MCP / Skill）

TrueAI 1600+ 应用目录已封装成 MCP Server 和 单文件 Skill，让你的 agent 直接获得"挑 AI 工具"的能力。完整文档：skills/trueai/SKILL.md。

一行接入 MCP（Claude Desktop / Cursor / Cline / Continue / Windsurf）

{ "mcpServers": { "trueai": { "url": "https://www.shiflowai.cloud/mcp" } } }

接入后 agent 立即获得 4 个工具：

工具	用途
recommend_ai_tools(description, top_k)	用户自然语言需求 → 推荐合适应用
get_ai_tool(name_or_url, include_reviews)	名称 / slug / 官网 URL → 应用完整信息
list_ai_tools(category, free_only, ...)	按分类 / 形态 / 是否免费 浏览目录
list_categories()	列出全部分类

无 MCP 也能用——drop-in skill 文件

把 skills/trueai/SKILL.md 复制到任意 agent 的 skills 目录， agent 就会按文档里 curl 示例直接调 https://www.shiflowai.cloud/api/*。

数据 schema

每个 AI 应用 34 个结构化字段（评分 / 价格 / 形态 / 评论 / 链接 …）， 完整 JSON Schema：docs/ai_tool_schema.json。

🕷️ 数据从哪里来：StructAIWeb（核心采集智能体）

TrueAI 网站里 1600+ 应用的结构化字段——名称、Logo、Slogan、定价、子功能列表、 易用性 / 效果 / 性价比评分等——不是人工录入的，而是由我们另一个开源项目 StructAIWeb 自动跑出来的。 它是 TrueAI 数据管线的 核心 AI 智能体：

维度	说明
仓库	https://github.com/chenyujing1234-netizen/StructAIWeb
形态	Windows 桌面 GUI + CLI（Python + Playwright）
浏览器	通过 CDP 接管你本地已登录的 Chrome，天然复用 Cookie / 扩展，规避大多数风控
探索	启发式按「价格 → 功能 → 关于 → 文档」遍历站点，自动点 CTA 进入主功能区
试用	主动输入提示词、点 "生成 / 提交"，永远避开 "购买 / 充值 / 订阅" 按钮
视觉	可选启用多模态视觉模型（Qwen-VL / GPT-4o / GLM-4V）识别"该点哪个按钮"
登录墙	自动检测并暂停，等你完成登录后继续
整合	把所有页面快照交给 LLM 输出结构化 JSON + 三项主观评分（usability / effect / price）
输出字段	与 docs/ai_tool_schema.json 完全对齐
License	MIT

简言之：

StructAIWeb 负责"看懂一个 AI 网站"，TrueAI 负责"把上千个看懂的结果织成一个懂你的导航站"。

想自己跑数据 / 扩展更多 AI 工具？fork StructAIWeb，跑完把 output/*.json 喂进 TrueAI 的 backend/scripts/sync_*.py 入库脚本即可。

技术栈

层	选型
后端	Python 3.10+ / FastAPI 0.115 / SQLAlchemy 2 / Alembic / PyMySQL
前端	Next.js 14 (App Router, 纯 JavaScript) / Tailwind CSS / Framer Motion / Zustand
数据库	MySQL 8 (114.55.254.123:3306/trueai)
LLM	阿里云 DashScope (qwen-plus)，未配置 Key 时自动回退 Mock 文案
鉴权	JWT (python-jose) + bcrypt

目录结构

TrueAI/
├── backend/              # FastAPI 服务
│   ├── app/
│   │   ├── core/         # 配置 / DB / 安全
│   │   ├── models/       # ORM 模型
│   │   ├── schemas/      # Pydantic
│   │   ├── api/routers/  # auth / categories / tools / reviews / rankings / stats / search
│   │   ├── services/llm/ # Qwen 与 Mock 两种 Provider
│   │   ├── services/recommend.py  # 意图抽取 + MySQL 候选召回
│   │   └── seeds/seed_tools.py
│   ├── alembic/
│   └── requirements.txt
└── frontend/             # Next.js 14
    ├── app/              # layout / page / category / tool / search / rankings / compare / earn
    ├── components/       # NavBar / HeroTypewriter / Sidebar / ToolCard / CompareBar / ChatSearch ...
    ├── lib/              # api.js / compareStore.js / labels.js
    └── tailwind.config.js

快速开始

前提：已安装 Python 3.10+、Node 20+、能访问 MySQL 114.55.254.123:3306。

1. 后端

cd backend
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env    # 按需改 JWT_SECRET / DASHSCOPE_API_KEY

# 首次：执行数据库迁移 + 种子数据
alembic upgrade head
python -m app.seeds.seed_tools

uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
# http://localhost:8000/docs 查看 OpenAPI

2. 前端

cd frontend
npm install
cp .env.local.example .env.local   # 默认指向 http://127.0.0.1:8000
npm run dev
# 打开 http://localhost:3000

环境变量

backend/.env

变量	说明
DATABASE_URL	形如 mysql+pymysql://user:pass@host:3306/trueai，密码中特殊字符需 URL 编码（@ → %40）
JWT_SECRET	JWT 签名密钥，生产请替换为长随机串
JWT_EXPIRES_MINUTES	token 过期分钟数，默认 7 天
LLM_PROVIDER	qwen（默认）。为空或 Key 缺失时自动回退 Mock
DASHSCOPE_API_KEY	通义千问 Key，在 DashScope 控制台 创建
QWEN_MODEL	默认 qwen-plus，可换成 qwen-turbo / qwen-max
CORS_ORIGINS	允许的前端 origin，逗号分隔

frontend/.env.local

变量	说明
NEXT_PUBLIC_API_BASE	后端 Base URL，开发默认 http://127.0.0.1:8000

前端所有 /api/* 请求在 Next.js 端通过 rewrites 代理到后端，避免浏览器 CORS 问题。

核心 API

接口	说明
GET /api/health	健康检查
GET /api/stats	首页横幅用：工具数 / 分类数 / 评测数 / 价值观文案
GET /api/categories	全部分类 + 每类工具数
GET /api/tools	列表 + 多维筛选 + 排序 + 分页
GET /api/tools/{id 或 slug}	智能体详情
POST /api/tools/compare	对比（body 为 id 列表）
GET /api/rankings?dimension=&category=&top=	排行榜
POST /api/reviews	提交评测（需 Bearer token）
GET /api/reviews?tool_id=&status_filter=approved	评测列表
POST /api/search/chat	对话搜索，SSE 流：event: meta + 多个 event: delta + event: done
GET /api/search/chat?q=...	非流式兜底：直接给候选和外部导航
POST /api/auth/register / /login / GET /api/auth/me	注册 / 登录 / 查询当前用户

种子数据自带一个管理员账号：admin / admin123456（生产请删除或改密）。

"懂你"对话搜索的工作方式

1. 客户端把当前会话（含历史）POST 到 /api/search/chat。
2. 后端根据最新 user 消息，用关键词字典抽取 类目 / 人群 / 免费 / 国内直连 等意图。
3. 先从 MySQL 召回 ≤ 6 个候选，立即通过 event: meta 推送给前端（前端马上渲染卡片）。
4. 接着把系统 Prompt + 候选摘要 + 会话历史交给 Qwen 流式输出，按字/片推送 event: delta。
5. 若候选为空，meta 中带 external 外部 AI 导航站清单，前端展示"去别家看看"。

常见问题

• ValueError: invalid interpolation syntax：Alembic 读 % 会报错。alembic/env.py 已做 % → %% 转义。
• pymysql 连接慢 / 超时：pool_pre_ping=True、pool_recycle=3600 已打开；请确认 MySQL 白名单已允许你的出口 IP。
• 前端 API 跨域：开发期通过 next.config.js rewrites 代理，无需额外处理。部署时建议把后端放到同域 /api/* 路径下。
• Qwen 没配 Key：/api/search/chat 会自动回退到 Mock Provider，候选卡片依然是真实数据，只是 AI 文案是占位。

下一步（非 MVP）

• 任务 / 赏金系统：管理员发布任务 → 用户领取评测 → 后台审核 → 微信提现
• 用户自发布任务
• 评测通过后自动刷新工具的综合评分
• 微信登录 + 手机号登录
• 工具增删改的管理后台

MIT License.