mcp
集成Google与Apple应用商店搜索分析，助力ASO优化。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：mcp。 它的用途是：集成Google与Apple应用商店搜索分析，助力ASO优化。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-appstore/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“帮我对比一下我们健身应用和竞品‘Keep’在美区iOS商店中，‘workout’和‘fitness’这两个关键词过去一个月的搜索排名变化趋势。”，它会通过此Skill调用集成的应用商店分析API，获取相关数据，并生成一份包含趋势图表和关键洞察的简要报告，帮助你评估关键词策略的有效性。
介绍
这个MCP服务器Skill主要解决了应用开发者和运营者在应用商店优化（ASO）过程中，难以便捷、高效地获取和分析Google Play与Apple App Store搜索数据的问题。它通过集成两个主流应用商店的搜索分析工具，帮助用户洞察关键词表现、竞品动态和市场趋势。
使用时，您需要配置好相应的API密钥或访问权限，然后通过支持MCP协议的AI助手（如Claude Desktop）来调用。您可以直接向AI提问，例如“分析‘健身’关键词在美区iOS和Android商店的搜索热度与竞品排名”，Skill会调用后端服务获取并整理数据，以结构化的方式呈现给您。
它非常适合移动应用的产品经理、营销专员和电商运营人员。这些角色需要持续监控应用的市场表现，优化应用元数据（如标题、关键词、描述），并制定有效的推广策略，以提升应用的搜索排名和自然下载量。
使用建议：建议在制定季度ASO策略、上新版本前优化元数据、或监测特定营销活动效果时使用此Skill。请注意，其数据深度和实时性依赖于所集成的底层工具API的能力与配额，对于需要极深度的用户评论情感分析或预测性建模等复杂场景，可能需要结合其他专门工具。
核心特点
与单一平台的分析工具或手动爬取数据相比，本Skill的核心优势在于将Google Play和Apple App Store两大生态的搜索分析能力整合到一个统一的MCP接口中，实现了跨平台数据的并行查询与对比分析，极大提升了ASO工作的效率与全面性。
注意事项
不适合需要处理应用商店用户评论情感分析、预测模型构建或获取非公开内部数据的深度分析场景。
常见问题
这个Skill需要自己申请Google和Apple的API吗？
是的，通常需要您自行拥有或申请相应应用商店的开发者API权限或第三方ASO工具的API密钥，并在配置Skill时填入。
它能分析哪些具体数据？
通常包括关键词搜索量、热度趋势、相关应用排名、榜单变化等ASO核心指标，具体取决于集成的后端工具。