Trademark Big Data MCP Server
Provides comprehensive trademark information services, including fuzzy company search, detailed trademark status tracking, and statistical analysis. Users can analyze trademark portfolios by tracking application trends, registration data, and category distributions for specific companies.
README
商标大数据服务
该MCP服务提供全面的商标信息查询功能,包括商标搜索、商标概况统计等,帮助用户进行商标查询、情况分析和状态跟踪。
主要功能
- 🔍 企业关键词模糊搜索
- 📄 商标信息搜索
- 📊 企业商标概况统计
- 📈 商标统计分析
环境要求
- Python 3.10+
- 依赖包:python-dotenv, requests, mcp
本地快速启动
1. 克隆项目
git clone https://github.com/handaas/trademark-mcp-server
cd trademark-mcp-server
2. 创建虚拟环境&安装依赖
python -m venv mcp_env && source mcp_env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
3. 环境配置
复制环境变量模板并配置:
cp .env.example .env
编辑 .env 文件,配置以下环境变量:
INTEGRATOR_ID=your_integrator_id
SECRET_ID=your_secret_id
SECRET_KEY=your_secret_key
4. streamable-http启动服务
python server/mcp_server.py streamable-http
服务将在 http://localhost:8000 启动。
支持启动方式 stdio 或 sse 或 streamable-http
5. Cursor / Cherry Studio MCP配置
{
"mcpServers": {
"handaas-mcp-server": {
"type": "streamableHttp",
"url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
}
}
}
STDIO版安装部署
设置Cursor / Cherry Studio MCP配置
{
"mcpServers": {
"trademark-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": ["run", "mcp", "run", "{workdir}/server/mcp_server.py"],
"env": {
"PATH": "{workdir}/mcp_env/bin:$PATH",
"PYTHONPATH": "{workdir}/mcp_env",
"INTEGRATOR_ID": "your_integrator_id",
"SECRET_ID": "your_secret_id",
"SECRET_KEY": "your_secret_key"
}
}
}
}
使用官方Remote服务
1. 直接设置Cursor / Cherry Studio MCP配置
{
"mcpServers": {
"trademark-mcp-server":{
"type": "streamableHttp",
"url": "https://mcp.handaas.com/trademark/trademark_bigdata?token={token}"
}
}
}
注意:integrator_id、secret_id、secret_key及token需要登录 https://www.handaas.com/ 进行注册开通平台获取
可用工具
1. trademark_bigdata_fuzzy_search
功能: 企业关键词模糊查询
根据提供的企业名称、人名、品牌、产品、岗位等关键词模糊查询相关企业列表。
参数:
matchKeyword(必需): 匹配关键词 - 查询各类信息包含匹配关键词的企业pageIndex(可选): 分页开始位置pageSize(可选): 分页结束位置 - 一页最多获取50条数据
返回值:
total: 总数- 其他企业相关信息
2. trademark_bigdata_trademark_search
功能: 商标信息搜索
根据商标名称、申请号、申请人名称或代理机构名称等条件进行查询,并通过商标状态进一步过滤结果。
参数:
matchKeyword(必需): 匹配关键词 - 商标名称/申请号/申请人名称/代理机构名称keywordType(可选): 搜索方式 - 商标名称,申请号,申请人,代理机构,默认匹配全部pageIndex(可选): 页码 - 从1开始pageSize(可选): 分页大小 - 一页最多获取50条数据tmStatus(可选): 商标状态 - 驳回复审中,撤销/无效宣告申请审查中,初审公告等
返回值:
resultList: 商标列表_id: 商标idtmAgentName: 代理机构名称tmAgentNameId: 代理机构idtmCompanyNameId: 申请人idtmName: 商标名称tmImage: 商标图片链接tmApplicationTime: 申请日期tmCompanyName: 申请人名称tmRegNum: 申请号tmRegTime: 注册日期tmServiceContents: 商品服务项tmStatus: 商标状态tmTrialTime: 初审公告日期
total: 商标数量
3. trademark_bigdata_trademark_profile
功能: 企业商标概况统计
根据输入的企业标识信息,返回与该企业相关的商标概况信息,包括商标总数、商标类别、商标状态列表等。
参数:
matchKeyword(必需): 匹配关键词 - 企业名称/注册号/统一社会信用代码/企业idkeywordType(可选): 主体类型 - name:企业名称,nameId:企业id,regNumber:注册号,socialCreditCode:统一社会信用代码
返回值:
tmTypeList: 涵盖商标类别tmCount: 商标数量tmNumberThisYear: 最近一年申请商标数tmInvalidNumber: 无效商标数tmStatusList: 商标状态列表tmValidNumber: 有效商标数tmStatusStat: 商标状态统计
4. trademark_bigdata_trademark_stats
功能: 企业商标统计分析
根据输入的企业相关信息,返回该企业的商标申请趋势、商标注册趋势、商标状态统计及商标类别统计等信息。
参数:
matchKeyword(必需): 匹配关键词 - 企业名称/注册号/统一社会信用代码/企业idkeywordType(可选): 主体类型 - name:企业名称,nameId:企业id,regNumber:注册号,socialCreditCode:统一社会信用代码
返回值:
tmRegTimeStat: 商标注册趋势year: 年份count: 商标数量
tmAppTimeStat: 商标申请趋势year: 年份count: 商标数量
tmStatusStat: 商标状态统计tmStatus: 商标状态count: 商标数量
tmTypeStats: 商标类别统计tmName: 商标类别count: 商标数量
使用场景
- 商标代理机构: 查询竞争对手的商标布局情况
- 企业品牌保护: 监控自己的商标资产,评估品牌保护情况
- 竞争对手分析: 了解竞争对手的商标布局判断其市场策略
- 法律咨询: 进行商标查询、情况分析和状态跟踪
- 市场研究: 进行市场竞争分析和品牌研究
使用注意事项
- 企业全称要求: 在调用需要企业全称的接口时,如果没有企业全称则先调取trademark_bigdata_fuzzy_search接口获取企业全称
- 分页限制: 一页最多获取50条数据
- 商标状态: 支持按多种商标状态进行筛选查询
- 搜索方式: 支持精确匹配和模糊匹配多种搜索方式
使用提问示例
trademark_bigdata_fuzzy_search (企业关键词模糊搜索)
- 帮我查找包含"华为"关键词的企业信息
- 搜索与"小米"相关的企业列表
- 查询名称中包含"苹果"的公司
trademark_bigdata_trademark_search (商标信息搜索)
- 查询"华为"商标的详细信息
- 搜索苹果公司申请的所有商标
- 查找申请号为"80206640"的商标信息
trademark_bigdata_trademark_profile (企业商标概况统计)
- 华为技术有限公司的商标概况如何?
- 查询腾讯科技的商标总数和分类情况
- 阿里巴巴集团有多少个注册商标?
trademark_bigdata_trademark_stats (企业商标统计分析)
- 分析华为近几年的商标申请趋势
- 查询苹果公司的商标注册趋势分析
- 腾讯的商标类别分布统计情况
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。