亚马逊-同行竞品查询 | 青虎AI

按市场、月份、品牌、卖家、ASIN、类目、关键词筛选商品列表，返回销量、销售额、BSR、价格、评分等运营指标。

数据来自青虎数据工具 competitor_lookup（查同行竞品，平台：亚马逊），通过 qhkit mcp 调用——不需要、也不要去宿主环境里找或配置 MCP server。

何时触发

「看看这个品牌/卖家还卖什么」
「这个关键词下的竞品有哪些」
「把几个竞品放一起比」

调用流程

qhkit mcp describe '{"names":["competitor_lookup"]}'   # ① 本会话首次调用前查最新入参与计费（免费）
qhkit mcp estimate '{"names":["competitor_lookup"]}'   # ② 单次基价（青虎积分，免费）
qhkit mcp call     '{"name":"competitor_lookup","params":{"request":{"marketplace":"<Amazon 站点代码>"}}}'

call 的 params 照 describe 返回的 inputSchema 填（下表是快照，以 describe 为准）；上面 call 里的值只是占位示意，按用户需求替换，不要原样提交。
参数复杂或含中文 / 引号时，把 {"name":...,"params":{...}} 写进文件，用 qhkit mcp call @params.json 调用，避免 shell 转义问题。
用户没说清的必填项（站点、时间周期、ID 等）先问清楚或按下表说明取值，不要猜。

入参（快照）

| 参数 | 必填 | 类型 | 说明 | 取值 | |---|---|---|---|---| | request | ✅ | object | 对象，字段见下 | | | request.keywordEqual | | boolean | | | | request.marketplace | ✅ | string | Amazon 站点代码（枚举值）：US, JP, UK, DE, FR, IT, ES, CA, IN, MX, BR, AU, AE | | | request.matchType | | integer | "匹配方式, 默认: 2 可选值(必须严格使用下列数字值之一): 1: 词组匹配 2: 模糊匹配 3: 精准匹配禁止使用未列出的值。 | | | request.sellerName | | string | seller name | | | request.returnFields | | string | 指定返回的字段，多个字段用逗号隔开。不指定则返回所有字段。例如：asin,title,price,totalUnits,totalAmount | | | request.nodeIdPathEqual | | boolean | 类目节点查询方式 | | | request.variation | | string | 是否查询变体ASIN，如果没有明确指定则要设置成: Y 可选值(仅填写字段名): - Y: exclude - N: include | | | request.asins | | string[] | asins, 最多只支持40个，如果超过40个, 需要拆分多次请求 | | | request.month | | string | 查询月份, 格式: yyyyMM | | | request.size | | integer | 每页条数 | | | request.page | | integer | 页码 | | | request.keyword | | string | 关键字，基于商品标题进行匹配 | | | request.nodeIdPath | | string | 产品所属的类目节点 ID, 例如： 2619525011:3741271，通常通过查询【产品类目信息】获取，或由用户直接指定类目路径 | | | request.brand | | string | brand name | | | request.order | | object | 排序 | | | request.order.field | | string | 排序字段。可选值(仅填写字段名): - total_units: 月销量 - total_amount: 月销售额 - price: 价格 - rating: 评分 - reviews: 评分数 - profit: 毛利 - reviews_rate: 留评率 - available_date: 上架时间 - questions: Q&A - total_units_growth: 月销量增长率 - total_amount_growth: 月销售额增长率 - reviews_increasement: 月新增评分数 - bsr_rank_cv: 近7天BSR增长数 - bsr_rank_cr: 近7天BSR增长率禁止使用未列出的值。 | | | request.order.desc | | boolean | 排序类型 | |

典型需求：「在美国站，查找以“Sports Water Bottles”关键词最近 30天的商品数据，返回前 40 条商品数据并按BSR排名从低到高排列」

工具说明（线上原文整理）

查询 Amazon 商品列表数据，支持按市场、月份、品牌、卖家、ASIN、类目、关键词等条件筛选，并返回商品的销量、销售额、BSR、价格、评分、卖家、类目、变体等核心运营指标。

适用于以下场景：

选品分析（找高销量 / 高增长商品）
类目或关键词下的商品调研
竞品监控（品牌 / 卖家 / ASIN 对比）
市场趋势与榜单分析

【类目ID获取】当入参需要 nodeIdPath 等类目ID，而用户只提供类目名称或关键词时。应先将关键词翻译为目标站点/国家对应语言，再调用 product_node 搜索并获取类目信息，最后使用匹配到的类目ID调用本工具；不要凭空编造类目ID。只取用 product_node 工具的类目数据。

上下游

类目 ID 从哪来：用户只说了类目名称时，先用 product_node（用户说的中文类目名先翻成站点语言再查）查出 nodeIdPath 等类目 ID 再填，不要编 ID。
相关工具：product_node（亚马逊-类目节点查询）。括号里是它们各自对应的「青虎AI」专项技能；需要时也可直接 qhkit mcp call 调用（计费授权规则同下）。

计费与授权

付费工具。单次基价参考约 2 青虎积分（2026-10 快照，会调整），报价前先跑 qhkit mcp estimate，以它返回的 baseCredits 为准。
本会话首次调用前：把要调用的工具（中文名 + 用途）和预计积分一次性告诉用户，征得同意后本会话内不再重复询问；同一需求要连调上下游工具时，一起列出、一次授权。用户拒绝或只同意一部分时，未同意的不调用。
实扣以 call 返回的 credits 为准（已经是青虎积分，不要再换算）；业务数据里自带的「积分 / points」字段是数据源自己的口径，不要引用。
同一轮回复内付费调用不超过 10 次；还要更多数据时，先说明还差什么、要再调几次，征得同意后下一轮继续。
有付费调用的那一轮，在回复最末尾另起一行、单独一行写：本次共消耗 X 青虎积分（X 为本轮全部 credits 之和，小数按实际写）。

结果处理

stdout 恒为一行 JSON。成功为 {"ok":true,"stage":"done","name":...,"credits":...,"data":...}；失败为 {"ok":false,"stage":"...","message":"..."}，把 message 原样转告用户。stderr 的提示行不是错误。
小结果直接在 data 里。大结果返回 large:true + file（完整 JSON 的本地路径）+ records（记录数）/ fields（字段）/ preview（前几条）——后续筛选、统计、导出一律读 file，不要逐行抄写，也不要凭预览推断全量。
记录 ≥ 10 条时整理成表格文件交付（装了 qinghu-excel-export 技能就用它），不要把大数据集铺成聊天里的 markdown 表格；回复保持精简：结论 + 文件 + 不超过 5 行关键预览。
结论先行：先回答用户真正关心的问题（值不值得做、谁最强、趋势向上还是向下），再给支撑数据；数字标明平台、站点、周期与样本量，不同站点或周期的数字不要混在一张表里比。
stage:"validate"：本地校验没过，未发起、未扣费——按 details.inputSchema 改参数后重试。
stage:"call" / stage:"mcp"：服务端失败（401/50x CLI 已自动重试过）。先 qhkit config show 确认密钥，再转述 message；参数问题先想清楚再改，不要连环试错——失败也可能扣费。

能力边界

本技能只负责「亚马逊-同行竞品查询」这一项查询（工具 competitor_lookup）。用户要的数据超出它的返回范围时，用下方上下游工具或同系列技能补齐，不要用名字相近的工具凑合，也不要改用浏览器抓网页。
拿不到的 ID / 类目 / 账号标识，按上文「上下游」从对应工具取，不要凭印象编。
要做完整分析（选品决策、竞品拆解、蓝海挖掘等多步编排）时，转交同系列场景技能：「亚马逊-ASIN解析专家 | 青虎AI」、「亚马逊-关键词选品专家 | 青虎AI」、「亚马逊-细分市场评估师 | 青虎AI」、「亚马逊-爆款趋势挖掘师 | 青虎AI」。
其他平台 / 其他数据类型，或想按需求检索全部 200+ 个青虎数据工具，用总技能「青虎AI」（qhkit mcp search）。

环境自举（缺什么装什么，不要因环境缺失放弃任务）

本技能依赖 qhkit 命令（npm 包 @iqinghu/qhkit，mcp 命令需 0.14.0+），可完全独立安装。按顺序检测，缺失就地补齐：

有 qhkit 吗？ qhkit config show 能跑通即就绪，跳到第 4 步。
没有 qhkit 但有 node/npm → 全局安装（推荐）：
```
npm i -g @iqinghu/qhkit
```
默认走 npm 官方源；官方源访问慢或超时（国内网络常见）时，再加镜像参数 --registry=https://registry.npmmirror.com（阿里维护的 npm 官方镜像，仅作网络兜底）。仅当全局安装因权限失败且无法提权时，才退而用 npx @iqinghu/qhkit <命令> ...（npx 必须写包全名）。
连 node 都没有（要求 Node ≥ 18）：先装 Node 再回到第 2 步。
```
# Linux 二进制安装（装到用户目录，无需 root；先校验官方 SHA256 再解包）：
cd /tmp && curl -fsSLO https://nodejs.org/dist/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz
cd /tmp && curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.22.3/SHASUMS256.txt | grep ' node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz$' | sha256sum -c -
mkdir -p "$HOME/.local/lib" && tar -xJf /tmp/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz -C "$HOME/.local/lib"
export PATH="$HOME/.local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH"
```
校验行输出 OK 才继续；校验失败就删掉重下，绝不解包未通过校验的文件。nodejs.org 访问不通时，把两个下载 URL 的前缀 https://nodejs.org/dist 整体换成镜像 https://registry.npmmirror.com/-/binary/node（目录结构相同，SHASUMS256.txt 也有镜像，校验步骤不变）。export PATH 只对当前 shell 生效，跨命令调用时每个新 shell 都要先执行这行（或追加进 ~/.bashrc）。macOS 用 brew install node；Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把 x64 换成 arm64。
密钥：无密钥时（命令返回 stage:"config"），执行 qhkit config set --token <密钥> --env prod（密钥让用户打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417095383 注册/登录后，从 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys?urlCode=1788417095383 获取），或设环境变量 QHKIT_TOKEN。
自检：qhkit config show 输出脱敏配置即全部就绪。

升级：命令返回 {"ok":false,"stage":"version",...}（版本门禁，message 里就是升级命令），或返回 stage:"runtime" 且 message 为「未知命令：mcp」（本机 qhkit 太老），都先升级再重试原命令：

npm i -g @iqinghu/qhkit@latest

官方源慢或超时时同样加 --registry=https://registry.npmmirror.com。安装/配置失败时把具体报错告诉用户（常见：无写权限 → 提示用户提权或改用 npx；无网络 → 让用户处理网络）。