为什么需要
做面向海外买家的 AI 购物助手，绕不开「推荐不能被广告污染」这条底线。NorthCinder 把这套底线写进协议层：卖家付费不参与排序、付费推荐位始终低于自然结果、结账前必须人工批准——所有判断都有审计记录可查。
独立开发者要在海外做电商导购、比价 SaaS、Agent 客服接入，不用再为「如何保证中立」重复造轮子。NorthCinder 提供本地运行的 MCP server，接入 Claude、ChatGPT 或任何支持 MCP 的 AI 应用即可使用。
怎么用
需要 Node.js 20+ 和支持 MCP 的 AI 客户端：
- 初始化：
npx northcinder init，按提示配置 store adapter 和审计路径 - 把生成的 MCP 配置粘贴到 Claude Desktop / ChatGPT / Cursor
- 用结构化 brief 触发：
找一双黑色羊毛跑鞋，预算 130 美元以内。对比价格、物流、尺码、商户可信度。告诉我第一名为什么排第一，被淘汰的有哪些。
返回结果包含：命中要求的 offer 列表 + 评分原因 + 被拒原因 + 商户信任证据 + 缺失证据标注 + 全平台覆盖报告。
使用案例
一个面向美国市场的 Affiliate SaaS，月活 2000 付费用户，需要在用户购买决策时给出可信的对比建议而不是被赞助内容带偏。集成 NorthCinder 后：
- 用户问「iPad Air vs iPad Pro」，NorthCinder 调用 Shopify / eBay / Amazon adapter 拉真实报价
- 排序严格按价格 + 商户信任 + 物流速度加权，付费 offer 排在 organic 之后且明确标注
- 结账前生成一次性签名 mandate，强制用户二次确认，规避「AI 替我买了什么」的合规风险
- 所有推荐 + 批准 + 购买尝试写入本地 audit log，需要时直接导出做合规审计
整个流程 0 SaaS 依赖，不上传用户购买意图到第三方，跟 GDPR / CCPA 默认兼容。
注意事项
- 部署：本地运行 + store adapter 需逐个申请 API（Shopify、eBay、Etsy 都要求 approved access，Amazon 走本地浏览器 profile）
- 局限：当前部分 store 还是「未配置」状态而非「不可用」，需要自己补 adapter
- 中立性：客户端会重跑 deterministic ranking 验证服务返回顺序，但不能证明上游目录完整或 store 数据真实——信任链上限取决于 store API