在线产品
SRSInsight
专业的在线需求分析工作台。素材散落、版本对不齐、变更说不清时，用它把需求从收集做到基线发布。
- 智能提取，结构化需求规格
- 多人协作，变更可追踪
- 一键报告，覆盖率看得见
北京丁四科技
SRSInsight 把需求在线管起来，design-doc 让 AI 按规范设计实现。mcpbot 关注另一道门槛：个人的情感与私密困扰，企业的客户、财务与内部业务信息，不该为了使用 AI 就交给第三方。
需求在线管理，设计有据可依，个人隐私与业务信息各有边界
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专业的在线需求分析工作台。素材散落、版本对不齐、变更说不清时，用它把需求从收集做到基线发布。
开源 · MIT
开源工具，帮你编制规范化的设计文档。氛围编程很快，但代码不可靠、不可用、过两周就没人敢动。先有能拍板的设计，AI 写出来的才接得住。
自托管 AI · 开源 MIT
个人有不愿交出去的情感与私密困扰，企业有不能随意外传的客户、财务与业务数据。让 AI 留在自己的环境，而不是把敏感信息搬到 AI 平台。
SRSInsight
专为产品经理、商业分析师和架构师打造的需求分析工作台
利用自然语言处理技术，自动识别需求文档中的关键要素，生成结构化需求规格
支持多人在线协作编辑，实时同步变更，告别版本混乱
完整的需求变更历史记录，轻松追踪每个需求的演变过程
一键生成需求分析报告，可视化展示需求覆盖率和质量指标
细粒度的权限控制系统，确保需求文档的安全性和完整性
无缝对接主流开发工具，实现需求到代码的无缝衔接
遵循 IEEE 标准的完整需求生命周期管理
收集会议记录、用户故事等原始素材
从素材中分析提取结构化需求项
与涉众共同评审确认需求
形成正式版本的需求基线
SRSInsight 自举案例 — 用自己分析自己
SRSInsight 助力专业人士提升需求分析效率与质量
帮助敏捷团队高效管理用户故事和需求变更，保持开发节奏
规范需求文档编写，提高需求质量，减少后期变更
清晰记录需求细节，减少沟通误解，保障项目交付质量
完全免费的在线需求分析平台
design-doc · 开源
聊两句就开写，当天能跑；过两周说不清承诺、改一处崩一片、换个人就没人敢动。解决办法不是少用 AI，而是先把设计写成能依据的规范文档。design-doc 帮你编制这种文档，让 AI 按设计实现，而不是按气氛实现。
design-doc 帮你把「感觉能跑」变成「设计说了算」
不让 AI 直接凭气氛写业务。先把要做成什么样写清楚，再动手，速度还在，方向不再漂
帮你编制人能看懂、能拍板的设计文档。文档站得住，实现才接得住
AI 按已确认的设计来写，而不是每次重新猜你要什么。同一份依据，换一次会话也不跑偏
需求变了知道该动哪里。不再改一处崩一片，也不再靠「上周好像说过」
设计留在仓库里，不锁在聊天记录中。人一换、会话一关，后来者仍有依据
开源装进自己的项目即可。Cursor、Claude Code、VS Code 等日常工具都能用来写设计、写代码
开源工具跟着项目走，人和 AI 共用同一份设计依据
把开源工具放进仓库，设计跟代码在一起
对 AI 说要做成什么样，写出能审、能拍板的文档
哪些设计可以当作依据，由人确认，不让 AI 擅自定论
代码跟着已确认的设计走，改需求也有据可依
已经在用 AI 写代码，但不能接受「能跑就算交付」
演示很好看，接到真实业务就翻车。需要一份说得清承诺的设计，再让 AI 实现
会话一关、人一换，项目就腐烂。设计留在仓库里，后来者才有依据
AI 每次重新猜你要什么。先把设计拍板，代码才有同一份依据
mcpbot · 自托管 AI · 个人隐私与业务安全
对个人，是那些不能对身边人说、也不愿交给平台的话；对企业，是客户、财务、库存与项目背后的业务信息。模型再好用，保护这些信息也不该成为必须放弃的条件。
用站点授权 Key 进入自己的助手，把还没整理好的想法说出来。
组织对话，把聊天历史写进自己的数据目录。记录是可以直接读取的 JSONL 文件。
接收本次内容和有限的最近上下文，生成回答。模型由你选择，推理地址由你指定。
隐私边界取决于实际配置：要让内容留在自己掌控的环境里，就把推理服务也放在那里；接到第三方地址，内容仍会发给第三方。
mcpbot · MCP 业务接入方向
真正要保护的，不只是聊天记录，更是业务系统里的信息。MCP 接入的目标，是让 AI 在自己的环境里按需调用服务，而不是先导出整库数据、上传文件，或建立一份外部业务副本。
“这个月哪个客户欠款最多？”让受控查询接口返回所需的汇总结果，而不是为了回答一个问题，把全部客户资料和财务明细导出给 AI 平台。
“库存还剩多少？”“项目还有什么没做？”通过自己的 MCP Server 查询库存或任务，无须先把整个业务系统的数据同步到外部服务。
“昨天的服务器有没有异常？”按需调用自己的监控服务，返回相关信息，避免为了排查问题，把可能包含业务细节的日志整包上传。
mcpbot 对接自己的 Ollama，让问题与工具返回的数据在自有环境内参与推理，而不是送到外部模型平台。
由 mcpbot 连接配置的 MCP Server，按需请求业务接口，不要求把业务数据库整体复制到助手里。
MCP Server 暴露哪些能力、账号能访问哪些数据、查询返回多少内容，由业务侧配置和授权约束。
MCP 协议本身不保证隐私。如果换成远程模型，工具返回的业务数据仍可能随推理请求发往远程服务；服务权限、返回内容，以及对话记录和日志中可能留下的数据，都需要纳入自己的安全管理。
mcpbot · 使用场景与当前能力
不只是问完就走的输入框，而是一个留在自己机器上、可以回来的个人空间
感情里的困扰、工作上的犹豫、还没成形的念头，可以先说出来，再让 AI 帮你梳理来龙去脉、整理成草稿。
自动带上有限的最近上下文，聊天历史保存后可分页回看。能延续最近的交流，不等于已经拥有长期记忆。
界面分别反馈对话进度、回答是否完整、数据是否确认保存。模型说了什么，与系统实际完成了什么，分开看清楚。