UnitSim — 单位经济学与定价模拟器 MCP
用于CAC/LTV、免费增值转化漏斗和定价层级的交互式“假设情景”计算器
作为ChatGPT和其他AI助手的模型上下文协议（MCP）服务器而构建。
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🎯 它的功能
UnitSim通过提供以下功能，帮助创始人和产品经理做出数据驱动的决策：
- 单位经济分析 — 计算LTV（客户终身价值）、CAC（客户获取成本）比率以及投资回报期
- 定价层级模拟 — 比较多个定价层级，找到最优配置
- 免费增值模型漏斗分析 —（第三阶段推出）追踪转化漏斗
- 情景规划 —（第四阶段将推出）蒙特卡洛模拟和敏感性分析
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🚀 当前状态
第一阶段： ✅ 完整版 — 基本单元经济学计算器\ 第二阶段： 🔄 70% 完成 — 价格层级模拟器\ 第三阶段： ⏳ 计划中 — 免费增值模式漏斗分析器\ 第四阶段： ⏳ 计划中的 — 情景与敏感性分析\ 第五阶段： ⏳ 计划中 — 导出与持久化
见 plan.md（文件名，可译为“计划文件”或保持原样，具体根据上下文决定是否翻译文件名） 以获取完整路线图及 STAGE2_PROGRESS.md 翻译为中文是：“阶段2进度.md” 或 “第二阶段进展.md”（根据上下文，“STAGE2_PROGRESS”可能指的是某个项目或任务的第二阶段的进度报告或文件，而“.md”是Markdown文件格式的标识） 关于当前进展。
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📊 可用工具
1. calculate_unit_economics_tool ✅ 翻译成中文是：✅（这个符号本身在中文中通常表示“正确”或“已确认”，没有直接的翻译，所以保持原样）
计算客户终身价值和获客成本指标。
输入：
{
"monthlyRecurringRevenue": 100,
"grossMarginPercent": 80,
"monthlyChurnRate": 5,
"customerAcquisitionCost": 500
}输出：
- 客户终身价值（LTV）：1,600美元
- LTV/CAC比率：3.2:1
- 投资回收期：6.3个月
- 健康状况：✅ 健康
2. simulate_pricing_tiers_tool 🔄 翻译为中文是“🔄”（注：这个符号本身在中文中没有特定的含义，它通常被用作表示循环、重复或刷新的图形符号，因此直接以原样呈现）。如果需要解释其含义，可以说：“🔄 这个符号通常表示循环、重复或刷新的意思。”
比较多个定价层级并计算综合指标。
输入：
{
"tiers": [
{"name": "Basic", "price": 10, "expected_customers": 100, "cac": 50},
{"name": "Pro", "price": 50, "expected_customers": 50, "cac": 200},
{"name": "Enterprise", "price": 200, "expected_customers": 10, "cac": 500}
],
"grossMarginPercent": 80,
"monthlyChurnRate": 5
}输出：
- 月经常收入总额：5,500美元
- 混合LTV/CAC比率：3.2:1
- 最佳层级：专业版（占收入的45%）
- 各层级收入分配
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🧮 数学基础
单位经济（第一阶段）
LTV = (MRR × Gross Margin) / Churn Rate
LTV/CAC Ratio = LTV / CAC
Payback Period = CAC / (MRR × Gross Margin)定价层级（第二阶段）
Tier MRR = Price × Expected Customers
Blended ARPA = Total MRR / Total Customers
Blended LTV = Σ(Tier LTV × Tier Customers) / Total Customers
Revenue % = (Tier MRR / Total MRR) × 100______________________________________________________________________
🛠️ 技术栈
- 后端： Python 3.11，FastMCP，Pydantic
- 部署： Docker + Docker Compose
- 代理： 带有HTTPS的nginx
- 协议： 通过流式HTTP传输的MCP（MCP over Streamable-HTTP）
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📁 项目结构
/srv/unitsim/
├── plan.md # Full implementation plan
├── STAGE2_PROGRESS.md # Current stage progress
├── README.md # This file
├── docker-compose.yml # Container orchestration
└── app/
├── server.py # FastMCP server
├── calculators/
│ ├── unit_economics.py # Stage 1: LTV/CAC
│ └── pricing_tiers.py # Stage 2: Multi-tier analysis
└── assets/
└── unit_economics_table.html # UI component______________________________________________________________________
🚀 快速入门
构建并运行
cd /srv/unitsim
docker compose up -d --build查看日志
docker logs -f unitsim_app本地测试
curl -s -N \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Accept: application/json, text/event-stream" \
-X POST http://127.0.0.1:8000/mcp \
-d '{"jsonrpc":"2.0","method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0"}},"id":1}'______________________________________________________________________
🧪 测试
运行计算器测试
import sys
sys.path.insert(0, '/srv/unitsim/app')
from calculators import calculate_unit_economics
result = calculate_unit_economics(100, 80, 5, 500)
print(f"LTV: ${result['ltv']}, Ratio: {result['ltv_cac_ratio']}:1")
# Output: LTV: $1600.0, Ratio: 3.2:1测试状态
- ✅ 第一阶段计算已验证
- ✅ 输入验证正常工作
- ✅ Docker 容器稳定
- ✅ MCP协议响应中
- ⏳ 第二阶段计算待进行
- ⏳ 集成测试待执行
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📚 文档
- plan.md（文件名，可译为“计划文件”或保持原样，具体根据上下文决定是否需要翻译文件名） — 完整的5阶段实施计划，包含数学基础
- STAGE2_PROGRESS.md 翻译为中文是：“阶段2进度.md”（其中，“md”通常表示Markdown文件格式） — 当前阶段进展及下一步行动
- nginx配置文件.txt — Nginx 反向代理配置
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🎯 为什么UnitSim胜出
- 即时答案 — 创始人不断提出这些问题；几秒内即可获得直观答案
- 纯数学 — 无需外部API，计算确定性
- 低维护成本/省心维护 — 简单的代码，没有机器学习的复杂性
- 非常适合ChatGPT — 表格、图表、内联组件
- 明确的投资回报率（ROI） — 直接盈利路径（15欧元/49欧元/19欧元）
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💰 赚钱计划
- 单一计划： 15欧元/月（可保存3个模型）
- 团队计划： 49欧元/月（10个模型，共享链接）
- 一次性出口： 19欧元（“Pitch PDF”导出）
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🔗 访问
- MCP终端（或MCP端点）：
http://127.0.0.1:8000/mcp - 公共终端（或公共访问点）：
https://ai-contextengineering.com/unitsim（当nginx已配置时） - ChatGPT 通过MCP清单文件添加
.well-known/mcp.json
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📈 路线图
见 plan.md（文件名，可译为“计划文件”或保持原样，因为文件扩展名通常不翻译） 以获取详细路线图。
接下来是：
- 完成第二阶段的HTML组件
- 测试定价层级计算
- 重建并部署
- 在ChatGPT中验证
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🤝 贡献（或“参与贡献”）
这是一个聚焦型的最小可行性产品（MVP）。当前优先级：完成第二阶段。
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📄 许可证
麻省理工学院（MIT）
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建造于： 2025年10月17日\ 状态： 第二阶段进行中（已完成70%）\ 集装箱： unitsim_app 在8000端口上运行