用 AI 助手查標案：ToBid MCP 整合
設定一次之後，你可以直接對 AI 說「幫我看高雄最近的冷氣採購案」「立法院這個機關好不好投」「這案我該報多少錢」——AI 會即時查 ToBid 的1,400 萬筆標案資料與分析引擎，彙整成答案。不用切換網頁、不用自己翻列表。
重點結論
MCP（Model Context Protocol）是讓 AI 助手安全連接外部工具的開放標準。ToBid 提供公開的 MCP 端點，免費、免註冊：
https://api.tobid.tw/mcp一分鐘設定——
- Claude Code（終端機執行一行）：
claude mcp add --transport http tobid https://api.tobid.tw/mcp
或者更懶的做法——直接把端點網址貼給 Claude Code，說「幫我把這個 MCP 加進來」，它會自己完成設定。 - Claude Desktop / claude.ai：設定 → Connectors → Add custom connector，貼上上面的網址。
- 其他支援 MCP 的客戶端（Cursor、Windsurf 等）：以 streamable-http 方式加入同一個網址。
設定完成後直接用中文問問題即可，AI 會自己決定呼叫哪個工具。
可以問什麼：實測範例
以下都是實際可用的問法（AI 會組合多個工具回答）：
- 「台中最近有什麼智慧路燈的標案？」——搜尋＋金額＋截止日。
- 「幫我分析中華電信最近的得標狀況」——得標率、金額、最大客戶、最常交手的對手與勝率。
- 「立法院這個機關好不好投？」——平均投標家數、單一投標率、流標率、發案旺月，以及每年固定招標的案子與預估下次發案時間。
- 「這個案子我該報多少錢？」——底價分析：依歷史決標／預算比給保守／典型／積極三檔出價建議。
- 「有沒有流標很多次、比較好切入的案子？」——流標機會清單。
- 「A 公司跟 B 公司誰比較常贏？」——兩家廠商的同場對戰紀錄。
資料每日更新，與 tobid.tw 網站同一套資料庫與分析引擎。
提供的工具
共 8 個工具。AI 會自動選用，你不需要記名字——這份清單給想了解能力範圍的人：
| 工具 | 功能 |
|---|---|
| search_tenders | 搜尋標案（關鍵字＋縣市／年份／預算／機關／廠商篩選） |
| get_tender | 單案完整歷程：公告時間軸、金額、競爭態勢、續約狀態 |
| price_analysis | 底價分析：三檔出價建議＋相似案／機關／全庫比較 |
| vendor_report | 廠商情報：得標率、金額、最大客戶、對手勝率、近期輸給誰 |
| unit_report | 機關情報：發包規模、好不好投、固定週期案＋下次發案預估 |
| compare_vendors | 兩家廠商同場對戰：交手次數、各贏幾次 |
| hot_opportunities | 流標機會：反覆流標未決標、競爭少的案子 |
| find_entity | 模糊名稱 → 廠商／機關正式名稱與代碼 |
技術與隱私
- 免費、免註冊、免 API key——公開資料就該低門檻取用。若遇到濫用導致的限流再另行公告。
- 協定：MCP streamable-http；資料來源：行政院公共工程委員會政府電子採購網公開資料，每日更新。
- 查詢內容僅用於服務營運統計（等同網站搜尋），不記錄可識別個人的資訊。
- AI 的回答由你使用的 AI 模型產生，重要決策請以ToBid 網站與官方公告複核。
常見問題
需要付費或申請帳號嗎？
不用。端點公開免費，設定即用。支援哪些 AI 工具？
任何支援 MCP 的客戶端：Claude Code、Claude Desktop、claude.ai 的自訂 Connector、Cursor、Windsurf 等。以 streamable-http 傳輸方式加入 https://api.tobid.tw/mcp 即可。AI 回答的數字可靠嗎？
工具回傳的是 ToBid 資料庫的即時查詢結果（與網站相同）；但 AI 對數字的解讀與彙整由模型產生，重要金額與日期建議點回傳附上的 ToBid 連結複核。跟直接用 tobid.tw 網站差在哪？
同一套資料與分析。網站適合瀏覽與比較；MCP 適合對話式的快速提問，以及把標案查詢嵌入你自己的 AI 工作流程（例如寫標書時順手查對手）。延伸查詢
本站收錄政府電子採購網公開資料，可直接查詢實際案件：
資料來源
- Model Context Protocol 官方文件 — MCP 開放標準規格