通过 REST API 或 MCP Server 直接接入，让你的大模型拥有全国招标情报能力。不止原始数据——我们提取资质要求、人员门槛、业绩条件、评分办法，返回可直接决策的结构化 JSON。
标题、预算、省市、甲方、截止日期——加上 AI 提取的资质要求、人员要求、业绩门槛、评分办法、技术/价格权重。
企业资质证书、注册人员、股东结构、历史业绩、经营区域。支持按公司名或统一信用代码查询。
中标人、中标金额、代理机构。可关联查询某企业的完整中标历史和竞争对手关系网。
传入企业画像（资质 / 区域 / 业绩），返回七维度评分 + 绿黄红灯信号 + 维度详情——Agent 直接拿来做决策。
配置关键词 + 条件，新公告命中即秒级推送到你的 endpoint。不用轮询，不用等。
支持批量查询、分页遍历、30 天历史回溯。一次性灌入你的数据仓库或向量数据库。
import requests # 搜索招标公告 (返回结构化 JSON) resp = requests.get("https://your-domain.com/open/v1/projects/search", params={ "keyword": "道路设计", "province": "四川", "min_budget": 5000000, }, headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}) for project in resp.json()["data"]: print(project["title"], project["budget"]) print("资质要求:", project["parsed_require"]["qualifications"]) print("人员要求:", project["parsed_require"]["personnel"]) print("评分办法:", project["parsed_require"]["scoring_method"]) print("---")
{
"project_id": "28371940",
"title": "成都市东部新区XX路道路工程勘察设计招标",
"province": "四川",
"budget": 12000000,
"purchaser": "成都市东部新区管委会",
"parsed_require": {
"qualifications": ["市政行业甲级", "工程勘察甲级"],
"personnel": ["注册结构工程师2名", "注册岩土工程师1名"],
"experience": ["近3年类似道路项目3个", "单项业绩≥5000万"],
"deadline": "2026-04-15",
"scoring_method": "综合评分法",
"tech_weight": 60,
"price_weight": 40
}
}
知竞提供标准 MCP (Model Context Protocol) Server。AI Agent 无需写代码，通过自然语言直接查询招标信息、获取企业画像、调用匹配评分。
{
"mcpServers": {
"zhijing": {
"url": "https://your-domain.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer your-api-key"
}
}
}
}