企业服务领域正在出现一类新的基础设施：把原本沉淀在垂直数据平台中的消费者洞察，接入通用 AI 助手的工作流。Nectar 于近日推出 Nectar MCP，将其平台上的品牌消费者与创作者数据接入 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Copilot。该产品基于模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）构建，这是 AI 助手连接外部数据所采用的开放标准。
Nectar 将自身定位为连接企业与消费者的智能体增长操作系统。其数据来源包括与 Meta、TikTok、Reddit、YouTube 和 X 的官方数据合作，覆盖品牌相关的评论与提及、讨论品牌的创作者以及所追踪的竞品信息，并在此基础上运行分析。在此之前，营销团队若想在 AI 助手中使用这些数据，需要从仪表盘导出报告、粘贴或上传表格，过程中大量上下文信息随之丢失。Nectar MCP 的目标是移除这一中间步骤，让助手直接基于 Nectar 采集的同一份数据工作。
从使用场景看，Nectar MCP 试图解决的是营销与消费者洞察工作流中的上下文断裂问题。团队可以向 AI 助手提出此前只能在 Nectar 自有智能体中提出的问题，例如：关于新品发布，用户都在说什么，发布后情绪发生了怎样的变化；找出过去 90 天内发布过关于两个最大竞品内容、但从未提及本品牌的美国美妆创作者；本周品类中有哪些热门 TikTok 音效和内容格式值得尝试，符合品牌调性的版本应该是什么样；本月客户最常提出的问题是什么，哪些创意适合 Meta 广告；若要进入某一产品品类，竞品表现如何、短板在哪里。
这些问题的共同点在于，它们同时需要绩效数据与消费者声音两类信息。Nectar 联合创始人兼 CEO Misbah Uraizee 表示，每个公司都在试图让其 AI 掌握业务的完整图景，而客户的声音一直是缺失的那一块。社交平台是品牌能获得的最诚实的信号，但此前绩效数据与消费者洞察一直停留在 AI 无法读取的仪表盘中。现在营销人员可以询问上周的发布效果如何、下一步该做什么，并得到一个将客户所言与客户所购联系起来的答案。
Nectar 联合创始人兼 CTO Farah Uraizee 表示，自 2023 年以来，公司一直在构建面向社交的数据基础设施，将品牌相关的内容、评论、创作者和消费者信号在产生时即进行采集与组织，MCP 是这些数据触达企业其他环节的方式。她将 Nectar 的目标描述为：在消费者对话领域成为彭博社之于市场数据那样的角色，即每个系统和每个智能体首先查询的数据源。
这一产品的推出反映出企业软件与 AI 助手之间正在形成的新分工。垂直数据平台负责采集、清洗和结构化特定领域的数据，通用 AI 助手则承担交互界面与推理层，两者通过 MCP 等开放协议对接。对于营销技术行业而言，这意味着数据平台的价值衡量标准可能从仪表盘功能转向数据能否被 AI 代理直接调用。当品牌的核心消费者信号可以被 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Copilot 直接读取，营销决策的起点或将进一步从报表转向对话。
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