Pug

产品简介

Pug 是一款开源（AGPL-3.0）的产品分析与用户画像平台，由印度公司 Tshoka Pvt Ltd 开发。它记录产品里发生的一切——页面浏览、点击、滚动、表单提交以及自定义事件——并把每一次行为都归并到具体的人身上，形成统一的用户档案。Pug 主张「Analytics you own, built in the open」：你可以把整套系统自托管在自己的服务器上，也可以直接用托管的 Pug Cloud，云端每月 10 万次事件以内免费。

更关键的是，Pug 提供了一个只读 MCP（Model Context Protocol）服务器，把分析能力直接暴露给 AI 智能体。官方文档明确写道：「Ask your analytics a question, from your agent」——Claude Code、Cursor、Codex 里的 AI 助手可以直接调用 Pug 的分析 API，用自然语言问出转化率趋势、漏斗流失、留存分群，得到和仪表盘完全一致的数字。

核心功能

1. 免埋点自动采集：Web SDK 初始化后自动捕获 page_view、click（含 rage_click 挫败信号与 dead_click 无效点击）、scroll 最大深度、form_submit，用户自定义事件（signup、order_completed、video_play 等）同样可查询。
2. 统一用户画像：登录前事件挂在匿名 ID 上，identify() 调用后历史行为自动合并到同一条时间线，跨设备识别同一个人；traits（套餐、邮箱等）成为所有分析的过滤维度。
3. 六类分析洞察：趋势（可拆 5 个维度）、漏斗（转化率与流失、平均停留时长）、留存分群、细分聚合、用户流向桑基图、Top K 排行，全部直接跑在原始事件上，秒级出结果。
4. 只读 MCP 服务器：12 个工具分四组——4 个 schema 发现工具（get_insights_filter_schema、get_insights_property_values、get_activity_filter_schema、get_activity_property_values）、2 个项目级查询工具（query_insights、explore_events）、5 个单用户查询工具（get_profile、get_profile_by_external_id、get_activity_feed、get_activity_heatmap、get_profile_stats）、1 个合规工具（get_deletion_request）。
5. 刻意不暴露的接口：删除数据、上报事件、修改身份、管理项目都不做成工具，服务器启动时会校验工具清单，多出一个危险工具就直接拒绝启动——权限靠强制执行，而不是口头承诺。
6. 隐私与合规设计：默认无 Cookie，设备上不写任何数据，身份由服务端每日轮换的盐派生，昨天的访客无法被还原；GDPR 下可按 profile id 或外部 id 一次性硬删除事件、会话与画像，并返回 request id 证明删除已完成。

特色优势

自托管成本极低。 整套流水线是单个 Go 二进制，加上 PostgreSQL（账号与配置）、ClickHouse（事件存储）、NATS（队列），一个团队自己就能跑起来，数据永不离开自己的服务器。

MCP 接入一条命令。 托管端点是 https://api.pugs.dev/mcp，自托管则复用 API 同主机同端口的 /mcp；claude mcp add --transport http pug https://api.pugs.dev/mcp --header "Authorization: Bearer prv_..._KEY" 即可，Authorization 与 x-api-key 两种头任选其一。私钥只绑定单个项目，公开密钥（pub_）和仪表盘登录会被直接拒绝。

定价只看事件量。 云端每月 10 万次事件免费，超出后每月 1 美元基础费 + 按量计费，100 万事件档位每百万 40 美元，2500 万以上降到每百万 7 美元；不按人头或项目数收费，所有功能所有套餐全都有，SSO 全套餐包含不额外收费。

多语言 SDK 齐全。 Web（@pug-sh/browser）、Flutter（pug_flutter）、Node 服务端（@pug-sh/node）、Ruby（pug）以及语言无关的 HTTP API，另有 Connect RPC 接入层。

应用场景

1. AI 编码助手读数据：Claude Code / Cursor 里的智能体在写完代码后，直接读回它刚触发的事件表现，形成「写代码 → 看效果」的闭环。
2. 发版后快速验证：在仪表盘里点击筛选很慢的问题，直接用自然语言问「发布之后 signup→purchase 漏斗有没有动」。
3. 客服工单旁路取证：客服读用户工单的同时，让智能体拉出该用户的时间线与活跃热力图。
4. 合规数据删除：按用户标识硬删除其全部事件，会话、别名与画像，拿到 request id 作为审计凭证。
5. 自托管替代 SaaS：对数据出境敏感、事件量极大的团队，把整套分析搬回自有服务器，并对比 PostHog、Mixpanel、Amplitude、Heap、Matomo、Umami、Segment、GA4 等商业方案。
6. AI 爬虫流量治理：识别 GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot 等 AI 抓取器并打标签而非静默丢弃，可在报表中单独拆解 AI 引荐流量。

适用人群

想摆脱 PostHog / Mixpanel 锁定、要求数据留在自己服务器的产品团队与增长团队；重度依赖 Claude Code、Cursor、Codex 等 AI 编码助手的开发者（可让智能体直接查分析数据）；有 GDPR / DPDP 合规硬要求、需要硬删除与只读权限隔离的欧洲与印度团队；以及需要按事件量而非按席位付费的中小团队。

出品方

Pug 由 Tshoka Pvt Ltd 开发和运营，代码在 GitHub 上以 AGPL-3.0 协议完全开放（github.com/pug-sh/pug）。官方在对比页中会明确写出竞品更合适的情况，并标注哪些功能尚未上线。团队还维护了面向 AI 读取的 llms.txt / llms-full.txt 文档。

更新动态

已上线的能力包括客户端与服务端 SDK、语言无关 HTTP API、只读 MCP 服务器、SSO（Okta / Entra ID / Keycloak / Google Workspace）、自托管部署与「安装时用 AI」文档。路线图上已排期的包括 DPDP 合规加固、更多 SDK，以及客户互动模块（基于同一批画像做 Web Push、Email、SMS、WhatsApp、Android/iOS Push、Webhook 触达）。官方博客近期持续更新产品分析、留存基准、AI 爬虫流量、机器人流量过滤等主题。

官网链接

• 官网：https://pug.sh
• MCP 服务器说明：https://pug.sh/mcp
• 文档与路线图：https://docs.pug.sh
• 开源仓库：https://github.com/pug-sh/pug