企业级 Maho 搭建与 AI 运营

把电商真正
握在自己手里

以开源自建的 Maho 为底座,为企业交付从部署、主题、支付到 AI 运营的完整链路。你的代码、你的数据、你的服务器——以及一套能被 AI 安全驱动的交易系统。

开源自建,无许可费与抽成
后台 AI 助手原生内置
为 AI 代理购物做好准备
Maho 后台 · AI 助手(设计示意)
给「双十一」建一个满 500 减 50 的优惠券,仅限老客户
已找到 1,284 位符合条件客户。拟定规则:XMAS10 → 改为「NOV11-50」,门槛 500,折扣 50,限老客户分组。请确认写入。
写入确认 · 修改前后对照
未启用→NOV11-50 · 已启用 全客户→老客户分组
✓已执行 · 可撤销 · 已记入 Assistant Actions Log
每次写入都需人工确认;权限跟随当前管理员角色,与 API 共用同一套门禁
100%
代码、数据、密钥全部归企业自有,主机与国家自己选
产品事实,截至 2026-11 复核
0
平台许可费与交易抽成为 0,运维成本另行核算
产品事实,截至 2026-11 复核
~200
MCP 服务(POST /api/mcp)约 200 个工具,默认关闭、按需启用
来源 26.9.0,截至 2026-11 复核
2 个月
上游主版本迭代节奏,每次升级需做扩展位与集成回归
参考 26.11.0,核验 2026-11-13
为什么是 Maho

不是又一个要付费解锁的建站平台

多数平台把营销自动化、无障碍扫描、页面构建器、AI 能力拆成付费插件。Maho 把这些直接放进核心,再交给企业自己托管。

完全自有

代码、数据、密钥都留在企业手里,主机与国家自己选,不向平台交许可费与交易抽成。

功能内置

开店要用的基本能力随核心一次到位,企业不必先采购一批模块才能上线。

现代技术栈

对接与二次开发走扩展位,不动核心,企业升级时不必重做一遍集成。

为 AI 而生

让 AI 读懂店铺、提案改动,助手与 MCP 默认关闭、按需启用,开到哪一步由企业决定。

平台能力

一套覆盖前后台与运维的完整能力

我们按企业实际运营环节组织交付,而不是按模块清单堆功能。每条标注引入版本。

店面与体验
自 26.9 起
11 套可切换主题、实时主题编辑器、一步结账、商品图集布局、社交登录、移动端适配、无障碍扫描
后台与内容
自 26.11 起
拖拽页面构建器与实时预览、内容版本、图片编辑器、管理员通行密钥与双因素、手机端管理应用
营销与增长
自 26.11 起
规则化客户分群、动态分类、多步骤邮件自动化、礼品卡、内置博客、Google / Meta / Bing 商品 feed
支付与交易
自 26.11 起
核心 PayPal 及延后付款、一方支付模块:Braintree、Mollie、Klarna、Revolut 等、订单、发票、发货、退货流程
多店铺与跨境
自 26.11 起
一个后台管理多网站、多店铺、多币种、欧盟 VAT 校验、订单撤销按钮、区域与邮编校验
集成与运维
自 26.11 起
REST / GraphQL / MCP、Webhook 式事件、消息队列、对象存储挂载、CLI 工具链、可观测性、签名发布包
安全与合规
自 26.9 起
双因素与通行密钥、管理员活动日志、GDPR 兼容验证码、libsodium 加密、按用途分组的 AI 爬虫管控
AI 管服务

让 AI 操作后台,但每一步都可确认、可撤销、可审计

企业最担心的不是 AI 不够聪明,而是它在没有人看着的时候改了价格或订单。Maho 的助手把「可控」写进了交互本身。

  • 自然语言读写后台:每个后台页面都能唤起助手,用一句话查商品、改规则、建优惠、看订单,运营不必在菜单里翻。助手读写的是同一套后台对象,不是另一套影子数据。
  • 写入前确认:每次写入前都展示修改前后值,人确认后才落库,落库之后仍可撤销。改错一步不会直接进生产数据,责任链上始终有人。
  • 全量操作日志:执行、被拒、失败三类写入统一进 Assistant Actions Log,一次操作为什么被拦、改了什么都能回溯,审计不必凭记忆补。
  • 权限不越界:助手复用与 API 相同的工具,只能做当前管理员角色允许的事,不存在第二套权限面;给谁开后台,等于给谁开了同等范围的助手。
  • 定时任务:计划任务在后台配置,结果投进收件箱等人查看与处理;跑完不等于生效,关键动作仍要人点确认。
  • 模型可选:可选多家云模型或本地自托管模型,选型与密钥由企业自己持有,数据流向由企业决定。
自然语言指令→读取商店与文档→生成变更提案
助手先读当前版本随附的用户指南,再解释功能与填写表单
人工确认前后值→执行并可撤销→写入 Actions Log
同一套角色权限、写入日志与限流策略,与 REST / GraphQL / MCP 完全一致
提示注入模式识别+输出净化+个人信息检测
AI 管交易

当顾客派 AI 来买东西,你的店能回答吗

越来越多流量来自替用户购物的 AI 代理。Maho 让商品与交易以「干净的事实」暴露给代理,同时由企业决定谁能进、能动什么。

同一 URL,给代理读 markdown

代理请求 markdown 时,页面直接返回名称、SKU、价格、库存与每个可选项;浏览器与搜索引擎仍拿到原来的 HTML。不重复收录,不靠猜价格。

$ curl -H "Accept: text/markdown" \
   https://shop.example.com/slip-dress.html

# Meridian slip dress
- SKU: W-SLIP-DRESS
- Price: $119.00
- Availability: In stock
- Options: Black / Salmon

把商店交给代理操作,但只开该开的门

MCP 服务默认提供约 200 个工具,覆盖商品、库存、订单、客户、内容与税务;工具由 REST 与 GraphQL 共用的资源元数据自动生成,第三方模块装上即接入。

POST /api/mcp OAuth 2.1 浏览器授权 同一套角色权限 写日志与限流 授权可随时撤销
llms.txt      按店铺生成,指向分类与搜索
robots.txt    按用途分组管控 AI 爬虫
JSON-LD       完整商品、报价与退货结构化数据
默认关闭      协议按需在后台启用
可控的 AI

能力开放,边界不开放

我们把 AI 相关配置作为交付验收项,而不是上线后再补的开关。

身份与授权

助手与 MCP 都走授权,不自建账号体系:MCP 支持 OAuth 2.1 浏览器授权或 JWT(来源 26.9.0 与 26.11.0),助手沿用管理员登录;授权可按资源范围收窄,也可随时撤销。

单一权限面

助手复用与 API 相同的工具,权限跟随管理员角色,不存在第二套权限面;给谁开后台,助手能做的事就与他在 API 上能做的事一致。

写入有人把关

写入一律是 AI 提案 + 人工确认 + 全程留痕:先看修改前后值,确认才落库,确认后仍可撤销;执行、被拒、失败三类都进 Assistant Actions Log。

内容安全护栏

AI 层内置三项:提示注入模式识别、输出净化、个人信息检测。

交付服务

从评估到持续运维的六步

每一步都有明确交付物与验收标准,避免「装上了但没人敢用」。

01

架构评估

你要先说清现有系统、商品与订单规模、目标市场与合规要求,以及这次是新建、迁移还是扩站。涉及支付的,把可用的商户资质与结算主体一并交出来。我们据此给出选型结论与容量清单。

02

环境部署

你要提供主机与域名、数据库与对象存储的访问方式,指定一位能拍板的技术对接人,并确认备份保留周期。跨境站点还要说明数据存放的国家要求。

03

店面与主题

你要定主题方向与品牌素材,确认商品与分类结构、核心页面的优先级。涉及多语言与多币种的,把各市场的目录差异一并说明。

04

交易打通

你要提供支付通道的商户号与结算资料、物流与运费规则、税务与发票口径,并指派一人参与沙箱联调。退货政策要在这一步定下来。

05

AI 配置

你要确认哪些店铺、哪些资源对助手与 MCP 开放,指定管理员角色与审批人,并在权限矩阵上签字。模型放云上还是本地自托管,也在这一步定。

06

上线运维

你要指定日常运维负责人与告警接收人,安排团队参加培训,并确认升级窗口。上线后第一次主版本升级,建议由你方主导、我们陪跑。

查看每步的交付物与验收标准 →

适用场景

不同起点,同一套可交付底座

新品牌自建站

从零搭建,直接按 AI 就绪的数据结构建目录,避免日后返工。

老站现代化

评估现有数据与定制模块,制定分阶段迁移、回归与回滚方案。

多店铺与跨境

多站点多币种、区域化支付与税务、对象存储与多节点部署。

生态案例

已经有商户在用它做生意

下列店铺由 Maho 项目官网公开展示,用于说明平台已在真实生产环境运行。它们是平台生态案例,不是本站交付项目;本站不宣称参与其建设或运维。

英国

ParkerBrand

园艺与工具 访问店铺 ↗
欧洲

Deine Tür

门窗与室内 访问店铺 ↗
美国

Moore Militaria

军品与收藏 访问店铺 ↗
澳大利亚

Tennis Warehouse Australia

网球装备与服饰 访问店铺 ↗

来源:Maho 官网首页 · Selling on Maho right now(核验 2026-11-13)。链接指向各商户自有站点,本站不对其内容负责。 · 查看全部 8 家 →

先聊清楚架构,再谈报价

给我们一份业务规模与现有系统清单,输出一份包含技术选型、交付步骤、AI 配置边界与验收项的搭建方案。

或写信到 hello@magentop.cn;我们只通过邮件回复,不电话跟进。