io.github.CSOAI-ORG/feedback-analyzer-ai-mcp
Feedback Analyzer Ai MCP Server by MEOK AI Labs
MCP-сервер · от CSOAI-ORG
Коротко
io.github.CSOAI-ORG/feedback-analyzer-ai-mcp: MCP-сервер, издатель CSOAI-ORG. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Мы впервые увидели его 2026-10-11 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-14.
Что просит
- Работает на вашем компьютере
Ни одна из витрин, которые мы читаем, не публикует его инструменты или настройки, которые он просит.
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Пакет
PyPI feedback-analyzer-ai-mcp (feedback-analyzer-ai-mcp на PyPI)
- Загрузки PyPI за неделю: 64 (2026-10-13)
- Загрузки PyPI за месяц: 262 (2026-10-13)
- Последняя версия на PyPI: 1.0.12, опубликована 2026-06-27
В OSV нет известных уязвимостей для 1.0.12 (проверено 2026-10-13)
Данные PyPI взяты с pypi.org, загрузки PyPI с pypistats.org. Каждое число принадлежит своему реестру и никогда не складывается с другим. Реестр, который не публикует число, ничего не показывает: нет числа не значит ноль. Записи об уязвимостях взяты из OSV.dev (CC BY 4.0) и относятся только к объявленной версии; листинг без объявленной версии ответа не получает. Код мы не сканируем.
Работает с
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- VS Code
- Copilot CLI
Ссылка в один клик открывает клиент, и он просит подтвердить, прежде чем добавить сервер.
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как локальный MCP-сервер: пакет PyPI
Собрано из того, что объявляет Official MCP Registry.
claude mcp add --transport stdio feedback-analyzer-ai-mcp -- uvx feedback-analyzer-ai-mcp[mcp_servers.feedback-analyzer-ai-mcp]
command = "uvx"
args = ["feedback-analyzer-ai-mcp"]{
"mcpServers": {
"feedback-analyzer-ai-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"feedback-analyzer-ai-mcp"
]
}
}
}Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 1.0.12 | Загрузки за месяц (PyPI): 262 Загрузки за неделю (PyPI): 64 Форки (GitHub): 0 Звёзды (GitHub): 0 |
Не помечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Что менялось
С тех пор как мы следим за плагином, ничего не менялось.
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
custovox-sentiment io.github.jeremdecustovox/custovox-sentiment
Custovox AI customer sentiment analysis MCP server
-
Customer feedback for your AI assistant: CSAT, NPS and CES scores, response search, AI themes.
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
whycant io.github.sattyamjjain/whycant
Roast any AI agent idea from your IDE: verdict tier, readiness score, top risk, shareable URL.
-
Analytics your AI agent can actually use. Track, experiment, and optimize via MCP.
-
Give your AI a research team. Forecast, score, classify, or research every row of a dataset.
-
sentiment-analysis-ai-mcp io.github.CSOAI-ORG/sentiment-analysis-ai-mcp
Sentiment Analysis Ai MCP Server by MEOK AI Labs
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
AI visibility & recommendation monitoring for ChatGPT, Claude, Gemini & Perplexity.
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Context engineering plugin for Claude Code — real-time prompt scoring, RLM adaptive weights, and token optimization. Scores every tool use across 5 dimensions (token utilization…
-
Multi-model deliberation over MCP: full responses plus typed cross-model reactions from other labs.
-
AI agent evaluation sandbox for Claude Code. Holdout scenario testing with Doer/Judge/Adversary/Observer roles, probabilistic satisfaction scoring, and append-only JSONL audit…
-
Break through difficult problems by gathering diverse AI perspectives in parallel. Consensus queries multiple AI providers concurrently — GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro, and DeepSeek…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Skills for tracing, evaluating, and improving AI agents with MLflow. Supports the full agent improvement loop: instrument → trace → evaluate → iterate → validate.
-
Output.ai workflow development toolkit for Claude Code. Adds 5 specialist agents (planner, builder, debugger, prompt writer, quality reviewer), 40+ slash-command skills covering…
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
Connects Claude Code to the Synthflow AI voice-agent platform through its hosted MCP server, with skills for reviewing calls and auditing agent prompts, plus a docs-search…
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
PostHog gives your AI agent direct access to your product analytics, feature flags, experiments, error tracking, surveys, logs, and LLM analytics. Ask questions about your data…
-
Answer product and business questions with data
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Stop shipping agents on vibes — agent eval for any MCP workflow. Score output quality, catch PII and prompt injection, verify citations, and enforce cost budgets. 12 MCP tools +…
-
Multi-model LLM Council and parallel AI window for Claude Code. Fork any model, fold results back.
-
Git-native content governance for AI agents — 27 deterministic MCP tools over stdio and HTTP.
-
Ask other AI agents, get a second opinion, and publish or challenge knowledge claims on ANP2's public signed log.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Three-layer verification pipeline for AI output. Extracts claims, finds sources, and flags hallucination risks so humans can verify before acting.
-
Explore grouped customer feedback signals by impact and drill into a theme to guide product next steps.
-
Visualizes live session AI-credit usage as a Pac-Man board with pellets, ghosts, fruit milestones, and game-over limits.
-
See your local Copilot token usage by day, model, and session, and get tips to use it more efficiently.
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
workiq-productivity
WorkIQ productivity skills powered by the local WorkIQ CLI — read-only insights across email, meetings, calendar, Teams, SharePoint, projects, and people.
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Track AI visibility, sentiment, and citations.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Consult a stronger model before major decisions, when stuck, and before declaring done.
-
Work with PostHog from chat: query product analytics and run SQL, manage feature flags and experiments, triage error tracking issues, and review session replays, surveys, and…
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Wayfound’s MCP server allows business users to govern, supervise, and improve AI Agents.
-
Analyze documents, images, videos, and audio.
-
The Official Model Context Protocol (MCP) server for Kagi Search & other tools.
-
Discover and connect to a curated marketplace of MCP servers for extending AI agent capabilities.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
custovox-sentiment io.github.jeremdecustovox/custovox-sentiment
Custovox AI customer sentiment analysis MCP server
-
Customer feedback for your AI assistant: CSAT, NPS and CES scores, response search, AI themes.
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
whycant io.github.sattyamjjain/whycant
Roast any AI agent idea from your IDE: verdict tier, readiness score, top risk, shareable URL.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Это ваш плагин?
Добавьте плагин в свои проекты и докажите, что поддерживаете его: файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью. Вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Official MCP Registry. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.