Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Analyze text sentiment, emotions, confidence scores, and key phrases. x402 USDC.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:
https://sentiment-analyzer.api.klymax402.com/mcpFühre das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport sse sentiment-analyzer https://sentiment-analyzer.api.klymax402.com/mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"sentiment-analyzer": {
"url": "https://sentiment-analyzer.api.klymax402.com/mcp"
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"sentiment-analyzer": {
"type": "sse",
"url": "https://sentiment-analyzer.api.klymax402.com/mcp"
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:
https://sentiment-analyzer.api.klymax402.com/mcpMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Br0ski777 bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.1.0) kam vor 6 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, OpenTakeoff
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Construction takeoff for AI agents: load plans, set scale, measure, count, export with provenance.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Sentiment analysis with emotion detection, confidence scores, and key phrase extraction. Single or batch mode. Pay-per-call via x402 (USDC on Base L2) -- no API key, no signup, no rate-limit wall.
Part of the klymax402 marketplace -- 100 x402 micropayment APIs for AI agents, one wallet, USDC on Base.
Add to your MCP client config (Claude Desktop, Cursor, ElizaOS, etc.):
{
"mcpServers": { "sentiment-analyzer": { "url": "https://sentiment-analyzer.api.klymax402.com/mcp" } } }
curl -X POST "https://sentiment-analyzer.api.klymax402.com/api/analyze" \
-H "Content-Type: application/json" \ -d '{"text":"..."}'
Any x402-aware client (@x402/fetch, x402-agent-tools, ATXP) handles the 402 -> sign -> retry cycle automatically.
| Tool | Method | Path | Price | Description |
|---|---|---|---|---|
text_analyze_sentiment | POST | /api/analyze | $0.015 | Analyze sentiment of a single text |
text_analyze_sentiment_batch | POST | /api/analyze/batch | $0.10 | Analyze sentiment of up to 20 texts in batch |
text_analyze_sentimentUse this when you need to determine the emotional tone and sentiment of text. Returns structured sentiment analysis with emotion breakdown and key drivers.
Parameters
| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
text | string | yes | The text to analyze for sentiment |
Returns
sentiment -- overall sentiment label (positive, negative, neutral)confidence -- confidence score 0-100emotions -- detected emotions with scores (joy, anger, fear, surprise, sadness)keyPhrases -- array of phrases driving the sentimentscore -- numeric sentiment score from -1.0 (negative) to 1.0 (positive)Example response:
{"sentiment":"positive","confidence":87,"score":0.73,"emotions":{"joy":0.82,"surprise":0.15,"anger":0.01,"fear":0.01,"sadness":0.01},"keyPhrases":["excellent results","exceeded expectations"]}
When to use: responding to customer feedback, reviews, or social media mentions. Essential for brand monitoring, support ticket triage, and content tone analysis.
text_analyze_sentiment_batchUse this when you need to analyze sentiment of multiple texts at once (up to 20). Returns an array of individual sentiment results in one call.
Parameters
| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
texts | array | yes | Array of texts to analyze (max 20) |
Returns
results -- array of sentiment objects, one per input textaverageSentiment -- overall average sentiment score across all textsdistribution -- count of positive/negative/neutral textsExample response:
{"results":[{"sentiment":"positive","confidence":91,"score":0.8},{"sentiment":"negative","confidence":74,"score":-0.6}],"averageSentiment":0.1,"distribution":{"positive":1,"negative":1,"neutral":0}}
When to use: bulk analysis of reviews, survey responses, or social media feeds. Essential when comparing sentiment across multiple data points.
eip155:8453)100 x402 micropayment APIs for AI agents -- one wallet, USDC on Base, zero signup.
MIT