Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Feeling Search — Art Style Reference & Prompt Encyclopedia

von xixi048Version 0.2.6i★ –iComputer oder Cloud
Name in der Registrycloud.xiximm/feeling-search

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

One sentence in, the best-matching visual style out: art reference chart and prompt encyclopedia.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Du brauchst

  • Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://xiximm.cloud/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "feeling-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "feeling-search-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http feeling-search https://xiximm.cloud/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

claude mcp add feeling-search -- npx -y feeling-search-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "feeling-search": {
      "url": "https://xiximm.cloud/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "feeling-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "feeling-search-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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "feeling-search": {
      "type": "http",
      "url": "https://xiximm.cloud/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "feeling-search": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "feeling-search-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:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://xiximm.cloud/mcp

Menünamen 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.

Was er kann

Tool-Namen und -Beschreibungen genau so, wie der Server sie am 7. Nov. 2026 gemeldet hat. Geschrieben hat sie der Entwickler, nicht wir; wir zeigen sie als reinen Text.

  • word_analyze

    把一句中文/英文口语描述解析成感受词与视觉风格。默认纯本地词典(免费、不联网);本地一个词都没命中且允许时,才上云。返回 score 是相对值不是概率,styles[].matched 是可以直接引用给用户看的命中词。

  • word_lookup

    查一个感受词:落在哪些风格、对立词是什么、常一起出现的词、是否标识词。纯本地查表。

  • word_list

    列出全部感受词(带共享度)或视觉风格(带定义与词集规模)。调 analyze 之前先拉一次可避免名字拼错。

  • style_get

    按风格 id(或中文名)取一个风格:定义、生成用提示词、感受词、年代地域,以及它对应的图片(thumb 320 / full 960 绝对地址,带 kind/credit/license)。kind=work 是有出处的真作品,synthetic 是 AI 示意,placeholder 是占位图。

  • word_status

    返回词表版本、规模(词/风格/变种/挂靠率)以及是否配置了云端额度。

Basischecksi

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

  • ! Vorsicht

    Entwickler passt zum Repo

    Der Herausgeber (xiximm.cloud) ist nicht der Repo-Inhaber (xixi048); vielleicht hat jemand anderes ihn eingetragen

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • ✓ Bestanden

    Endpunkt antwortet

    Antwort in 2118 ms (HTTP 200)

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Keine Anmeldung nötig

  • ✓ Bestanden

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Wir haben 5 Tool-Beschreibungen gelesen und keine versteckten Anweisungen an die KI gefunden

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7251 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 82 % der anderen 7251 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 40 % der anderen 7251 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Feeling Search — Art Style Reference & Prompt Encyclopedia sicher?

Er hat 2 von 3 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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.2.6) kam vor 8 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

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.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert heute
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

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.

feeling-search-mcp

MCP server for feeling-search — turn one colloquial sentence into the

visual style that matches it best, plus the feeling words that led there. Every style carries

its name, a one-line definition and the words that triggered it.

A commercial-grade art reference chart, art-style encyclopedia and art-style AI prompt dictionary, exposed over the Model Context Protocol.

"下雨天一个人走在便利店门口,冷白灯光"

→ 感受词:星光 / 窗光 / 冷光 … → 视觉风格:垂直式哥特 / 星图 / 托莱多画派 …

Install

Two shapes. Neither needs an account or an API key.

Local (default, recommended) — the package now ships the whole thing: 762-word lexicon, the 598-style index, and both semantic engines. It runs offline.

{

"mcpServers": { "feeling-search": { "command": "npx", "args": ["-y", "feeling-search-mcp"] } } }

First npx run downloads ~21 MB (the two engines are 8 MB zh + 10 MB en). After that: lexicon hits answer in ~10 ms, whole-sentence queries in ~25 ms, all on your machine.

Remote (no download) — point the client at the endpoint:

{

"mcpServers": { "feeling-search": { "type": "streamableHttp", "url": "https://xiximm.cloud/mcp" } } }

Or keep the local install but forward: npx feeling-search-mcp --remote. Remote answers in 0.76–1.64 s (network round trip + cold start), local in 10–90 ms, and local never sends your text anywhere.

Machine-readable copy of both variants: mcp.json.

Tools

ToolWhat it doesCost
word_analyzeOne sentence → the best-matching visual styles + the feeling words behind them. source tells you which layer answered (local lexicon / engine semantic model / cloud fallback)free, offline
word_lookupLook up a single feeling word: definition, near-synonyms, landing stylesfree
word_listBrowse / search the full feeling-word lexiconfree
style_getOne style in full: definition, parent style, member words, reference imagesfree
word_statusLexicon version, coverage — use it to check the data is freshfree

Every tool is read-only and costs nothing. The paid /v2/analyze cloud path is off by default on the public endpoint and only runs when a caller explicitly opts in.

Pricing status (2026-10-28): everything is free — no API key, no quota token. The upstream

service runs free by default; paid 402 / x402 is only enabled if the operator explicitly sets

FS_PAID=1. Only rate limits apply: 20 requests/minute per IP, and POST /v2/analyze is capped

at 200 calls per visitor per day. Nothing in this bridge needs to change either way.

Want to know how much traffic the lexicon is getting? The upstream exposes a public GET /v2/stats telemetry endpoint (page views, unique visitors, referrers, AI crawler hits, no personal data) — see https://xiximm.cloud/docs/api.html.

Two layers, and which one answers

word_analyze only escalates when it has to:

LayerWhen it runsLatencyWhat it returns
Lexicon (source: "local")The sentence contains 2+ lexicon words~10 msExact feeling words, each with its landing styles
Semantic engine (source: "engine")The lexicon hits 0–1 words — i.e. it didn't really understand the sentence~25 msReal words from the 762-entry lexicon (cosine against 762 word vectors) + styles ranked against 598 style vectors
Cloud (source: "cloud")Only on the remote endpoint, and only with allow_cloud: true0.8–1.6 sPaid fallback

Two engines, picked by language:

  • Chinese — ask in whole Chinese sentences. Any Han character makes it the Chinese engine; don't mix, e.g. 有点 lonely 的雨夜 gets shredded by the Chinese tokenizer.
  • English — ask in whole English sentences. moody rainy night in old Hong Kong.
  • Force one with lang: "zh" | "en"; default is auto.

Negation is computed outside the model and is deterministic: 不要压抑 drops 压抑 and demotes every style that carries it, on both layers.

What's in the package

PathSizeWhy
data/src/words.json, data/standards/*.json~2 MBLexicon, 598 styles, aliases, version
data/standards/zh-engine/8.1 MBChinese ternary engine (wasm core + weights)
data/standards/ternlight/9.8 MBEnglish engine (wasm, weights embedded)
data/standards/idx/0.9 MB598 style vectors, per language, int8
lib/<100 KBTool definitions, engine loader, lexicon

Everything is generated from the upstream repo by deploy/pack-mcp.mjs, which also runs a --check drift comparison — the package can't silently fall behind the data.

Endpoint

PropertyValue
TransportStreamable HTTP (sse also accepted)
URLhttps://xiximm.cloud/mcp
Authnone — anonymous initialize and tools/list both succeed
Tools5 (word_analyze, word_lookup, word_list, style_get, word_status)
npm packagefeeling-search-mcp
MCP Registry namecloud.xiximm/feeling-search

Configuration

Env / flagDefaultMeaning
FS_MCP_URL / --endpointhttps://xiximm.cloud/mcpEndpoint to bridge to
FS_MCP_TOKENunsetSent as Authorization: Bearer when the endpoint is gated
--timeout30000Per-request timeout in ms
--remoteoffForward to the endpoint instead of running locally
--data / FS_DATA_ROOTpackage data/Where the lexicon and engines live

stdout carries protocol messages only; all diagnostics go to stderr.

Reach & traffic

One command checks every channel this package is listed on — npm downloads, GitHub traffic and referrers, MCP Registry versions, directory availability, and open PRs:

node scripts/traffic.mjs          # human-readable report

node scripts/traffic.mjs --json # machine-readable, for diffing over time

Requires the gh CLI to be logged in (GitHub traffic needs push permission on the repo). Mind the reporting lag: npm download stats appear 24–48h after the first publish, and GitHub traffic only covers the last 14 days.

referrers is the useful signal for directories — it shows which registry actually sends visitors. Directory sites themselves publish no view counts.

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License

MIT

PopNx fragen