Convai Analytics

Name: Convai Analytics
Author: Conv-AI

von Conv-AIVersion 0.2.5i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.Conv-AI/convai-analytics-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Analyze Convai sessions, latency, reliability, usage, and provider telemetry via API key.

Die drei Säulen von PopNx MCP

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

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

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.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Marketing & Social Media
Das musst du eintragen: CONVAI_API_KEY

Installation

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

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Das trägst du selbst ein: CONVAI_API_KEY, CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

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

{
  "mcpServers": {
    "convai-analytics": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@convai/analytics-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONVAI_API_KEY": "your-value",
        "CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add convai-analytics --env CONVAI_API_KEY=your-value --env CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL=your-value -- npx -y @convai/analytics-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "convai-analytics": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@convai/analytics-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONVAI_API_KEY": "your-value",
        "CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "convai-analytics": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@convai/analytics-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONVAI_API_KEY": "your-value",
        "CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

CONVAI_API_KEY geheim erforderlich env
Convai API key for the account to query.
CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL env
Optional analytics API base URL override.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

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

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Conv-AI bestätigt, dem das Repo gehört
… 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
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Marketing & Social Mediai

Mehr Sterne als 0 % der anderen 2980 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 9 % der anderen 2980 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2980 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 Convai Analytics sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: CONVAI_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.2.5) kam vor 6 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

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

MCP YouTube Transcript

von jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

Läuft auf deinem Computer★ 495MITAktualisiert vor 10 Tagen

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Google Analytics MCP

von surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

Läuft auf deinem Computer★ 244MITAktualisiert vor 10 Tagen

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BibiGPT YouTube Video Summarizer

von JimmyLv

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

Läuft in der Cloud★ 137MITAktualisiert vor 10 Tagen

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.

@convai/analytics-mcp

Local stdio MCP server for Convai Analytics.

This package is the recommended agent interface for Convai Analytics. It lets MCP-capable agents answer questions about your Convai sessions, latency, reliability, usage, and provider/model performance without writing custom SDK scripts. It wraps the public @convai/analytics TypeScript SDK, uses CONVAI_API_KEY, and returns structured JSON plus Vega-Lite chart specs.

Package: @convai/analytics-mcp

Official MCP Registry name: io.github.Conv-AI/convai-analytics-mcp

Install And Run

export CONVAI_API_KEY="ck_live_your_key_here"

npx -y @convai/analytics-mcp@latest

Optional:

export CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL="https://analytics-api.convai.com/v1/analytics"

Leave CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL unset for production. Do not put the API key in source code, committed MCP config, screenshots, or logs.

After adding or changing MCP config, restart Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Codex, or your MCP host so it reloads the server command and CONVAI_API_KEY.

Claude Desktop

"mcpServers": { "convai-analytics": { "command": "npx", "args": ["-y", "@convai/analytics-mcp@latest"], "env": { "CONVAI_API_KEY": "ck_live_your_key_here" } } } }

After saving this config, quit and reopen Claude Desktop so it starts the new MCP server.

Cursor / Codex-Compatible MCP Clients

Use the same stdio command:

"command": "npx", "args": ["-y", "@convai/analytics-mcp@latest"], "env": { "CONVAI_API_KEY": "ck_live_your_key_here" } }

For Claude Code, Cursor, Codex-compatible clients, and other stdio MCP hosts, restart the client or start a new session after adding or changing MCP config.

Security Model

The server is customer-facing and public-safe by design:

It only calls the public Convai Analytics API through @convai/analytics.
It does not accept account overrides, service credentials, database URLs, or other internal access paths.
Account scoping, plan gating, and quota enforcement stay server-side in the hosted analytics API.
Tool results are sanitized so errors do not echo CONVAI_API_KEY.

Tools

Core and account tools:

get_summary
get_metrics_catalog
list_sessions
get_session_timeline
get_interaction_trace

Latency tools:

get_p95_latency_over_time
get_latency_percentile_series
get_latency_percentile_chart
get_latency_threshold_chart
get_latency_heatmap_chart
get_component_latency_breakdown
generate_component_latency_chart
find_component_latency_bottlenecks
generate_interaction_waterfall
explain_slow_session

Reliability tools:

get_error_trend
generate_error_trend_chart
get_error_breakdown
generate_error_breakdown_chart
get_dropped_error_persist_trend
generate_dropped_error_persist_chart
generate_reliability_summary_chart
generate_reliability_trends_chart

These reliability tools use error and dropped-persistence metrics that are available today. If an agent asks for a status distribution, only use group_by=status when the returned rows contain real non-empty status groups; otherwise report that status-tagged aggregate telemetry is not available for that range.

Usage and concurrency tools:

get_usage_trends
generate_usage_trends_chart
get_character_usage_leaderboard
generate_character_usage_chart
generate_session_duration_scatter
estimate_active_session_concurrency
generate_active_session_concurrency_chart
generate_peak_concurrency_chart

Provider and model tools:

get_tts_provider_attribution
generate_tts_provider_chart
get_llm_model_latency
generate_llm_model_latency_chart
compare_providers

Plan-gated advanced tools:

detect_regressions
advanced_query

Plan-gated tools return typed MCP tool errors for 402/403 responses with the required plan in the message.

Prompts

The server exposes prompt templates for common customer questions:

why_was_this_session_slow
aggregate_latency_distribution
p95_latency_trend
component_bottlenecks
trace_explanation
error_rate_trends
provider_comparison
usage_summary

Resources

convai://analytics/docs/concepts
convai://analytics/docs/metrics-reference
convai://analytics/docs/authentication
convai://analytics/catalog

The catalog resource fetches the caller's account catalog when CONVAI_API_KEY is available.

Example Questions

How many interactions and unique end users did I have in the last 30 days?

Break it down by character and generate a usage trend chart.

Show aggregate P50/P95/P99 voice.user_to_bot_latency for production readiness sign-off.

Add a 3000 ms p95 threshold line and summarize the worst buckets.

Explain why session s_123 was slow and generate an interaction waterfall if there is a traceable interaction.

Show reliability trends, errors by component, and dropped error-persistence events.

Estimate active session concurrency and show the peak concurrency chart.

Local Development

From the repo root:

make mcp-install

make mcp-lint make mcp-test make mcp-build make mcp-smoke

Live smoke against production with your own key:

export CONVAI_API_KEY="ck_live_your_key_here"

export CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL="https://analytics-api.convai.com/v1/analytics" export CONVAI_ANALYTICS_E2E_RANGE="last_30d" cd packages/mcp npm run e2e:prod

The live smoke accepts empty data for accounts without recent traffic and treats plan-gated 402/403 responses as valid gated results.

Discovery

The canonical MCP registry manifest is server.json. The server is published to npm and the Official MCP Registry. Additional directories and marketplaces such as GitHub MCP Registry, Smithery, Glama, PulseMCP, mcp.so, and Docker MCP Catalog can reference the same package and registry metadata.

Convai Analytics

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Marketing & Social Mediai

Häufige Fragen

Alternativen

MCP YouTube Transcript

Google Analytics MCP

BibiGPT YouTube Video Summarizer

README vom Entwickler

@convai/analytics-mcp

Install And Run

Claude Desktop

Cursor / Codex-Compatible MCP Clients

Security Model

Tools

Prompts

Resources

Example Questions

Local Development

Discovery