Juno AI Customer Research

Name: Juno AI Customer Research
Author: hey-juno

von hey-junoVersion 1.0.0i★ –iLäuft in der Cloud

Name in der Registryio.github.hey-juno/juno

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

AI-moderated qualitative customer interviews, study authoring, participant links, and CSV exports.

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 in der Cloud
Transport: Streamable HTTP
Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

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

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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:

Öffne Settings → Connectors
Tippe auf Add custom connector
Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an

https://api.heyjuno.co/v1/mcp/

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http juno https://api.heyjuno.co/v1/mcp/

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "juno": {
      "url": "https://api.heyjuno.co/v1/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": {
    "juno": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.heyjuno.co/v1/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:

Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an

https://api.heyjuno.co/v1/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

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto hey-juno 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
… Noch nicht geprüft
Endpunkt antwortet
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
… Noch nicht geprüft
Anmeldung mit OAuth
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 7231 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 70 % der anderen 7231 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7231 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 Juno AI Customer Research 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?

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?

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.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 16 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 vor 3 Tagen

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 vor 44 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.

Juno Agent Toolkit

An agent skill, a small Python client, and runnable workflows for Juno: AI-moderated customer interviews with real people.

Use Juno when product analytics, support tickets or existing research leave a question that needs customers' own explanations. Brief a study, review the interview, collect responses, and retrieve the evidence through the supported API.

Self-service API keys and OAuth 2.1. Production supports self-service Juno API keys (jsk_live_… / jsk_test_…) and OAuth 2.1 with dynamic client registration and PKCE S256. Native MCP clients (Claude Code, OpenAI Codex, ChatGPT) can connect directly over OAuth or with a bearer key; this Python toolkit uses JUNO_API_KEY and does not implement signup or credential issuance. Juno's remote MCP server is listed in the Official Model Context Protocol Registry as io.github.hey-juno/juno (server.json). See validation and limitations for what has been tested.

Choose your interface

Interface	Use it for	Start here
Agent skill	Teach a skill-capable assistant how to use Juno for an authorised research task	Juno research skill
Python client	Call Juno from your application or agent	Client and the quickstart below
MCP	Connect a compatible client to Juno's hosted tools	MCP connection guide
Research workflow	Follow a study from a brief to participant evidence	Workflow and runnable example

Python quickstart

Python 3.11 or later; no third-party runtime dependencies. Clone this repository and run from its root:

git clone https://github.com/hey-juno/juno-agent-toolkit.git

cd juno-agent-toolkit python -m examples.research_workflow --help

Set JUNO_API_KEY in your environment using your normal secret-management method. Do not put it in a source file, prompt, committed client configuration or issue report.

import os

from juno_client import JunoClient

client = JunoClient(api_key=os.environ["JUNO_API_KEY"]) identity = client.me() print(identity["org_id"], identity["scopes"])

When the user has authorised creating a study:

python -m examples.research_workflow draft \

--guidance "Understand why customers abandon onboarding and what they expected instead."

A new study starts in Test mode. Review its brief before choosing to go live. The example separates drafting, going live, inspecting interviews and exporting results; it does not recruit or contact participants automatically.

The client covers the core study/evidence workflow, not every public API operation. The live REST reference and OpenAPI document define the full interface. This preview is distributed from GitHub; it has not been published to PyPI.

What an agent can retrieve

Study and interview endpoints provide status and metadata. Interview metadata does not contain transcripts. For completed Live-mode interviews, use the export workflow to retrieve CSV transcripts and answers under the organisation's permissions and redaction settings. Test-mode simulations are rehearsal material and are not customer evidence.

Use the research brief, participant quotes and transcript context to explain findings. Keep uncertainty and conflicting accounts visible. Juno does not turn a small qualitative sample into population-wide prevalence or a measured causal effect.

Public MCP, hosted service

Juno publishes a remote MCP endpoint at https://api.heyjuno.co/v1/mcp/. Public connection information makes it discoverable; credentials and workspace permissions control use. See the connection guide for client configuration and verification status.

This repository contains client-side integration material. The hosted MCP server and Juno's research engine remain part of the Juno service. There is no second MCP server, local proxy or self-hosted Juno backend here.

Research in practice

These are published customer stories, not fixtures or benchmark results for this client.

Development

python -m unittest discover -s tests -v

Tests use a local HTTP server and synthetic data. They need no Juno or model API key and do not create live research. Contract provenance explains the public schema snapshot. Please report reproducible client issues in GitHub, with credentials and research data removed; use Juno Support for account or private-data issues.

The toolkit is MIT licensed. Access to the hosted service follows Juno's current terms and entitlements.

Juno AI Customer Research

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

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 Suche & KI-Gedächtnisi

Häufige Fragen

Alternativen

Context7

Codebase Memory

Exa

README vom Entwickler

Juno Agent Toolkit

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What an agent can retrieve

Public MCP, hosted service

Research in practice

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