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

App Store Operator

von meyusufdemirciVersion 0.3.5i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.meyusufdemirci/app-store-operator

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Free App Store competitive intelligence for Claude — rival downloads, revenue, and ASO keywords.

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.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

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: ASO_CACHE_TTL_HOURS

Du brauchst

  • 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.

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

{
  "mcpServers": {
    "app-store-operator": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "app-store-operator"
      ],
      "env": {
        "ASO_CACHE_TTL_HOURS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add app-store-operator --env ASO_CACHE_TTL_HOURS=your-value -- npx -y app-store-operator

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": {
    "app-store-operator": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "app-store-operator"
      ],
      "env": {
        "ASO_CACHE_TTL_HOURS": "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": {
    "app-store-operator": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "app-store-operator"
      ],
      "env": {
        "ASO_CACHE_TTL_HOURS": "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

  • ASO_CACHE_TTL_HOURS env
    Hours to cache SensorTower results locally. Defaults to 24.

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 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto meyusufdemirci 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 Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 18444 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 28 % der anderen 18444 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 18444 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 App Store Operator 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 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 (0.3.5) kam vor 3 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Egovframe Scaffold MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

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

Spec Driven Development

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

von formulahendryAm Anfang↓ 66/Wo.★ 440Aktualisiert vor 14 Monaten

Läuft auf deinem Computer

Remote Desktop Commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

von desktop-commanderWachsend★ 211Aktualisiert vor 3 Tagen

Läuft in der Cloud✓ desktopcommander.app

Egovframe Scaffold MCP

eGovFrame (전자정부 표준프레임워크) projects: templates, components, CRUD, build, 5.x migration, dependencies

von EricSeokgonAm Anfang↓ 1440/Wo.Aktualisiert heute

Läuft auf deinem Computer

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.

App Store Operator

App Store competitive intelligence, inside Claude.

App Store Operator is an MCP server that brings App Store research directly into your AI assistant. Instead of switching to a dashboard, you ask Claude for ranked keyword results, competitor download and revenue estimates, or App Store Connect-ready In-App Event copy — and get the answer in the same conversation where you are making the decision.

Built for indie iOS developers who want research inside their workflow rather than in another browser tab. Free and open source (MIT). A lightweight alternative to SensorTower, AppTweak, and AppFollow for iOS-only competitive research.

claude mcp add --transport stdio app-store-operator -- npx -y app-store-operator@latest

→ app-store-operator.com · Setup guide

What it does

Searches the App Store for competing apps on a given keyword and pulls detailed analytics from SensorTower — downloads, revenue, ratings, top markets, publisher info, and more.

search_app_store and prepare_iae work with no account at all. research_rivals and get_app_details open a browser once for a free SensorTower sign-in, then reuse that saved session — no paid plan, no API key.

Everything the server exposes — four tools, six prompts, seven resources — is read-only. Nothing writes to your App Store Connect account, to SensorTower, or anywhere but a local cache file.

Tools

research_rivals

Finds the top 3 apps for a keyword and returns a full metrics report for each.

ParameterTypeDescription
keywordstringSearch term to look up (e.g. meditation, psikoloji)
countrystringTwo-letter country code (e.g. us, tr, gb)

Returns for each competitor:

  • App Store & SensorTower URLs
  • Worldwide and last-month downloads & revenue
  • Rating score and rating count
  • Publisher, categories, top markets
  • Release date, last updated, supported languages
  • In-app purchases and ad network presence

Cached for 24 hours, so asking again about the same keyword and country costs nothing and opens no browser.


search_app_store

Searches the App Store for a keyword and returns ranked results as a markdown table — instantly, no SensorTower required.

ParameterTypeDescription
keywordstringSearch term to look up
countrystringTwo-letter country code
limitnumberNumber of results to return (1–25, default 3)

Use this to discover which apps rank before deciding which to analyse. Follow up with get_app_details for analytics on specific apps.


get_app_details

Fetches SensorTower analytics for one or more app IDs you already have.

ParameterTypeDescription
app_idsarrayNumeric App Store IDs (e.g. from search_app_store)
countrystringTwo-letter country code

Returns for each app:

  • Downloads and revenue (worldwide + last month)
  • Rating score and rating count
  • Publisher, categories, top markets
  • Release date, last updated, supported languages
  • In-app purchases and ad network presence

Never cached — every call scrapes fresh, at roughly 10–20 seconds per app ID.


prepare_iae

Generates iOS App Store In-App Event (IAE) copy — 3 variations in the target language, then a final report.

ParameterTypeDescription
keywordsarrayOrdered keywords by priority (index 0–2 = Tier 1, 3–6 = Tier 2, 7–9 = Tier 3)
localestringTarget locale (e.g. en-us, en-gb, de-de, tr, ja, ko)
event_purposestringWhat the event is about and why users should care
audiencestringTarget audience (e.g. students, professionals, parents)
event_contextstringReal-world hook tying the event to a moment (e.g. a holiday, season)
goalstringPrimary conversion goal (e.g. attract new users, boost engagement)
tonestringCopy tone: Engaging, Playful, Motivational, Authoritative, Calm, or Urgent

Returns: a structured brief used to generate 3 copy variations, each with event name (≤30 chars), short description (≤50 chars), and long description (≤120 chars).


Any field SensorTower does not expose, or keeps behind its paywall, comes back as N/A. The server reports the gap rather than filling it, and the prompts below tell the assistant to do the same.

Prompts

Six ready-made workflows that already chain the tools above, so you don't have to describe the sequence yourself. In Claude Code they appear as slash commands; other clients surface them in a prompt picker.

PromptArgumentsWhat it does
competitor_snapshotkeyword, countryPulls rival analytics for a keyword, then reads out who owns it and how contested it is
keyword_shortlistseed_keyword, country, count?Expands a seed keyword into candidates, tests each against live search results, and ranks them *attack / watch / skip*
app_teardownapp_ids, countryTeardown of known apps — scale, standing, monetisation, reach, momentum, acquisition
positioning_gapkeyword, country, my_app_idPuts your app on the same measuring stick as the incumbents and separates *behind* from *attackable*
metadata_rewriteapp_name, keyword, country, must_keep?Three name / subtitle / keyword-field variations, character-counted against Apple's limits
in_app_eventevent_context, locale, keywords?, audience?, tone?Runs the full In-App Event flow, asking for whatever prepare_iae still needs

Arguments marked ? are optional. Every prompt tells the assistant not to invent figures and, where SensorTower is involved, not to quietly fall back to a weaker tool when login is required.

Resources

Reference data and local state a client can attach as context without spending a tool call on it.

URITypeContents
asops://guide/tool-selectionmarkdownWhich tool to use, what each costs, how the SensorTower login works
asops://reference/country-codesmarkdownTwo-letter storefront codes by region
asops://reference/aso-fieldsJSONApp Store Connect character limits and which fields are indexed for search
asops://reference/iae-fieldsJSONIn-App Event limits, artwork sizes, copy rules, keyword tiers
asops://reference/iae-localesJSONEvery locale prepare_iae accepts — generated from the same table the tool validates against
asops://cache/researchJSONWhat has already been researched on this machine, and whether it is still fresh
asops://cache/research/{country}/{keyword}JSONOne cached research_rivals result, without re-scraping

Nothing here leaves your machine: the reference resources are static, and the two cache resources read ~/.app-store-operator/cache.json.

Requirements

  • Node.js v18+
  • A desktop session for research_rivals and get_app_details. They drive a real, visible Chromium window so you can sign in to SensorTower, so they need a display — they do not work over plain SSH or inside a container. The other two tools have no such requirement.
  • Disk space for Chromium. Installing the package downloads a Playwright Chromium build (a few hundred MB) via a postinstall step. If that step fails, the server installs it on first use instead; you can also run npx playwright install chromium yourself.

Usage

As an MCP server (Claude Code / Claude Desktop / OpenAI Codex)

Claude Code — run this command once:

claude mcp add --transport stdio app-store-operator -- npx -y app-store-operator@latest

Claude Desktop — add to your MCP config:

{

"mcpServers": { "app-store-operator": { "command": "npx", "args": ["app-store-operator@latest"] } } }

OpenAI Codex — run this command once:

codex mcp add app-store-operator -- npx -y app-store-operator@latest

Codex stores MCP servers in ~/.codex/config.toml. If you prefer to edit it directly:

[mcp_servers.app-store-operator]

command = "npx" args = ["-y", "app-store-operator@latest"]

Optional but useful for SensorTower scraping flows

startup_timeout_sec = 20 tool_timeout_sec = 180

Then restart Codex or start a new thread, and ask things like:

  • Research rivals for "hairstyle" in the GB App Store
  • Search the App Store for "beard style" in France
  • Prepare an in-app event for a summer hairstyle campaign in en-gb

No installation step needed — npx fetches and runs the package automatically.

The server communicates over stdio and is designed to be invoked by an MCP client. It advertises server-wide instructions during initialize so clients route between the tools correctly, and returns an MCP tool error when SensorTower login is required.

Configuration

Both settings are optional environment variables on the server process.

VariableDefaultWhat it does
ASO_CACHE_TTL_HOURS24How long a research_rivals result stays fresh in the local cache before it is scraped again
ASO_DEBUG_RATINGSunsetSet to 1 to print SensorTower's ratings panel to stderr when a rating score or count comes back N/A — useful when reporting a scraping bug
In a container

The repo ships a Dockerfile built on Playwright's official image:

docker build -t app-store-operator .

docker run -i --rm app-store-operator

The server speaks JSON-RPC over stdio, so no port is exposed — point your MCP client at the container's stdin/stdout. Note that a container has no display: search_app_store and prepare_iae work there, but the two SensorTower tools cannot open a login window and will fail rather than prompting you to sign in.

How it works

  1. Searches the App Store for the keyword and country, and looks up any app IDs you passed directly against Apple's public iTunes Lookup API
  2. For each app, drives a Chromium browser to scrape SensorTower analytics
  3. Extracts the metrics and returns a compiled report

SensorTower data is scraped via Playwright because it is rendered client-side.

A browser window will open. This is deliberate, not a bug: SensorTower requires a login, so the first run opens a visible window for you to sign in. The session is saved to ~/.app-store-operator/profile and reused on every later call, so you only log in once. If a tool reports not_logged_in, finish signing in on that window and run the tool again.

Results from research_rivals are cached for 24 hours in ~/.app-store-operator/cache.json — override the TTL with the ASO_CACHE_TTL_HOURS environment variable.

Limitations

  • iOS only. Nothing here covers Google Play or Android.
  • Read-only. No tool changes anything in App Store Connect or on SensorTower.
  • **research_rivals is fixed at the top 3 resul

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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