プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Hotato

作者:attenlabsバージョン 1.9.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.attenlabs/hotato

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Open-source, self-hosted conversation QA for voice agents. MIT.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "hotato": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hotato",
        "--from",
        "hotato[mcp]",
        "hotato-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add hotato -- uvx hotato --from 'hotato[mcp]' hotato-mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "hotato": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hotato",
        "--from",
        "hotato[mcp]",
        "hotato-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "hotato": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hotato",
        "--from",
        "hotato[mcp]",
        "hotato-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント attenlabs で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32520件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32520件のうち18%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32520件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Hotatoは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.9.0)がレジストリに届いたのは4 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Toggl 2.0

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

Toggl 2.0

作者:toggl

Toggl 2.0 MCP server for tasks, projects, time entries, and workspace operations.

パソコンで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

hotato

Find what broke in your agent calls. Pin it and CI stays red until you fix it.

pip install hotato

hotato check --demo # a bundled failing call: what broke, and when hotato check ./call.wav # then your own recording hotato vapi health # or your last 100 Vapi calls

Zero config. Vapi, Retell, Bland, Synthflow, Millis, or local audio. Works with any recording: mono, dual-channel, or a transcript. Timing math, not a judge. Offline. Free. MIT.

[hotato.dev](https://hotato.dev)

What it finds

  • Say-do gaps: the caller interrupts to cancel (a barge-in), the agent says "canceled", the booking tool fires anyway. hotato takes the turn timing from the audio and the tool call from your OTel trace.
  • Latency spikes: the pause before a reply going from 800 ms to over 2 s.
  • Dead air: that pause reaching 5 s, or the line going quiet.
  • Talk-over: the agent starts a fresh utterance over the caller.

Quickstart

Vapi
pip install hotato

export VAPI_API_KEY=... hotato vapi health --last 7d --output report.html

Open report.html: every critical incident, timestamped, and your Voice Stability Score.

Retell
export RETELL_API_KEY=...

hotato retell health --call-id CALL_ID

--call-id is required and repeatable: you name the Retell calls to pull. hotato bland health, hotato synthflow health, and hotato millis health follow the Vapi shape. Those stacks mix both voices onto one channel, so they measure silence timing, dead air and latency gaps, each finding with its measured confidence; barge-in and talk-over need two channels.

Local audio
hotato autopsy ./call.wav

Writes a self-contained HTML report to hotato-output/, plus the JSON pin reads. Open the HTML in your browser.

From finding a bug to gating on it

autopsy turns one recording into timestamped incidents. scan reads a folder and tracks the trend. When you are ready, move a finding into CI: hotato pin turns one incident into a portable failure check, and hotato prove re-runs every stored check and fails the build rather than pass on evidence it cannot re-read. Every verdict carries its own evidence across five dimensions: outcome, policy, conversation, speech, reliability.

A pinned check re-measures its own stored recording, so it holds the build red on that bug and catches an edited bundle, a loosened policy, or an engine upgrade that scores the same bytes differently. Clearing it takes a fresh recording of the same moment against the current agent: hotato drive places that call on Vapi or Twilio, and docs/RECAPTURE.md is the walkthrough for every other stack.

Pin a bug →

For continuous use: run hotato vapi health on a schedule, and open hotato console --production-db evidence.db to watch calls land live.

Wire it into CI

The exit code is the verdict: 0 pass, 1 fail, 2 refuse (could not tell).

# .github/workflows/voice-qa.yml

on: [pull_request] jobs: hotato: runs-on: ubuntu-latest steps:

  • uses: actions/checkout@v4
  • uses: attenlabs/hotato@v1.20.0 with: contracts: contracts/ hotato-version: 1.20.0

contracts/ holds what pin wrote. Full workflow: docs/CI.md.

Point your agent at it

Point Claude Code, Cursor, or any coding agent at this repo: it reads AGENTS.md and runs the loop end to end offline, no key. Over local stdio the MCP server adds the scorer plus read/verify/propose tools: uvx --from "hotato[mcp]" hotato-mcp (docs/MCP.md). Deploying is yours.

Nothing leaves your machine

hotato runs offline, on the machine that invokes it. The core is stdlib-only Python: no account, no key, no network call of its own. Your traces, prompts, and audio stay on your disk. Scoring with a language model you host yourself is a separate opt-in add-on, outside that core.

Go deeper

The whole loop, command by command: docs/LIFECYCLE.md. First touch to a CI gate: docs/GETTING-STARTED.md. Feed it what you already have: docs/CONNECT.md · docs/TRACE.md · docs/SIMULATE.md. What every verdict stands on: docs/EVIDENCE-CONTRACT.md. Next to the hosted alternatives: docs/COMPARE.md.

The deep toolkit -- capture, simulation, load, benchmarking, the fix ladder, the fleet control plane -- lives under hotato lab (hotato lab --help). The public commands are durable. hotato lab moves faster, and every command name that worked before 1.17 still runs unchanged.

Specifications

PropertyValue
Footprint~10 MiB installed, 0 runtime dependencies (stdlib-only)
Reproducibilitybyte-for-byte: the same recording, the same report
Exit codes0 pass · 1 fail · 2 refuse
Release integrityOIDC Trusted Publishing + build-provenance attested
Runtimeoffline, off the production data path

Verify the measurement yourself

PYTHONPATH=src python3 -m hotato.benchmark \

--scenarios corpus/real/scenarios --audio corpus/real/audio

On 13 recorded AMI Meeting Corpus clips, the median error between measured caller-onset and the human word-alignment label is 20 ms. Provenance: corpus/real/README.md · method: METHODOLOGY.md.

Timing is measurable only when the two voices arrive on separate channels; a mono or mixed export is marked NOT SCORABLE and refused (hotato trust --stereo call.wav). The full four-tier evidence policy (what each verdict stands on, per input) is docs/EVIDENCE-CONTRACT.md.

Contribute

Issues and PRs welcome: CONTRIBUTING.md · SECURITY.md · CHANGELOG · docs/

License

MIT (LICENSE)

Know when to pass it on.

mcp-name: io.github.attenlabs/hotato

PopNxに聞く