Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Analyze text sentiment, emotions, confidence scores, and key phrases. x402 USDC.
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。
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。
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。
必要なもの
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。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:
https://sentiment-analyzer.api.klymax402.com/mcpターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport sse sentiment-analyzer https://sentiment-analyzer.api.klymax402.com/mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"sentiment-analyzer": {
"url": "https://sentiment-analyzer.api.klymax402.com/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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"sentiment-analyzer": {
"type": "sse",
"url": "https://sentiment-analyzer.api.klymax402.com/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。
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:
https://sentiment-analyzer.api.klymax402.com/mcpメニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
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。
このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。
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7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Br0ski777 で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
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。
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。
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。
作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.1.0)がレジストリに届いたのは6 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Excaliself
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
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Find, read, create, edit, and organize Excalidraw drawings in your self-hosted Excaliself instance.
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。
Sentiment analysis with emotion detection, confidence scores, and key phrase extraction. Single or batch mode. Pay-per-call via x402 (USDC on Base L2) -- no API key, no signup, no rate-limit wall.
Part of the klymax402 marketplace -- 100 x402 micropayment APIs for AI agents, one wallet, USDC on Base.
Add to your MCP client config (Claude Desktop, Cursor, ElizaOS, etc.):
{
"mcpServers": { "sentiment-analyzer": { "url": "https://sentiment-analyzer.api.klymax402.com/mcp" } } }
curl -X POST "https://sentiment-analyzer.api.klymax402.com/api/analyze" \
-H "Content-Type: application/json" \ -d '{"text":"..."}'
Any x402-aware client (@x402/fetch, x402-agent-tools, ATXP) handles the 402 -> sign -> retry cycle automatically.
| Tool | Method | Path | Price | Description |
|---|---|---|---|---|
text_analyze_sentiment | POST | /api/analyze | $0.015 | Analyze sentiment of a single text |
text_analyze_sentiment_batch | POST | /api/analyze/batch | $0.10 | Analyze sentiment of up to 20 texts in batch |
text_analyze_sentimentUse this when you need to determine the emotional tone and sentiment of text. Returns structured sentiment analysis with emotion breakdown and key drivers.
Parameters
| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
text | string | yes | The text to analyze for sentiment |
Returns
sentiment -- overall sentiment label (positive, negative, neutral)confidence -- confidence score 0-100emotions -- detected emotions with scores (joy, anger, fear, surprise, sadness)keyPhrases -- array of phrases driving the sentimentscore -- numeric sentiment score from -1.0 (negative) to 1.0 (positive)Example response:
{"sentiment":"positive","confidence":87,"score":0.73,"emotions":{"joy":0.82,"surprise":0.15,"anger":0.01,"fear":0.01,"sadness":0.01},"keyPhrases":["excellent results","exceeded expectations"]}
When to use: responding to customer feedback, reviews, or social media mentions. Essential for brand monitoring, support ticket triage, and content tone analysis.
text_analyze_sentiment_batchUse this when you need to analyze sentiment of multiple texts at once (up to 20). Returns an array of individual sentiment results in one call.
Parameters
| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
texts | array | yes | Array of texts to analyze (max 20) |
Returns
results -- array of sentiment objects, one per input textaverageSentiment -- overall average sentiment score across all textsdistribution -- count of positive/negative/neutral textsExample response:
{"results":[{"sentiment":"positive","confidence":91,"score":0.8},{"sentiment":"negative","confidence":74,"score":-0.6}],"averageSentiment":0.1,"distribution":{"positive":1,"negative":1,"neutral":0}}
When to use: bulk analysis of reviews, survey responses, or social media feeds. Essential when comparing sentiment across multiple data points.
eip155:8453)100 x402 micropayment APIs for AI agents -- one wallet, USDC on Base, zero signup.
MIT