Feeling Search — Art Style Reference & Prompt Encyclopedia

Name: Feeling Search — Art Style Reference & Prompt Encyclopedia
Author: xixi048

作者：xixi048バージョン 0.2.6i★ –iパソコンでもクラウドでも

レジストリ名cloud.xiximm/feeling-search

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

One sentence in, the best-matching visual style out: art reference chart and prompt encyclopedia.

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi3項目中2項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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: パソコンでもクラウドでも
トランスポート: stdio, Streamable HTTP
カテゴリ: 検索・AIの記憶

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：3項目中2項目に合格
作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
できること：5件（ツール） word_analyze, word_lookup, word_list, style_get …
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

クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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：

Settings → Connectors を開く
Add custom connector を押す
下のアドレスを貼り付けて Add を押す
サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする

https://xiximm.cloud/mcp

または、パソコンで動かす

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

{
  "mcpServers": {
    "feeling-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "feeling-search-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http feeling-search https://xiximm.cloud/mcp

または、パソコンで動かす

claude mcp add feeling-search -- npx -y feeling-search-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": {
    "feeling-search": {
      "url": "https://xiximm.cloud/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

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": {
    "feeling-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "feeling-search-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": {
    "feeling-search": {
      "type": "http",
      "url": "https://xiximm.cloud/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

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": {
    "feeling-search": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "feeling-search-mcp"
      ]
    }
  }
}

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：

ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
Create または Add を押す（プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります）
下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする

https://xiximm.cloud/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。

できること

ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月7日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。

word_analyze
把一句中文/英文口语描述解析成感受词与视觉风格。默认纯本地词典（免费、不联网）；本地一个词都没命中且允许时，才上云。返回 score 是相对值不是概率，styles[].matched 是可以直接引用给用户看的命中词。
word_lookup
查一个感受词：落在哪些风格、对立词是什么、常一起出现的词、是否标识词。纯本地查表。
word_list
列出全部感受词（带共享度）或视觉风格（带定义与词集规模）。调 analyze 之前先拉一次可避免名字拼错。
style_get
按风格 id（或中文名）取一个风格：定义、生成用提示词、感受词、年代地域，以及它对应的图片（thumb 320 / full 960 绝对地址，带 kind/credit/license）。kind=work 是有出处的真作品，synthetic 是 AI 示意，placeholder 是占位图。
word_status
返回词表版本、规模（词/风格/变种/挂靠率）以及是否配置了云端额度。

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7日にチェック

! 注意
作者とリポジトリが一致
公開者（xiximm.cloud）がリポジトリの所有者（xixi048）ではありません。別の人が登録した可能性があります
… 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
✓ 合格
エンドポイントが応答する
2118ミリ秒で応答（HTTP 200）
– 対象外
OAuthでサインイン
サインイン不要
✓ 合格
ツールの説明に隠れた指示がない
5件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの7259件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7259件のうち82%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7259件のうち40%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

Feeling Search — Art Style Reference & Prompt Encyclopediaは安全ですか？

当てはまる基本チェック3項目のうち2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？

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

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（0.2.6）がレジストリに届いたのは8 日前です。

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。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。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT昨日更新

インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新

インストール

Exa

作者：exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新

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。

feeling-search-mcp

MCP server for feeling-search — turn one colloquial sentence into the

visual style that matches it best, plus the feeling words that led there. Every style carries

its name, a one-line definition and the words that triggered it.

A commercial-grade art reference chart, art-style encyclopedia and art-style AI prompt dictionary, exposed over the Model Context Protocol.

"下雨天一个人走在便利店门口，冷白灯光"

→ 感受词：星光 / 窗光 / 冷光 … → 视觉风格：垂直式哥特 / 星图 / 托莱多画派 …

Install

Two shapes. Neither needs an account or an API key.

Local (default, recommended) — the package now ships the whole thing: 762-word lexicon, the 598-style index, and both semantic engines. It runs offline.

"mcpServers": { "feeling-search": { "command": "npx", "args": ["-y", "feeling-search-mcp"] } } }

First npx run downloads ~21 MB (the two engines are 8 MB zh + 10 MB en). After that: lexicon hits answer in ~10 ms, whole-sentence queries in ~25 ms, all on your machine.

Remote (no download) — point the client at the endpoint:

"mcpServers": { "feeling-search": { "type": "streamableHttp", "url": "https://xiximm.cloud/mcp" } } }

Or keep the local install but forward: npx feeling-search-mcp --remote. Remote answers in 0.76–1.64 s (network round trip + cold start), local in 10–90 ms, and local never sends your text anywhere.

Machine-readable copy of both variants: mcp.json.

Tools

Tool	What it does	Cost
`word_analyze`	One sentence → the best-matching visual styles + the feeling words behind them. `source` tells you which layer answered (`local` lexicon / `engine` semantic model / `cloud` fallback)	free, offline
`word_lookup`	Look up a single feeling word: definition, near-synonyms, landing styles	free
`word_list`	Browse / search the full feeling-word lexicon	free
`style_get`	One style in full: definition, parent style, member words, reference images	free
`word_status`	Lexicon version, coverage — use it to check the data is fresh	free

Every tool is read-only and costs nothing. The paid /v2/analyze cloud path is off by default on the public endpoint and only runs when a caller explicitly opts in.

Pricing status (2026-10-28): everything is free — no API key, no quota token. The upstream

service runs free by default; paid 402 / x402 is only enabled if the operator explicitly sets

FS_PAID=1. Only rate limits apply: 20 requests/minute per IP, and POST /v2/analyze is capped

at 200 calls per visitor per day. Nothing in this bridge needs to change either way.

Want to know how much traffic the lexicon is getting? The upstream exposes a public GET /v2/stats telemetry endpoint (page views, unique visitors, referrers, AI crawler hits, no personal data) — see https://xiximm.cloud/docs/api.html.

Two layers, and which one answers

word_analyze only escalates when it has to:

Layer	When it runs	Latency	What it returns
Lexicon (`source: "local"`)	The sentence contains 2+ lexicon words	~10 ms	Exact feeling words, each with its landing styles
Semantic engine (`source: "engine"`)	The lexicon hits 0–1 words — i.e. it didn't really understand the sentence	~25 ms	Real words from the 762-entry lexicon (cosine against 762 word vectors) + styles ranked against 598 style vectors
Cloud (`source: "cloud"`)	Only on the remote endpoint, and only with `allow_cloud: true`	0.8–1.6 s	Paid fallback

Two engines, picked by language:

Chinese — ask in whole Chinese sentences. Any Han character makes it the Chinese engine; don't mix, e.g. 有点 lonely 的雨夜 gets shredded by the Chinese tokenizer.
English — ask in whole English sentences. moody rainy night in old Hong Kong.
Force one with lang: "zh" | "en"; default is auto.

Negation is computed outside the model and is deterministic: 不要压抑 drops 压抑 and demotes every style that carries it, on both layers.

What's in the package

Path	Size	Why
`data/src/words.json`, `data/standards/*.json`	~2 MB	Lexicon, 598 styles, aliases, version
`data/standards/zh-engine/`	8.1 MB	Chinese ternary engine (wasm core + weights)
`data/standards/ternlight/`	9.8 MB	English engine (wasm, weights embedded)
`data/standards/idx/`	0.9 MB	598 style vectors, per language, int8
`lib/`	<100 KB	Tool definitions, engine loader, lexicon

Everything is generated from the upstream repo by deploy/pack-mcp.mjs, which also runs a --check drift comparison — the package can't silently fall behind the data.

Endpoint

Property	Value
Transport	Streamable HTTP (`sse` also accepted)
URL	`https://xiximm.cloud/mcp`
Auth	none — anonymous `initialize` and `tools/list` both succeed
Tools	5 (`word_analyze`, `word_lookup`, `word_list`, `style_get`, `word_status`)
npm package	`feeling-search-mcp`
MCP Registry name	`cloud.xiximm/feeling-search`

Configuration

Env / flag	Default	Meaning
`FS_MCP_URL` / `--endpoint`	`https://xiximm.cloud/mcp`	Endpoint to bridge to
`FS_MCP_TOKEN`	unset	Sent as `Authorization: Bearer` when the endpoint is gated
`--timeout`	`30000`	Per-request timeout in ms
`--remote`	off	Forward to the endpoint instead of running locally
`--data` / `FS_DATA_ROOT`	package `data/`	Where the lexicon and engines live

stdout carries protocol messages only; all diagnostics go to stderr.

Reach & traffic

One command checks every channel this package is listed on — npm downloads, GitHub traffic and referrers, MCP Registry versions, directory availability, and open PRs:

node scripts/traffic.mjs          # human-readable report

node scripts/traffic.mjs --json # machine-readable, for diffing over time

Requires the gh CLI to be logged in (GitHub traffic needs push permission on the repo). Mind the reporting lag: npm download stats appear 24–48h after the first publish, and GitHub traffic only covers the last 14 days.

referrers is the useful signal for directories — it shows which registry actually sends visitors. Directory sites themselves publish no view counts.

Agent skill: xixi048/feeling-search-skill — same vocabulary, works offline from a local cache
Site + API: xiximm.cloud

License

MIT

Feeling Search — Art Style Reference & Prompt Encyclopedia

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

または、パソコンで動かす

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

feeling-search-mcp

Install

Tools

Two layers, and which one answers

What's in the package

Endpoint

Configuration

Reach & traffic

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License