프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Feeling Search — Art Style Reference & Prompt Encyclopedia

제작자: xixi048버전 0.2.6i★ –i컴퓨터 또는 클라우드
레지스트리 이름cloud.xiximm/feeling-search

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 컴퓨터 또는 클라우드
  • 전송 방식: stdio, Streamable HTTP
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://xiximm.cloud/mcp

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

claude mcp add feeling-search -- npx -y feeling-search-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://xiximm.cloud/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

도구 이름과 설명은 서버가 2026년 11월 7일에 알려 준 그대로예요. 우리가 아니라 제작자가 쓴 글이고, 일반 텍스트로만 보여 드려요.

  • 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。

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ! 주의

    제작자와 저장소 일치

    게시자(xiximm.cloud)가 저장소 소유자(xixi048)가 아니에요. 다른 사람이 등록했을 수 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • ✓ 통과

    엔드포인트 응답

    2118ms 만에 응답(HTTP 200)

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    로그인 필요 없음

  • ✓ 통과

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    도구 설명 5개를 읽었고, AI에게 보내는 숨겨진 지시는 없었어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7258개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7258개 중 82%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7258개 중 40%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Feeling Search — Art Style Reference & Prompt Encyclopedia, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 2개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.2.6)은 8일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT오늘 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

ToolWhat it doesCost
word_analyzeOne 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_lookupLook up a single feeling word: definition, near-synonyms, landing stylesfree
word_listBrowse / search the full feeling-word lexiconfree
style_getOne style in full: definition, parent style, member words, reference imagesfree
word_statusLexicon version, coverage — use it to check the data is freshfree

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:

LayerWhen it runsLatencyWhat it returns
Lexicon (source: "local")The sentence contains 2+ lexicon words~10 msExact 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 msReal 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: true0.8–1.6 sPaid 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

PathSizeWhy
data/src/words.json, data/standards/*.json~2 MBLexicon, 598 styles, aliases, version
data/standards/zh-engine/8.1 MBChinese ternary engine (wasm core + weights)
data/standards/ternlight/9.8 MBEnglish engine (wasm, weights embedded)
data/standards/idx/0.9 MB598 style vectors, per language, int8
lib/<100 KBTool 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

PropertyValue
TransportStreamable HTTP (sse also accepted)
URLhttps://xiximm.cloud/mcp
Authnone — anonymous initialize and tools/list both succeed
Tools5 (word_analyze, word_lookup, word_list, style_get, word_status)
npm packagefeeling-search-mcp
MCP Registry namecloud.xiximm/feeling-search

Configuration

Env / flagDefaultMeaning
FS_MCP_URL / --endpointhttps://xiximm.cloud/mcpEndpoint to bridge to
FS_MCP_TOKENunsetSent as Authorization: Bearer when the endpoint is gated
--timeout30000Per-request timeout in ms
--remoteoffForward to the endpoint instead of running locally
--data / FS_DATA_ROOTpackage 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.

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License

MIT

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