Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
MCP server for conducting dynamic, conversational surveys with structured data collection.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
MCP_LOG_LEVEL, SURVEY_DEFINITIONS_PATH, SURVEY_RESPONSES_PATH필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"survey": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cyanheads/survey-mcp-server",
"run",
"start:stdio"
],
"env": {
"MCP_LOG_LEVEL": "your-value",
"SURVEY_DEFINITIONS_PATH": "your-value",
"SURVEY_RESPONSES_PATH": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add survey --env MCP_LOG_LEVEL=your-value --env SURVEY_DEFINITIONS_PATH=your-value --env SURVEY_RESPONSES_PATH=your-value -- npx -y @cyanheads/survey-mcp-server run start:stdio실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"survey": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cyanheads/survey-mcp-server",
"run",
"start:stdio"
],
"env": {
"MCP_LOG_LEVEL": "your-value",
"SURVEY_DEFINITIONS_PATH": "your-value",
"SURVEY_RESPONSES_PATH": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"survey": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cyanheads/survey-mcp-server",
"run",
"start:stdio"
],
"env": {
"MCP_LOG_LEVEL": "your-value",
"SURVEY_DEFINITIONS_PATH": "your-value",
"SURVEY_RESPONSES_PATH": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
MCP_LOG_LEVEL envSURVEY_DEFINITIONS_PATH envSURVEY_RESPONSES_PATH env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 cyanheads 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.6)은 13개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.
Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
@cyanheads/survey-mcp-server Transform LLMs into intelligent interviewers. A production-grade MCP server for conducting dynamic, conversational surveys with structured data collection. Features skip logic, session resume, multi-tenancy, and pluggable storage backends.
This server provides eight powerful tools for managing the complete survey lifecycle with LLM-driven interactions:
| Tool Name | Description |
|---|---|
survey_list_available | Discover available surveys in the definitions directory. |
survey_start_session | Initialize a new session with complete survey context, all questions, and initial suggested questions. |
survey_get_question | Refresh a specific question's eligibility status after state changes (useful for conditional logic). |
survey_submit_response | Record participant answers with validation, scoring, returning updated progress and next suggested questions. |
survey_get_progress | Check completion status, current score, remaining required/optional questions, and completion eligibility. |
survey_complete_session | Finalize a completed session with final score summary (requires all required questions answered). |
survey_export_results | Export session data in CSV or JSON format with optional filtering by status, date range, etc. |
survey_resume_session | Resume an incomplete session, restoring full context including answered questions and progress. |
survey_list_availableDiscover available surveys loaded from your survey definitions directory.
Key Features:
SURVEY_DEFINITIONS_PATHExample Use Cases:
survey_start_sessionInitialize a new survey session with complete context for LLM-driven conversations.
Key Features:
currentlyEligible flag and eligibilityReason for transparencyguidanceForLLM field with conversational instructionsExample Use Cases:
survey_get_questionRefresh a question's eligibility and details after session state changes.
Key Features:
Example Use Cases:
survey_submit_responseRecord participant answers with validation and get dynamic response guidance.
Key Features:
updatedEligibility array showing newly available conditional questionsnextSuggestedQuestions based on new state (count configurable per survey)guidanceForLLM with context-aware instructionsExample Use Cases:
survey_get_progressCheck session status and completion eligibility.
Key Features:
in-progress, completed, abandonedcanComplete boolean indicating if session can be finalizedcompletionBlockers array explaining what's preventing completionExample Use Cases:
survey_complete_sessionFinalize a completed session when all required questions have been answered.
Key Features:
completed and sets completedAt timestampExample Use Cases:
survey_export_resultsExport session data for analysis and reporting.
Key Features:
Example Use Cases:
survey_resume_sessionResume an incomplete session with full context restoration.
Key Features:
nextSuggestedQuestions for remaining questions (count configurable per survey)guidanceForLLM with welcome-back messaging suggestionsExample Use Cases:
This server is built on the mcp-ts-template and inherits its rich feature set:
McpError system ensures consistent, structured error responses.none, jwt, or oauth modes.in-memory, filesystem, Supabase, Cloudflare KV/R2) without changing business logic.tsyringe for a clean, decoupled, and testable architecture.Plus, specialized features for Survey Management:
AND/OR multi-condition branching with eligibility tracking.free-form, multiple-choice, multiple-select, rating-scale, email, number, boolean, and advanced types like date, datetime, time, and matrix grids.helpText field on questions provides LLMs with context and guidance for asking questions naturally.Add the following to your MCP Client configuration file (e.g., cline_mcp_settings.json).
{
"mcpServers": { "survey-mcp-server": { "command": "bunx", "args": ["@cyanheads/survey-mcp-server@latest"], "env": { "MCP_LOG_LEVEL": "info", "SURVEY_DEFINITIONS_PATH": "./survey-definitions", "SURVEY_RESPONSES_PATH": "./survey-responses" } } } }
git clone https://github.com/cyanheads/survey-mcp-server.git
cd survey-mcp-server
bun install
survey-definitions/ directory contains example JSON files demonstrating various question types and features. Use these as a starting point for creating your own surveys.This server equips AI agents with specialized tools to conduct dynamic, conversational surve
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요