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
초보자 모드 끄기
색상시스템 설정라이트다크
언어ไทยEnglish中文日本語한국어EspañolDeutsch
☰ 메뉴설정
초보자 모드 끄기
색상시스템 설정라이트다크
언어ไทยEnglish中文日本語한국어EspañolDeutsch

MarketMirror

제작자: DarkWorldCoder버전 0.4.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.DarkWorldCoder/market-mirror

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Test ads, prices and sales pitches on simulated buyers; get a go / iterate / no-go report.

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: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 마케팅 및 소셜 미디어

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

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": {
    "market-mirror": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "marketmirror"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add market-mirror -- uvx marketmirror

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "market-mirror": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "marketmirror"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "market-mirror": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "marketmirror"
      ]
    }
  }
}

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.

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

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 DarkWorldCoder 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 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

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2957개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2957개 중 74%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2957개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

MarketMirror, 안전한가요?

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.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

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

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.4.2)은 11일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

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

MCP YouTube Transcript

제작자: jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

내 컴퓨터에서 실행★ 495MIT9일 전 업데이트
설치

Google Analytics MCP

제작자: surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

내 컴퓨터에서 실행★ 244MIT9일 전 업데이트
설치

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

클라우드에서 실행★ 137MIT9일 전 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.

MarketMirror: AI Market Research & Marketing Simulation

Try your ads, prices, and sales pitch with simulated buyers before spending on a real campaign.

English · 简体中文

Open source and built for AI agents. Interviewed LLM buyer personas scroll simulated ad feeds, argue in an OASIS social simulation, answer a survey and hear your sales pitch. Ask in plain words (*"test these three ads on young parents in India"*) from Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor or any MCP client, and get a go / iterate / no-go report in one offline HTML dashboard. Self-hosted: only the model calls (to the provider you choose) and optional public research leave your computer.

Built on MiroFish and CAMEL-AI's OASIS · listed in the official MCP Registry as io.github.DarkWorldCoder/market-mirror

[Open the live demo](https://darkworldcoder.github.io/market-mirror/demo/): the full dashboard from a 2,999-buyer simulated run, in your browser, no install. (Fitloop is an invented app; every number is simulated.)

Try it (Linux, macOS or WSL; needs Git, uv and Python 3.12):

git clone https://github.com/DarkWorldCoder/market-mirror.git && cd market-mirror

bash install.sh --configure # installs the engine, then asks which model provider to use ./mm start && ./mm cli quickstart --out scenarios/acme # 9 questions; prepares a small simulated market, then stops for review

The last line already makes model calls on the provider you chose, so start with a small market. If you chose a Claude Code or Codex login, run ./mm gateway start claude (or codex) before it. Already in an MCP client? Add the server with claude mcp add market-mirror -- uvx marketmirror (any client: command uvx, args ["marketmirror"]), then ask your agent to run doctor and setup. Full quick start.

If MarketMirror saves you one bad launch, a ⭐ helps other people find it. To hear about new tests and releases, use Watch → Custom → Releases.

▶ Watch the 60-second launch film (with captions) · vertical 9:16 cut · made with HyperFrames from launch-video/

Meet the buyers · What you can test · Screenshots · How it works · Example results · Evidence and limits · Get started · Documentation

What is MarketMirror?

MarketMirror gives you a practice audience for your next marketing decision. Describe your product and the people you want to reach. It creates AI-generated people who can react to your ads, compare prices, ask questions, raise concerns, and respond to a sales pitch.

You get a report explaining what interested them, what put them off, what to change, and what to test with real customers next. You can also watch the simulation and explore the results in a dashboard.

For example: you are launching a fitness app. Should the ad lead with “15 minutes a day” or “less than one gym visit”? Should the free trial ask for a payment card? MarketMirror lets you rehearse those choices before a live campaign.

The buyers are simulated. Their responses are generated by AI, so use them to develop and compare ideas. Confirm promising findings with real customers and small live experiments.

Who is it for?

If you are…Use MarketMirror to…
A founder or small business ownerExplore how different people might understand your product, price, or launch offer.
A marketer or agencyCompare ads, headlines, emails, and audiences before choosing a live test.
A sales teamPractice a pitch, discover likely concerns, and try clearer answers.
A product or research teamExplore buying decisions and website journeys, then plan customer research.
A developer or AI agent builderRun the same workflows through commands, an API, a Python library, or connected AI assistants.

Meet the simulated buyers

A simulated buyer is an AI-generated character representing someone in your intended audience. The character has a background and practical reasons for accepting, questioning, or rejecting an offer.

You choose the groups you want to explore—for example, students, working parents, and young professionals in selected countries. MarketMirror creates different people within those groups and can ask them about their lives before showing them your marketing.

What a buyer can haveWhy it matters in a test
A backgroundAge, location, work, and life stage provide context for their response.
A budget and prioritiesAn offer may interest them but still compete with more urgent expenses.
A phone and internet connectionA heavy page or video may be inconvenient on their device or data plan.
People they consultA partner, family member, or community may influence a purchase.
Trust concernsHidden fees, unclear claims, or a previous bad experience may make them hesitate.
A buying decision cardA summary records what could persuade them, what could stop them, and who else matters.

An illustrative buyer: a busy parent who wants short home workouts, uses a budget phone, and worries about surprise charges. They might like a low monthly price but reject a “free” trial that immediately asks for a payment card. Another buyer may care more about workout quality than price. These are invented examples, not findings from real customers.

In tests within the same run, buyers can remember earlier experiences. Someone who disliked an ad can carry that reaction into a later survey or pitch. Separate comparison scenarios keep their own histories.

Detailed characters help you explore different viewpoints. They do not make the generated answers representative of a real population.

What you can test

Your questionWhat MarketMirror doesWhat you can learn from the simulation
Which ad gets attention?Places your ads among ordinary posts in simulated Facebook, Instagram, Reddit, TikTok, LinkedIn, or X feeds.Which ads buyers stop at, ignore, click, comment on, or hide.
Which headline or message is clearer?Shows different versions to different buyers and asks for their reactions.Which wording draws interest and which creates confusion.
Does the price or offer feel right?Asks price questions and compares offers or pricing tiers.Where price becomes a concern and which terms need explaining.
What might happen around a launch?Lets buyers post, reply, and react in a simulated social conversation with scheduled brand posts and events.Questions, objections, and themes that emerge in the discussion.
Will an email interest them?Tests subject lines, email content, or a sequence in simulated inboxes.Generated opening, reading, and response choices. No emails are sent.
How does our sales pitch land?Presents the pitch, collects concerns, tries your answers, and asks again.Which concerns persist and whether your response helps or makes things worse.
Where does our website lose people?Sends simulated visitors through a real website and records their actions.Where they hesitate, leave, or complete a checked task such as adding to cart.
Which audience should we investigate first?Compares responses across the groups and countries you selected.Differences worth following up with real customer research.
What should we test next?Uses the run and, when supplied, real campaign exports to suggest follow-up experiments.A practical starting point for the next live test.
Do the simulations match our results?Compares paired simulated and observed outcomes.How well the simulation held up on those experiments and where it needs adjustment.

You can repeat a comparison to see whether its result changes between runs. You can also use different AI providers and inspect where they disagree. Both help reveal uncertainty within the simulation.

The process at a glance

  1. Describe your product. Provide a brief, documents, or a website: what you sell, who it helps, what it costs, and what supports your claims. You can also bring linked public feedback or campaign exports.
  2. Choose your audience. Describe the groups and locations you want to explore. MarketMirror creates the simulated people. Review their profiles befo

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기