原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Feeling Search — Art Style Reference & Prompt Encyclopedia

作者:xixi048版本 0.2.6i★ –i电脑或云端
注册名称cloud.xiximm/feeling-search

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

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

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

你需要

  • 在云端运行无需安装任何东西,通过互联网连接
  • npm已安装 Node.js(用于 npx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude:

  1. 打开 Settings → Connectors
  2. 点击 Add custom connector
  3. 粘贴下面的地址,然后点击 Add
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://xiximm.cloud/mcp

或者在你的电脑上运行

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

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

在终端中运行这条命令

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

或者在你的电脑上运行

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

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

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

或者在你的电脑上运行

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

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

或者在你的电脑上运行

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器:

  1. 打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
  2. 点击 Create 或 Add(部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode)
  3. 粘贴下面的地址,起个名字,然后保存
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://xiximm.cloud/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

工具名称和描述与服务器在 2026年11月7日 报告的完全一致。这些内容由作者撰写,不是我们写的;我们以纯文本形式显示。

  • 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。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

  • ! 注意

    作者与仓库一致

    发布者(xiximm.cloud)不是仓库所有者(xixi048);可能是其他人代为上架的

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • ✓ 通过

    端点有响应

    在 2118 毫秒内响应(HTTP 200)

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    无需登录

  • ✓ 通过

    工具描述中没有隐藏指令

    已读取 5 个工具描述,未发现针对 AI 的隐藏指令

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 7275 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 7275 个服务器的 81% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 7275 个服务器的 40%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Feeling Search — Art Style Reference & Prompt Encyclopedia 安全吗?

它在 3 项适用的基础检查中通过了 2 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

两种方式都可以:安装在你的电脑上,或者连接云端版本。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.2.6)于8天前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

电脑或云端★ 64,224MIT昨天更新
安装

Codebase Memory

作者:DeusData

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

在你的电脑上运行★ 48,148MIT21天前更新
安装

Exa

作者:exa-labs

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

在云端运行★ 5,213MIT上个月更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

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

问 PopNx