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

Convai Analytics

作者:Conv-AI版本 0.2.5i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.Conv-AI/convai-analytics-mcp

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

Analyze Convai sessions, latency, reliability, usage, and provider telemetry via API key.

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。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 营销与社交媒体
  • 你需要填写:CONVAI_API_KEY

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

  • 基础检查:1 项中通过 1 项
  • 在你的电脑上运行,拥有你的用户账户的权限(文件、网络、应用)。
  • 需要你自己填写: CONVAI_API_KEY, CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL

标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人,也不要粘贴到聊天里。

你需要

  • 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 …”。

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

{
  "mcpServers": {
    "convai-analytics": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@convai/analytics-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONVAI_API_KEY": "your-value",
        "CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add convai-analytics --env CONVAI_API_KEY=your-value --env CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL=your-value -- npx -y @convai/analytics-mcp

运行前请先填写空着的值。

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": {
    "convai-analytics": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@convai/analytics-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONVAI_API_KEY": "your-value",
        "CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "convai-analytics": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@convai/analytics-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONVAI_API_KEY": "your-value",
        "CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

需要你填写的值

  • CONVAI_API_KEY 机密 必填 env
    Convai API key for the account to query.
  • CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL env
    Optional analytics API base URL override.

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

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

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

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 Conv-AI 验证,该账户拥有此仓库

  • … 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

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“营销与社交媒体”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 2987 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 2987 个服务器的 9% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 2987 个服务器的 100%

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

Convai Analytics 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 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?

你需要填写:CONVAI_API_KEY

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.2.5)于6个月前进入注册中心。

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。你的电脑上还需要有 Node.js。

有什么可以替代它?

同一分类中有:MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

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

MCP YouTube Transcript

作者:jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

在你的电脑上运行★ 495MIT10天前更新
安装

Google Analytics MCP

作者:surendranb

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

在你的电脑上运行★ 244MIT10天前更新
安装

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

在云端运行★ 137MIT10天前更新
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。

@convai/analytics-mcp

Local stdio MCP server for Convai Analytics.

This package is the recommended agent interface for Convai Analytics. It lets MCP-capable agents answer questions about your Convai sessions, latency, reliability, usage, and provider/model performance without writing custom SDK scripts. It wraps the public @convai/analytics TypeScript SDK, uses CONVAI_API_KEY, and returns structured JSON plus Vega-Lite chart specs.

Package: @convai/analytics-mcp

Official MCP Registry name: io.github.Conv-AI/convai-analytics-mcp

Install And Run

export CONVAI_API_KEY="ck_live_your_key_here"

npx -y @convai/analytics-mcp@latest

Optional:

export CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL="https://analytics-api.convai.com/v1/analytics"

Leave CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL unset for production. Do not put the API key in source code, committed MCP config, screenshots, or logs.

After adding or changing MCP config, restart Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Codex, or your MCP host so it reloads the server command and CONVAI_API_KEY.

Claude Desktop

{

"mcpServers": { "convai-analytics": { "command": "npx", "args": ["-y", "@convai/analytics-mcp@latest"], "env": { "CONVAI_API_KEY": "ck_live_your_key_here" } } } }

After saving this config, quit and reopen Claude Desktop so it starts the new MCP server.

Cursor / Codex-Compatible MCP Clients

Use the same stdio command:

{

"command": "npx", "args": ["-y", "@convai/analytics-mcp@latest"], "env": { "CONVAI_API_KEY": "ck_live_your_key_here" } }

For Claude Code, Cursor, Codex-compatible clients, and other stdio MCP hosts, restart the client or start a new session after adding or changing MCP config.

Security Model

The server is customer-facing and public-safe by design:

  • It only calls the public Convai Analytics API through @convai/analytics.
  • It does not accept account overrides, service credentials, database URLs, or other internal access paths.
  • Account scoping, plan gating, and quota enforcement stay server-side in the hosted analytics API.
  • Tool results are sanitized so errors do not echo CONVAI_API_KEY.

Tools

Core and account tools:

  • get_summary
  • get_metrics_catalog
  • list_sessions
  • get_session_timeline
  • get_interaction_trace

Latency tools:

  • get_p95_latency_over_time
  • get_latency_percentile_series
  • get_latency_percentile_chart
  • get_latency_threshold_chart
  • get_latency_heatmap_chart
  • get_component_latency_breakdown
  • generate_component_latency_chart
  • find_component_latency_bottlenecks
  • generate_interaction_waterfall
  • explain_slow_session

Reliability tools:

  • get_error_trend
  • generate_error_trend_chart
  • get_error_breakdown
  • generate_error_breakdown_chart
  • get_dropped_error_persist_trend
  • generate_dropped_error_persist_chart
  • generate_reliability_summary_chart
  • generate_reliability_trends_chart

These reliability tools use error and dropped-persistence metrics that are available today. If an agent asks for a status distribution, only use group_by=status when the returned rows contain real non-empty status groups; otherwise report that status-tagged aggregate telemetry is not available for that range.

Usage and concurrency tools:

  • get_usage_trends
  • generate_usage_trends_chart
  • get_character_usage_leaderboard
  • generate_character_usage_chart
  • generate_session_duration_scatter
  • estimate_active_session_concurrency
  • generate_active_session_concurrency_chart
  • generate_peak_concurrency_chart

Provider and model tools:

  • get_tts_provider_attribution
  • generate_tts_provider_chart
  • get_llm_model_latency
  • generate_llm_model_latency_chart
  • compare_providers

Plan-gated advanced tools:

  • detect_regressions
  • advanced_query

Plan-gated tools return typed MCP tool errors for 402/403 responses with the required plan in the message.

Prompts

The server exposes prompt templates for common customer questions:

  • why_was_this_session_slow
  • aggregate_latency_distribution
  • p95_latency_trend
  • component_bottlenecks
  • trace_explanation
  • error_rate_trends
  • provider_comparison
  • usage_summary

Resources

  • convai://analytics/docs/concepts
  • convai://analytics/docs/metrics-reference
  • convai://analytics/docs/authentication
  • convai://analytics/catalog

The catalog resource fetches the caller's account catalog when CONVAI_API_KEY is available.

Example Questions

How many interactions and unique end users did I have in the last 30 days?

Break it down by character and generate a usage trend chart.

Show aggregate P50/P95/P99 voice.user_to_bot_latency for production readiness sign-off.

Add a 3000 ms p95 threshold line and summarize the worst buckets.

Explain why session s_123 was slow and generate an interaction waterfall if there is a traceable interaction.
Show reliability trends, errors by component, and dropped error-persistence events.
Estimate active session concurrency and show the peak concurrency chart.

Local Development

From the repo root:

make mcp-install

make mcp-lint make mcp-test make mcp-build make mcp-smoke

Live smoke against production with your own key:

export CONVAI_API_KEY="ck_live_your_key_here"

export CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL="https://analytics-api.convai.com/v1/analytics" export CONVAI_ANALYTICS_E2E_RANGE="last_30d" cd packages/mcp npm run e2e:prod

The live smoke accepts empty data for accounts without recent traffic and treats plan-gated 402/403 responses as valid gated results.

Discovery

The canonical MCP registry manifest is server.json. The server is published to npm and the Official MCP Registry. Additional directories and marketplaces such as GitHub MCP Registry, Smithery, Glama, PulseMCP, mcp.so, and Docker MCP Catalog can reference the same package and registry metadata.

问 PopNx