Juno AI Customer Research

Name: Juno AI Customer Research
Author: hey-juno

作者：hey-juno版本 1.0.0i★ –i在云端运行

注册名称io.github.hey-juno/juno

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

AI-moderated qualitative customer interviews, study authoring, participant links, and CSV exports.

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。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

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: 在云端运行
传输方式: Streamable HTTP
分类: 搜索与 AI 记忆

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
在作者的服务器上运行：你向它提出的内容会经过他们的服务器。
注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

在云端运行无需安装任何东西，通过互联网连接

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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：

打开 Settings → Connectors
点击 Add custom connector
粘贴下面的地址，然后点击 Add
如果要求登录，请登录作者的服务

https://api.heyjuno.co/v1/mcp/

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http juno https://api.heyjuno.co/v1/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": {
    "juno": {
      "url": "https://api.heyjuno.co/v1/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": {
    "juno": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.heyjuno.co/v1/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：

打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
点击 Create 或 Add（部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode）
粘贴下面的地址，起个名字，然后保存
如果要求登录，请登录作者的服务

https://api.heyjuno.co/v1/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

我们还没有读取这个服务器的工具列表；我们会轮流检查各个端点。

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6日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 hey-juno 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
… 尚未检查
端点有响应
尚未检查；我们会轮流检查各个端点
… 尚未检查
使用 OAuth 登录
尚未检查；我们会轮流检查各个端点
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
尚未检查；我们会在检查端点时读取工具列表

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 7235 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 7235 个服务器的 70% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 7235 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

Juno AI Customer Research 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？

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？

它在作者的云端运行。通过互联网连接，无需安装，但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（1.0.0）于16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★ 64,224MIT3天前更新

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★ 48,148MIT20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★ 5,213MIT44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。

Juno Agent Toolkit

An agent skill, a small Python client, and runnable workflows for Juno: AI-moderated customer interviews with real people.

Use Juno when product analytics, support tickets or existing research leave a question that needs customers' own explanations. Brief a study, review the interview, collect responses, and retrieve the evidence through the supported API.

Self-service API keys and OAuth 2.1. Production supports self-service Juno API keys (jsk_live_… / jsk_test_…) and OAuth 2.1 with dynamic client registration and PKCE S256. Native MCP clients (Claude Code, OpenAI Codex, ChatGPT) can connect directly over OAuth or with a bearer key; this Python toolkit uses JUNO_API_KEY and does not implement signup or credential issuance. Juno's remote MCP server is listed in the Official Model Context Protocol Registry as io.github.hey-juno/juno (server.json). See validation and limitations for what has been tested.

Choose your interface

Interface	Use it for	Start here
Agent skill	Teach a skill-capable assistant how to use Juno for an authorised research task	Juno research skill
Python client	Call Juno from your application or agent	Client and the quickstart below
MCP	Connect a compatible client to Juno's hosted tools	MCP connection guide
Research workflow	Follow a study from a brief to participant evidence	Workflow and runnable example

Python quickstart

Python 3.11 or later; no third-party runtime dependencies. Clone this repository and run from its root:

git clone https://github.com/hey-juno/juno-agent-toolkit.git

cd juno-agent-toolkit python -m examples.research_workflow --help

Set JUNO_API_KEY in your environment using your normal secret-management method. Do not put it in a source file, prompt, committed client configuration or issue report.

import os

from juno_client import JunoClient

client = JunoClient(api_key=os.environ["JUNO_API_KEY"]) identity = client.me() print(identity["org_id"], identity["scopes"])

When the user has authorised creating a study:

python -m examples.research_workflow draft \

--guidance "Understand why customers abandon onboarding and what they expected instead."

A new study starts in Test mode. Review its brief before choosing to go live. The example separates drafting, going live, inspecting interviews and exporting results; it does not recruit or contact participants automatically.

The client covers the core study/evidence workflow, not every public API operation. The live REST reference and OpenAPI document define the full interface. This preview is distributed from GitHub; it has not been published to PyPI.

What an agent can retrieve

Study and interview endpoints provide status and metadata. Interview metadata does not contain transcripts. For completed Live-mode interviews, use the export workflow to retrieve CSV transcripts and answers under the organisation's permissions and redaction settings. Test-mode simulations are rehearsal material and are not customer evidence.

Use the research brief, participant quotes and transcript context to explain findings. Keep uncertainty and conflicting accounts visible. Juno does not turn a small qualitative sample into population-wide prevalence or a measured causal effect.

Public MCP, hosted service

Juno publishes a remote MCP endpoint at https://api.heyjuno.co/v1/mcp/. Public connection information makes it discoverable; credentials and workspace permissions control use. See the connection guide for client configuration and verification status.

This repository contains client-side integration material. The hosted MCP server and Juno's research engine remain part of the Juno service. There is no second MCP server, local proxy or self-hosted Juno backend here.

Research in practice

These are published customer stories, not fixtures or benchmark results for this client.

Development

python -m unittest discover -s tests -v

Tests use a local HTTP server and synthetic data. They need no Juno or model API key and do not create live research. Contract provenance explains the public schema snapshot. Please report reproducible client issues in GitHub, with credentials and research data removed; use Juno Support for account or private-data issues.

The toolkit is MIT licensed. Access to the hosted service follows Juno's current terms and entitlements.