Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者提供的说明(英文原文)
Query your customer feedback: studies, themes, suggestions, tags, and sentiment trends.
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。
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。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
Authorization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
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 …”。
这个地址需要在请求的 header 中放入密钥,而添加连接器的菜单无法设置。请改用 Claude Code、Cursor 或 VS Code。
在终端中运行这条命令
claude mcp add --transport http insights https://app.magicinsights.ai/api/mcp --header 'Authorization: your-value'运行前请先填写空着的值。
粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"insights": {
"url": "https://app.magicinsights.ai/api/mcp",
"headers": {
"Authorization": "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。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"insights": {
"type": "http",
"url": "https://app.magicinsights.ai/api/mcp",
"headers": {
"Authorization": "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。
这个地址需要在请求的 header 中放入密钥,而添加连接器的菜单无法设置。请改用 Claude Code、Cursor 或 VS Code。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
Authorization 机密 必填 HTTP header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。
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。
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
注册名称已通过域名 magicinsights.ai 验证(注册中心会核实域名所有权)
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
尚未检查;我们会轮流检查各个端点
尚未检查;我们会轮流检查各个端点
尚未检查;我们会在检查端点时读取工具列表
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。
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。
你需要填写:Authorization
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。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.1)于4个月前进入注册中心。
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。
同一分类中有:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, EmbeddedCI BenchPod
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 Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Drive a BenchPod hardware-in-the-loop bench: power, flash, UART, I2C, CAN, analog and logic.
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。
Connect any MCP client to your Magic Insights workspace and chat with your customer-feedback studies — list studies, search and filter feedback, and read AI-generated themes, topics, suggestions, tags, and sentiment trends.
This is a remote, hosted MCP server. There's nothing to install — point your client at the URL below and authenticate with a workspace API key.
https://app.magicinsights.ai/api/mcpai.magicinsights/insightsCreate one in the app at Settings → API keys (https://app.magicinsights.ai → your workspace → Settings → API keys), then send it as the Authorization: Bearer header.
claude mcp add --transport http magic-insights https://app.magicinsights.ai/api/mcp \
--header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
Add to ~/.cursor/mcp.json (all projects) or .cursor/mcp.json (one project), then enable the server in Cursor settings:
{
"mcpServers": { "magic-insights": { "url": "https://app.magicinsights.ai/api/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" } } } }
Most clients use the same mcpServers block above — check your client's docs for where its config file lives. The Claude API MCP connector accepts the same URL with an authorization_token.
All tools are read-only and scoped to the workspace that owns the API key.
| Tool | What it does |
|---|---|
get_workspace | One-call overview: plan, study count, connected platforms, tags, total feedback, date range, overall sentiment. |
list_studies | List all studies with description and date range. |
get_study | A study's summary, generated report, and top themes (with sentiment, ids, and example feedback). |
list_topics | A study's topics and the themes grouped under each. |
get_theme_feedback | All feedback under one theme, most relevant first. |
list_suggestions | A study's AI-synthesized recommended actions (problem, solution, priority). |
get_suggestion_feedback | The individual feedback behind a single suggestion. |
search_feedback | Search and filter feedback by keyword, sentiment, platform, tag, or date range. |
get_feedback | One feedback item in full — content, translation, AI summary, and source metadata. |
get_stats | Aggregate stats: total count, sentiment breakdown, date range. |
get_trends | Feedback volume and sentiment over time, bucketed by week or month. |
list_tags | The workspace's custom tags and how many items carry each. |
list_platforms | The source platforms feeding the workspace, each with its feedback count. |
Magic Insights is an AI-driven customer-feedback analytics platform. Learn more at magicinsights.ai.
The server's metadata is published in the official MCP registry; this repository hosts the public server.json and connection docs. The application source is closed.