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

Woodstitch

作者:woodstitch-llc版本 0.1.5i★ –i在你的电脑上运行
注册名称com.woodstitch/tts-human-eval

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

Paid human listeners judge TTS audio blind: pairwise preference or human-vs-AI detection.

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: 设计、图片与音频
  • 你需要填写:WOODSTITCH_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: WOODSTITCH_API_KEY

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

  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 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": {
    "tts-human-eval": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "woodstitch-mcp"
      ],
      "env": {
        "WOODSTITCH_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add tts-human-eval --env WOODSTITCH_API_KEY=your-value -- uvx woodstitch-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": {
    "tts-human-eval": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "woodstitch-mcp"
      ],
      "env": {
        "WOODSTITCH_API_KEY": "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": {
    "tts-human-eval": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "woodstitch-mcp"
      ],
      "env": {
        "WOODSTITCH_API_KEY": "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

  • WOODSTITCH_API_KEY 机密 必填 env
    Woodstitch API key (ws_live_...), from https://woodstitch.com/app/api-keys. Not needed for the templates and pricing tools.

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9日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过域名 woodstitch.com 验证(注册中心会核实域名所有权)

  • … 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“设计、图片与音频”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 2809 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 2809 个服务器的 94% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 2809 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

Woodstitch 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:WOODSTITCH_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(0.1.5)于前天进入注册中心。

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 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

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:↓ 每周下载量i★ 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

Figma Context MCP

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

作者:GLips广泛使用↓ 16.1万/周★ 1.6万5个月前更新

在你的电脑上运行

Claude Real Video

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

作者:HUANGCHIHHUNGLeo广泛使用↓ 1106/周★ 22842个月前更新

在你的电脑上运行

Figma MCP Server

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

作者:figma广泛使用★ 215213个月前更新

在云端运行✓ mcp.figma.com

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。

woodstitch-mcp

An MCP server for the Woodstitch API: paid human listeners judge your text-to-speech audio in blinded studies, and your agent gets a number back with a confidence interval.

Two tasks, and only two: pairwise preference (a listener hears two clips of the same text and picks one, forced choice) and human-vs-AI detection (one clip, human or AI, confidence 1–4). Not offered: MOS, CMOS, MUSHRA or any 1–5 scale.

Install

Get an API key at https://woodstitch.com/app/api-keys, then:

Claude Code

claude mcp add woodstitch -e WOODSTITCH_API_KEY=ws_live_... -- uvx woodstitch-mcp

Claude Desktop / Cursor / any MCP client (mcpServers entry):

{

"woodstitch": { "command": "uvx", "args": ["woodstitch-mcp"], "env": {"WOODSTITCH_API_KEY": "ws_live_..."} } }

pipx run woodstitch-mcp or pip install woodstitch-mcp && woodstitch-mcp work too. Requires Python 3.10+.

Claude Code users: the Woodstitch plugin bundles this server with a skill that knows when and how to run a listening test: /plugin marketplace add woodstitch-llc/claude-plugin then /plugin install tts-human-eval@woodstitch.

Tools

ToolWhat it doesMoney
woodstitch_templatesWhat is measured and what is not (no key needed)–
woodstitch_pricingRate card and worked examples (no key needed)–
woodstitch_accountBalance and spend–
woodstitch_upload_filesUpload local audio, get file ids–
woodstitch_create_evalCreate and price a study; dry_run to price onlycharges nothing
woodstitch_start_evalStart the studyspends money
woodstitch_get_evalProgress and provisional score–
woodstitch_get_resultsFinal numbers–
woodstitch_exportEvery judgement as rows (json or csv, optionally to a file)–
woodstitch_cancel_evalStop early, pay only for work done–
woodstitch_list_evals, woodstitch_list_files, woodstitch_delete_filehousekeeping–

Safeguards built in

  • woodstitch_start_eval requires user_confirmed_amount_usd, the quoted total the user agreed to, and sends it to the API as the hard ceiling max_total_usd. If the quote is higher than what the user confirmed, the API refuses (over_max) and nothing starts. An agent cannot start a study the user has not seen the price of.
  • Every POST carries an Idempotency-Key, so a retried call never creates or starts a study twice.
  • The server's instructions tell the model that interim numbers are provisional and that stopping early on a threshold is optional stopping.

Typical session

  1. woodstitch_upload_files(["a/001.wav", "b/001.wav", ...]) or use public URLs.
  2. woodstitch_create_eval(pairs=[{"id":"001","a":"file_…","b":"file_…","passage":"001","system_a":"base","system_b":"candidate"}, …], ratings_per_pair=5) → quote, nothing charged.
  3. Show the user the total. On yes: woodstitch_start_eval(eval_id, user_confirmed_amount_usd= ).
  4. woodstitch_get_eval(eval_id) now and then; first judgements usually land within minutes.
  5. woodstitch_get_results(eval_id) when status is completed; woodstitch_export for the rows.

Method, listener pay and controls: https://woodstitch.com/research/methodology. Machine-readable API spec: https://woodstitch.com/openapi.json.

Development

uv venv && . .venv/bin/activate && uv pip install -e .

WOODSTITCH_API_KEY=ws_live_... woodstitch-mcp # stdio server

MIT © Woodstitch LLC

问 PopNx