Chenji Affect

Name: Chenji Affect
Author: zhiyu-dev

作者：zhiyu-dev版本 1.1.0i★ –i在云端运行

注册名称io.github.zhiyu-dev/chenji-affect-mcp

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Affect analysis, 3D avatar params, empathy hints and somatic emotion decode.

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: 设计、图片与音频
你需要填写：x-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。
需要你自己填写： x-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

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 …”。

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 chenji-affect https://taichusjs.cn/mcp --header 'x-api-key: your-value'

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": {
    "chenji-affect": {
      "url": "https://taichusjs.cn/mcp",
      "headers": {
        "x-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": {
    "chenji-affect": {
      "type": "http",
      "url": "https://taichusjs.cn/mcp",
      "headers": {
        "x-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。

需要你填写的值

x-api-key 机密必填 HTTP header
Chenji API key (free BASIC tier on RapidAPI or taichusjs.cn)

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7日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 zhiyu-dev 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“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 2204 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 2204 个服务器的 27% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 2204 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

Chenji Affect 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：x-api-key

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（1.1.0）于2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。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：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：★ 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

作者：GLips

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

在你的电脑上运行★ 16,165MIT5个月前更新

安装

Claude Real Video

作者：HUANGCHIHHUNGLeo

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

在你的电脑上运行★ 2,284MIT2个月前更新

安装

Figma MCP Server

作者：figma

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

在云端运行★ 2,15213个月前更新

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。

Chenji Affect MCP Server

Turn raw text into structured affect signals — an 8-dimensional emotion vector, emotion texture labels, causal intent, 3D avatar driving parameters, empathy response strategies, and somatic-sensation emotion decoding — inside any MCP-capable client (Claude Desktop, Cursor, Qoder, etc.).

Tools

Tool	Level	Description
`analyze_text`	L1	Text → 8-dim affect vector + emotion texture + intent + state description
`generate_avatar_params`	L2	Text → blendshape/AU/curve animation package + lighting/atmosphere package + upstream L1
`empathy_hint`	L3	Text → deterministic empathy response strategy (approach, tone, pacing, focus, avoid-list), ~20ms, no LLM
`somatic_decode`	L4	Body-sensation text → structured emotion (primary affect, valence/arousal, texture, intent) + somatic anchors

Remote mode (no install)

Clients that support streamable-http MCP can connect directly, no local package needed:

"mcpServers": { "chenji-affect": { "type": "streamable-http", "url": "https://taichusjs.cn/mcp", "headers": { "x-api-key": "cj-your-key-here" } } } }

Install

Requires Python 3.10+.

pip install "mcp>=1.0,<2"

Get an API key:

Free BASIC plan (100 req/day, 3,000/month): subscribe on RapidAPI, or request a trial key at https://taichusjs.cn/trial.html.

Configure (Claude Desktop example)

"mcpServers": { "chenji-affect": { "command": "python", "args": ["/absolute/path/to/server.py"], "env": { "CHENJI_API_KEY": "cj-your-key-here" } } } }

Environment variables:

Variable	Required	Description
`CHENJI_API_KEY`	Yes	Your Chenji API key
`CHENJI_API_BASE`	No	Defaults to `https://taichusjs.cn`

Notes

L1 input is limited to 2000 characters (every 200 chars = 1 billing unit).
generate_avatar_params requires a key tier that includes L2.
empathy_hint and somatic_decode are billed as L1-family calls (trial tier applies).
Privacy: raw text is never persisted by the API; only key hashes and telemetry are retained.
Wellness and affect-state simulation only — not a medical or diagnostic tool.