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인덱스 관측됨

Feedback Synthesis MCP

Synthesize GitHub Issues, HN and App Store reviews into ranked pain clusters. Pay-per-call x402.

사용해야 할까요

품질 및 안전성

A
설명 품질
68%
스키마 완전성
98%
이름 품질
95%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

발견 사항 (3)

  • LOWTool 'synthesize_feedback' description lacks action verbsynthesize_feedback에서
  • LOWTool 'get_pain_points' description lacks action verbget_pain_points에서
  • LOWTool 'get_sentiment_trends' description lacks action verbget_sentiment_trends에서

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~751토큰 (도구 정의)
~2.0 KB일반적인 응답 크기
중간 정도의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.59%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "feedback-synthesis-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "feedback-synthesis-mcp"
      ]
    }
  }
}

실행 가능한 패키지

pypifeedback-synthesis-mcp0.1.1stdio

원격 엔드포인트

https://feedback-synthesis-mcp-production.up.railway.app/mcpstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (4)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
⚪synthesize_feedback(sources, focus, max_items_per_source, since)

Multi-source feedback synthesis into ranked pain clusters.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "sources": {
      "items": {
        "additionalProperties": true,
        "type": "object"
      },
      "type": "array",
      "description": "List of source configs. Each must have \"type\" (github_issues, hackernews, appstore) and \"target\" (e.g. \"owner/repo\", \"product name\", app ID)."
    },
    "focus": {
      "default": "",
      "type": "string",
      "description": "Optional focus area to prioritize (e.g. \"performance\", \"onboarding\")."
    },
    "max_items_per_source": {
      "default": 100,
      "type": "integer",
      "description": "Max feedback items per source (default 100)."
    },
    "since": {
      "default": "",
      "type": "string",
      "description": "Only include feedback after this date (ISO 8601, e.g. \"2025-01-01\")."
    }
  },
  "required": [
    "sources"
  ],
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "additionalProperties": true
}
🟢get_pain_points(source, top_n, max_items)

Quick single-source pain point extraction.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "source": {
      "additionalProperties": true,
      "type": "object",
      "description": "Source config with \"type\" (github_issues, hackernews, appstore) and \"target\"."
    },
    "top_n": {
      "default": 10,
      "type": "integer",
      "description": "Number of top pain points to return (default 10)."
    },
    "max_items": {
      "default": 50,
      "type": "integer",
      "description": "Max feedback items to analyze (default 50)."
    }
  },
  "required": [
    "source"
  ],
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "additionalProperties": true
}
🟢search_feedback(query, sources, source, target, since, ...)

Full-text search across cached feedback items.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string",
      "description": "Search query string."
    },
    "sources": {
      "anyOf": [
        {
          "items": {
            "type": "string"
          },
          "type": "array"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "description": "Optional list of source types to filter (e.g. [\"github_issues\"], [\"github\"]).\nAccepted values: github_issues (or \"github\"), hackernews, appstore."
    },
    "source": {
      "anyOf": [
        {
          "type": "string"
        },
        {
          "type": "null"
        }
      ],
      "default": null,
      "description": "Singular alias for sources — accepts a single source type string.\nIf both source and sources are provided, sources takes precedence."
    },
    "target": {
      "default": "",
      "type": "string",
      "description": "Optional target filter (e.g. \"owner/repo\" or app ID)."
    },
    "since": {
      "default": "",
      "type": "string",
      "description": "Only include items after this date (ISO 8601, e.g. \"2025-01-01\")."
    },
    "limit": {
      "default": 20,
      "type": "integer",
      "description": "Max results to return (default 20)."
    }
  },
  "required": [
    "query"
  ],
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "additionalProperties": true
}
🟢get_sentiment_trends(sources, granularity, since)

Time-series sentiment analysis across feedback sources.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "sources": {
      "items": {
        "additionalProperties": true,
        "type": "object"
      },
      "type": "array",
      "description": "List of source configs. Each must have \"type\" and \"target\"."
    },
    "granularity": {
      "default": "weekly",
      "type": "string",
      "description": "Time granularity — \"weekly\" or \"monthly\" (default \"weekly\")."
    },
    "since": {
      "default": "",
      "type": "string",
      "description": "Only include feedback after this date (ISO 8601)."
    }
  },
  "required": [
    "sources"
  ],
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "additionalProperties": true
}

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