Dotplot Mcp

io.github.brownglasses由 GitHub 账号 brownglasses 发布v0.1.4更新于 Oct 24, 2026

Product analytics for user flows: aha moments, retention, funnels, per-user dot plots. YC method.

已验证STDIO仅桌面效率与工作流数据与分析

概览

AI 生成的概览

让助手分析产品使用数据,并生成按用户展示的点阵图报告,涵盖留存、漏斗和顿悟时刻。

可以做什么
Dotplot MCP 为助手提供一套以逐用户点阵图而非汇总图表为核心的产品分析流程。它会查找你的数据,选取代表用户获得价值的动作,并生成涵盖留存、漏斗和顿悟时刻的报告。斜杠命令支持完整分析、查找并补写缺失的埋点,以及与上一份报告对比。README 说明数字由代码计算,AI 只负责解读。
适用场景
适合希望看到单个用户而非 DAU/MAU 图表的小型产品,尤其是在用户数达到数百之前。也适合数据已存在于现有表中但没有专门事件表的团队,或需要补写缺失日志的团队。内置示例数据可先试用整条流程。
运行要求
以 PyPI 包形式通过 stdio 在本地运行,使用 uvx 启动,因此需要 Python 运行时和 uv/uvx。未声明任何认证、环境变量或请求头。它会读取你的产品数据,README 建议克隆仓库并运行示例脚本进行试用。
安装前请注意
该服务器会读取你的产品数据,助手可能向你的项目写入埋点或日志代码,提交前请检查生成的改动。报告会写入文件,并可能在不同运行之间进行比较。README 的安装说明指向外部安装页面和仓库,运行前请自行核实这些来源。

安装

在 SourceWeft 中

  1. 打开 控制台中的 Dotplot Mcp,将其添加到工作区。
  2. 为需要使用其工具的对话启用该服务。

Desktop only,通过 STDIO。 STDIO 服务会启动本地进程,因此需要 SourceWeft 桌面宿主。

其他 MCP 客户端

参照 仓库 中的启动说明。

README

Dot Plot MCP

See individual users, not aggregate charts.

English | 한국어

[report]

Install

Paste this to your agent and it sets everything up:

Set up Dotplot (MCP + skills) — instructions are here https://dotplot-reports.vercel.app/setup.md
Or do it by hand
bash
claude mcp add --scope user dotplot -- uvx dotplot-mcp

Use

Say this in any project:

"Analyze my product"

You get the report above. That's it.

Or use the slash commands:

/dotplot-analyze-product    full analysis and report/dotplot-add-tracking       find and write the logging you're missing/dotplot-whats-changed      compare with the previous report

Claude finds your data, picks the action that means "this user got value", and writes the report. No events table needed — your orders table already is one:

sql
SELECT user_id, created_at::date AS date, 'purchase' AS event FROM ordersUNION ALLSELECT user_id, added_at::date, 'add_to_wishlist' FROM wishlist_items

Nothing tracked yet? Say "add the tracking I'm missing" and Claude reads your code, writes the logging that's absent, and tells you when to come back.

No product to analyze yet? Try the sample
bash
git clone https://github.com/brownglasses/dotplot-mcp && cd dotplot-mcpuv run sample_data.py   # 40 fake users with a pattern planted in themuv run harness.py       # watch the whole pipeline run

Why this exists

DAU/MAU charts go "up and to the right" as long as new users arrive — even when nobody stays. Until you have hundreds of users, the most informative dashboard is YC's dot plot (David Lieb): one row per user, one cell per day.

Four rules keep it honest:

  • Code computes, AI only interprets — same data, same numbers, every time
  • Small samples withhold judgment — under 5 users in a group, it says nothing
  • Correlation isn't cause — every finding ships with "test this before you believe it"
  • Vanity metrics are refused — pick open_app as your value event and the code says no

Reports come out in your language (English, 한국어, 日本語 built in; anything else translated on the fly with the numbers verified intact).

More

MIT

来源:README.md,提交 bc69a77

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中启动过该软件包,因此其工具未知。

版本历史

1
  1. v0.1.4最新Sep 16, 2026

评分

已满足适用检查项的 50%

该评分衡量此收录条目的完整程度,依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价,也不表示服务器安全或当前可用:可连通性是带日期的检查结果,评分也不包含安装量或用户评价。

  • 近 30 天内可连通25 分

    请保持端点能够响应 MCP 握手;SourceWeft 每 30 天探测一次。

  • 已声明认证方式10 分

    请在注册中心条目中声明凭据请求头,或保持端点能够响应探测,以便判定其认证方式。

  • 已列出工具15 分

    请让服务器在无凭据时响应 tools/list,或发布可在沙箱中无凭据启动的软件包。

  • 描述必需15 分
  • 图标10 分
  • 文档15 分
  • 许可证10 分