Custovox Sentiment

io.github.jeremdecustovoxv1.0.1更新于 Oct 8, 2026

Custovox AI customer sentiment analysis MCP server

已验证STDIO仅桌面Data & AnalyticsBusiness & Commerce

概览

AI 生成的概览

一个本地 MCP 服务器，用于对通话、评论和工单等文本进行多语言客户情感分析。

功能
Custovox Sentiment 被描述为基于 NLP 的客户情报服务器，可从客户对话、评论、工单和图像中检测情感、情绪、升级风险和流失信号。README 列出了一系列计划中的服务器，包括多语言情感分析（EN/FR/DE/ES/PT-BR）、六类情绪检测、工单优先级评分、评论分析、流失信号、图像分析以及 PEACE 升级评分。注册表描述仅说明其进行客户情感分析；清单中未列出具体工具。
适用场景
如果你希望助手分析客户反馈、支持工单、评论或通话记录中的情感以及升级或流失信号，尤其是在零售、电商、SaaS 或代理机构场景中，可以考虑使用。README 将大多数列出的服务器标为即将推出，因此依赖前请确认实际可用的功能。
运行要求
作为本地进程通过 stdio 运行，从 PyPI 包 custovox-sentiment 安装；仅限桌面端。未声明身份验证、环境变量或请求头。
安装前请注意
README 将大多数服务器标为即将推出，功能可能尚不可用。客户对话、评论和工单可能包含个人数据；发送前请确认这些内容的处理方式。未声明任何凭据或支付信息。

安装

在 SourceWeft 中

  1. 打开 控制台中的 Custovox Sentiment，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

CustoVox.ai — Customer Intelligence MCPs

Listen deeper. Act faster.

NLP-powered MCP servers for business teams. Detect emotions, escalation risks and churn signals from customer calls, reviews, tickets and images.

Built for retail, e-commerce, SaaS and marketing agencies.

What is CustoVox.ai?

CustoVox.ai turns customer conversations into actionable business intelligence — using the same AI models used by Google, Amazon, Meta, Uber and Airbnb. Now accessible to any business.

Validated on 83,724 real customer conversations. Academic research — LUMEN Lab / IAE Lille.

MCP Servers

ServerDescriptionStatus
custovox-sentimentMultilingual sentiment (EN/FR/DE/ES/PT-BR)Coming soon
custovox-emotion6-emotion detection from customer textComing soon
custovox-ticket-scorerPriority + sentiment for support ticketsComing soon
custovox-review-analyzerNLP analysis of Google, G2 & TrustpilotComing soon
custovox-churn-signalChurn risk from conversation sequencesComing soon
custovox-visualImage analysis for hospitality & retailComing soon
custovox-peacePEACE™ Escalation Detection 0-100Proprietary

Use Cases

  • Market Research — Analyze thousands of reviews across markets and languages
  • Competitive Analysis — Monitor competitor sentiment automatically
  • Retail & E-commerce — Detect product issues from photos and reviews
  • SaaS — Predict churn before it happens
  • Marketing Agencies — Deliver NLP insights without building your own models
  • Call Centers — Detect escalation in real time with PEACE™

Supported Languages

English · Français · Deutsch · Español · Português (BR)

Native models — no translation needed.

PEACE™ Algorithm

Score = Emotion x 0.45 + Intention x 0.40 + Sentiment x 0.15

Validated on 83,724 conversations. R2=0.848.

Links

Powered by transformers. MIT License.

来源：README.md，提交 6b17d27

工具

0
工具元数据尚未被收录。

版本历史

1
  1. v1.0.1最新Oct 8, 2026