Custovox Sentiment

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

Custovox AI customer sentiment analysis MCP server

已驗證STDIO僅桌面Data & AnalyticsBusiness & Commerce

概覽

AI 產生的概覽

一個本機 MCP 伺服器，用於對通話、評論和工單等文字進行多語言客戶情感分析。

功能
Custovox Sentiment 被描述為以 NLP 為基礎的客戶情報伺服器，可從客戶對話、評論、工單和圖像中偵測情感、情緒、升級風險和流失訊號。README 列出一系列規劃中的伺服器，包括多語言情感分析（EN/FR/DE/ES/PT-BR）、六類情緒偵測、工單優先順序評分、評論分析、流失訊號、圖像分析以及 PEACE 升級評分。登錄描述僅說明其進行客戶情感分析；清單中未列出具體工具。
適用情境
如果你希望助理分析客戶回饋、支援工單、評論或通話記錄中的情感以及升級或流失訊號，尤其是在零售、電商、SaaS 或代理商情境中，可以考慮使用。README 將大多數列出的伺服器標為即將推出，因此依賴前請確認實際可用的功能。
執行需求
以本機程序透過 stdio 執行，從 PyPI 套件 custovox-sentiment 安裝；僅限桌面端。未宣告身分驗證、環境變數或標頭。
安裝前請注意
README 將大多數伺服器標為即將推出，功能可能尚不可用。客戶對話、評論和工單可能包含個人資料；傳送前請確認這些內容的處理方式。未宣告任何憑證或付款資訊。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Custovox Sentiment，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only，透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序，因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

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.

來源：README.md，提交 6b17d27

工具

0
工具後設資料尚未被收錄。

版本歷史

1
  1. v1.0.1最新Oct 8, 2026