Datapoint

Datapoint MCP

在任意 MCP 客户端中获取真实用户的意见。对文本、图像、音频和视频进行问卷调查、A/B 偏好比较、评分和排名，无需离开编辑器。

Datapoint MCP 是一个 MCP 服务，让 Claude、GPT、Gemini 和其他任何支持 MCP 的 Agent 都能招募真实用户执行评估任务，然后将汇总结果返回到对话中。它基于 Datapoint AI 构建。

为什么使用

大模型擅长生成选项，却不擅长判断真实用户会喜欢哪一个。Datapoint MCP 补上了这一环——你的 Agent 可以将任务交给一组真实用户，并在几分钟后获取结果。

使用场景

• 设计与 UX — 对徽标、落地页、屏幕、广告创意和文案进行 A/B 测试
• AI 评估 — 对模型输出进行人工评分、并排比较、幻觉检查
• 偏好数据 — 大规模收集 RLHF / DPO 数据对
• 数据集标注 — 分类、排名、撰写说明文字、内容审核
• 产品研究 — 快速概念测试、命名、定价调研
• 人工参与的检查 — 在 Agent 执行不可逆操作前设置关卡

工具

工具	说明
setup	使用你的 Datapoint AI 账户进行身份验证（打开浏览器）
upload_media	上传本地图像、音频或视频，以便在问卷调查中使用
plan_survey	根据自然语言描述设计问卷调查
create_survey	根据计划启动问卷调查
check_survey	查看状态、进度和汇总结果
get_survey_responses	获取每位标注者的原始回复（分页）
list_surveys	列出你的所有问卷调查
pause_survey	暂停正在进行的问卷调查的任务分发（已在处理中的回复仍会陆续到达）
resume_survey	恢复已暂停问卷调查的任务分发
cancel_survey	永久取消问卷调查，并退还未使用的预留额度（不可撤销）
check_balance	查看账户余额
add_credits	打开结账链接，为账户充值

视频上传支持浏览器兼容的 H.264 MP4/MOV 或 VP8/VP9 WebM 文件。 API 会在存储前验证实际媒体数据；upload_media 会在失败文件 部分报告不受支持、无法读取或暂时无法探测的视频。

安装

需要将 uv 添加到 PATH。

Claude Code

作为插件（推荐）：

/plugin marketplace add impel-intelligence/datapoint-mcp
/plugin install datapoint@datapoint

要获取新版本：先运行 /plugin marketplace update datapoint，然后运行 /plugin update datapoint@datapoint。

作为原始 MCP 服务（配置在 ~/.claude/settings.json 中）：

{
  "mcpServers": {
    "datapoint": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/impel-intelligence/datapoint-mcp.git", "datapoint-mcp"]
    }
  }
}

Claude Desktop

添加到 claude_desktop_config.json（macOS 上位于 ~/Library/Application Support/Claude/，Windows 上位于 %APPDATA%\Claude\）：

{
  "mcpServers": {
    "datapoint": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/impel-intelligence/datapoint-mcp.git", "datapoint-mcp"]
    }
  }
}

重启 Claude Desktop，然后让它运行 setup。

Cursor

添加到 ~/.cursor/mcp.json（或通过 Settings → MCP 添加）：

{
  "mcpServers": {
    "datapoint": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/impel-intelligence/datapoint-mcp.git", "datapoint-mcp"]
    }
  }
}

Windsurf

添加到 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "datapoint": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/impel-intelligence/datapoint-mcp.git", "datapoint-mcp"]
    }
  }
}

VS Code（GitHub Copilot Chat / Agent 模式）

添加到工作区的 .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "datapoint": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/impel-intelligence/datapoint-mcp.git", "datapoint-mcp"]
    }
  }
}

其他 MCP 客户端

通过标准输入/输出运行二进制文件：

uvx --from git+https://github.com/impel-intelligence/datapoint-mcp.git datapoint-mcp

使用方法

安装后，只需提出请求：

“调查 20 个人：他们更喜欢哪个徽标，A 还是 B？”

“请为这三个模型输出收集人工评分——哪个听起来最自然？”

“对这两个落地页标题进行快速 A/B 测试。”

Agent 会调用 plan_survey 进行设计，向你展示计划和费用，然后调用 create_survey 启动调查。使用 check_survey 监控进度并查看汇总结果。

如果还没有进行身份验证，请先运行 setup。

链式调查（多步流程）

有些调查包含相互依赖的问题——只有根据第一个问题的特定答案，第二个问题才有意义。按这种方式描述，Claude 就会规划一个链：

“询问 20 位听众，他们是否能听懂这段音频中的说话者。如果能，请为音频质量打 1–5 分。如果不能，则跳过评分。”

一个链将 2–5 个步骤组合成一个标注工作单元：每个步骤都会按顺序呈现给同一位标注者，并且每个步骤的 skip_if 规则都可以提前结束作答。Claude 会向你展示完整的链结构（步骤、所有跳过条件和费用），并在调用 create_survey 前等待你的确认。

plan_survey 中显示的费用是上限（每份答复都会回答所有步骤）；当 skip_if 规则触发时，答复费用会按比例降低。

配置

环境变量	描述
DATAPOINT_API_KEY	API 密钥（覆盖已保存的配置）
DATAPOINT_BASE_URL	API 基础 URL（默认值：https://api.trydatapoint.com/data-labelling/v1）

对比

	Datapoint MCP	Mechanical Turk	Prolific	UserTesting
在 AI Agent / IDE 内运行	✅	❌	❌	❌
专为 AI/大模型评估而设计	✅	⚠️	⚠️	❌
通过 API 按需付费	✅	✅	✅	❌
支持媒体（图像 / 音频 / 视频）	✅	✅	✅	✅
数分钟内获得首份答复	✅	⚠️	⚠️	❌

链接

• 主页：trydatapoint.com
• MCP 规范：modelcontextprotocol.io
• 问题 / 讨论：GitHub

许可证

MIT — 参见 LICENSE。