FrancoLabs

FrancoLabs MCP Server

通过 Model Context Protocol，将 AI 助手连接到 FrancoLabs——一个 UX 研究平台。让 Claude、ChatGPT 和其他 MCP 客户端代表你创建和管理研究、浏览模板、查看参与者回复和分析数据、运行基于 AI 的分析，并将洞察转化为产品机会。

• 端点： https://francolabs.vercel.app/mcp
• 传输方式： Streamable HTTP（MCP 协议 2025-06-18）
• 身份验证： OAuth 2.1（动态客户端注册 + PKCE）或个人访问令牌
• 注册表： io.github.glauberfrancodesign/francolabs

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连接

Claude（claude.ai / Desktop）

Settings → Connectors → Add custom connector → URL：

https://francolabs.vercel.app/mcp

完成 OAuth 授权页面——你可以准确选择要授予的权限范围，也可以切换为只读访问。

ChatGPT

启用 Developer Mode，然后依次选择 Settings → Connectors → Add → 输入相同的 URL。 通过 OAuth 流程进行身份验证。

Claude Code / Cursor（手动令牌）

在 Settings → Integrations 中生成个人访问令牌，然后：

claude mcp add --transport http francolabs \
  "https://francolabs.vercel.app/mcp" \
  --header "Authorization: Bearer <your-token>"

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工具

需要两个权限范围的工具必须同时具备这两个范围。AI 表示该工具会调用大模型并使用 AI 积分；模型只能看到确定性摘要和精选洞察，且电子邮件地址和电话号码会先进行脱敏处理。

模板、工作区和项目

工具	权限范围	说明
list_question_types	templates:read	问题/区块类型，包含准确的设置结构和有效示例
list_templates	templates:read	研究模板，可按类别筛选
list_workspaces	projects:read	你所属的工作区（团队）以及你在各工作区中的角色
list_projects	projects:read	你的项目，可按状态筛选
get_project	projects:read	按 ID 获取单个项目
get_plan	projects:read	工作区方案和当前用量：限额、当前执行的限制、授权额度及扩展访问权限的到期时间，以及每人创建 AI 项目的上限
create_project	projects:write	创建项目（可选择指定工作区）

研究

工具	权限范围	说明
list_studies	studies:read	研究，可按状态和/或项目筛选
get_study	studies:read	包含区块和设置的完整研究
create_study	studies:write	创建草稿研究；区块会根据 list_question_types 进行验证
update_study	studies:write	更新标题、区块和项目；settings 为部分更新
set_study_status	studies:write	发布草稿研究、暂停研究、恢复已暂停的研究，或完成研究
delete_study	studies:write	永久删除研究及其回复
generate_study_from_objective	studies:read	AI — 将研究目标转化为带类型的研究框架
review_study_quality	studies:read	AI — 调查问卷设计评审，并为每个区块提供质量评分

回复、分析和洞察

工具	范围	说明
list_responses	responses:read	原始参与者回复，按时间从新到旧排序——可能包含受访者填写的个人数据；传入 redact: true 可屏蔽电子邮件和电话号码
get_study_analytics	responses:read	汇总 KPI：回复数、完成率、时长、NPS、分布情况
get_study_digest	responses:read	涵盖每种问题类型的确定性、无 PII 统计摘要
run_universal_analysis	responses:read + studies:write	AI — 运行/刷新完整分析（替换未固定的 AI 洞察）
analysis_chat	responses:read	AI — 提出基于摘要和缓存分析的问题
get_insights	responses:read	精选洞察卡片，已固定的排在前面
upsert_insight	responses:read + studies:write	创建或编辑精选洞察卡片
rate_insight	responses:read + studies:write	记录对洞察的 👍/👎 反馈
suggest_tags	responses:read + studies:write	AI — 使用一致的产品分类体系为洞察添加标签
set_insight_tags	responses:read + studies:write	替换某条洞察的标签
research_memory_query	responses:read + studies:write	AI — 基于过往精选洞察回答跨研究问题

机会与决策

工具	范围	说明
list_opportunities	responses:read	从某项研究中提炼出的产品机会
create_opportunity_from_insights	responses:read + studies:write	AI — 将洞察提炼为机会草案
suggest_next_research_steps	responses:read	AI — 提出 3–5 项后续研究，以降低未解决机会的风险
generate_decision_packet	responses:read + studies:write	AI — 面向利益相关者的决策材料包（Markdown）
list_decision_packets	responses:read	已为某项研究生成的决策材料包
export_opportunity	responses:read + studies:write	将机会导出到 Linear，作为 issue — 仅限内部用户
list_external_task_links	responses:read	根据某项研究的机会创建的 Linear issue

联系人（个人数据）

工具	范围	说明
list_contacts	contacts:read	工作区内受访者的联系人信息——个人数据（电子邮件、姓名、地区/国家、研究同意、标签、回复数）
get_contact	contacts:read	单个联系人及其参与过的研究——个人数据
tag_contacts	contacts:write	为联系人添加/移除标签，以细分受访者——切勿在标签中填写敏感信息

create_project 和 create_study 会在工作区中写入数据——传入 workspaceId （参见 list_workspaces），或省略该参数以默认使用最早创建的工作区。 写入工具还要求用户在研究所属的工作区中具有编辑者角色（所有者、管理员或成员）；查看者只能读取。

此外，还公开了两个资源：francolabs://templates 和 francolabs://question-types。

权限范围

templates:read · projects:read · projects:write · studies:read · studies:write · responses:read · contacts:read · contacts:write

contacts:read 和 contacts:write 可访问受访者的个人数据（电子邮件、姓名、地区/国家、研究同意、标签和回复历史）。这两个权限默认不启用：同意界面和 Read-only 令牌预设都会将其留空；仅向需要访问联系人库的助手授予这些权限。 responses:read 会返回原始回答，其中也可能包含受访者填写的个人数据。

未授予权限的工具不会显示在 tools/list 中。无论权限范围如何，只读授权都会在服务端禁用所有写入工具。

安全性

• 令牌仅以 SHA-256 哈希形式存储，绝不以明文存储。
• 每个请求都会签发一个短期（5 min）JWT，因此所有数据访问都在用户级行级安全策略下运行；服务角色仅用于查询令牌。
• OAuth 访问令牌和刷新令牌有效期为 30 天；连接有效期绝不会超过 90 天。可随时在「设置 → 集成」中撤销访问权限，客户端也可通过撤销端点（RFC 7009）撤销令牌。
• OAuth 遵循 RFC 9728（受保护资源发现）、RFC 8414（AS 元数据）、RFC 7591（动态客户端注册）和 PKCE S256。

源码

为提高透明度，本仓库镜像了服务端源码。服务以 Supabase Edge Function（src/mcp、src/mcp-oauth、src/_shared）的形式运行。

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