Dotplot MCP server
✓ VerifiziertAnalysiert Product User Flows und Retention mittels Per-User Dot Plots, um Aha-Momente und die Funnel-Performance zu identifizieren.
Auch bekannt als brownglasses/dotplot-mcp
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- Neueste Version
- 0.1.4
- Letzter Commit
- 14. Aug. 2026
- Lizenz
- MIT
Was ist Dotplot MCP?
Dotplot ist ein MCP server. Analysiert Product User Flows und Retention mittels Per-User Dot Plots, um Aha-Momente und die Funnel-Performance zu identifizieren.
Zusammenfassung generiert aus dem README des Projekts
Über Dotplot MCP server
Dotplot MCP bietet Entwicklern eine Möglichkeit, Product User Flows und Retention durch Per-User Dot Plots zu analysieren. Anstatt sich auf aggregierte Charts wie DAU oder MAU zu verlassen, konzentriert sich dieser MCP server auf das Verhalten einzelner Nutzer. Er erstellt eine visuelle Darstellung, bei der jede Zeile einen einzelnen Nutzer und jede Zelle einen Tag repräsentiert. Dieser Ansatz hilft dabei, spezifische Aha-Momente zu identifizieren und zu bewerten, wie gut Funnels bei kleineren Nutzerbasen performen.
Nutzer können den Server lokal mit dem Befehl claude mcp add --scope user dotplot -- uvx dotplot-mcp einrichten. Das System funktioniert so, dass die KI Daten interpretiert, die durch Code berechnet wurden, um mathematische Genauigkeit zu gewährleisten. Er kann bestehende SQL-Tabellen, wie zum Beispiel Orders oder Wishlist-Items, in Event Streams transformieren, ohne dass eine dedizierte Events-Tabelle benötigt wird. Der Server enthält spezifische Slash-Commands wie /dotplot-analyze-product für vollständige Reports, /dotplot-add-tracking um fehlendes Logging zu identifizieren, und /dotplot-whats-changed um aktuelle Daten mit vorherigen Ergebnissen zu vergleichen.
Was du damit machen kannst
- 1Vollständige Produktanalyse durchführenBitte die KI, einen umfassenden Report über die User Retention und das Verhalten in deinem Produkt zu erstellen.
- 2Fehlendes Event-Tracking identifizierenLass den Agent deinen Codebase scannen, um das Logging-Code zu finden und zu schreiben, das du noch nicht implementiert hast.
- 3Retention über die Zeit vergleichenPrüfe, wie sich deine Nutzerverhalten-Muster verschoben haben, indem du einen neuen Report mit einem vorherigen vergleichst.
- 4SQL-Tabellen in Events konvertierenTransformiere Standard-Datenbanktabellen wie Orders in Event-Daten für die Analyse.
Geschrieben aus dem README des Projekts. Jeder Use Case wurde gegen ein Zitat daraus geprüft.
So installierst du Dotplot MCP
Formate geprüft am 10. Nov. 2026Zu Cursor hinzufügenZu Goose hinzufügenDotplot MCP in Claude Code installieren
$ claude mcp add dotplot-mcp -- uvx dotplot-mcpDotplot MCP in Cursor installieren
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"dotplot-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}Dotplot MCP in VS Code installieren
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"dotplot-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}Dotplot MCP in VS Code CLI installieren
$ code --add-mcp '{"name":"dotplot-mcp","type":"stdio","command":"uvx","args":["dotplot-mcp"]}'Dotplot MCP in Claude Desktop installieren
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"dotplot-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}Dotplot MCP in Codex installieren
$ codex mcp add dotplot-mcp -- uvx dotplot-mcpDotplot MCP in Codex config.toml installieren
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.dotplot-mcp] command = "uvx" args = ["dotplot-mcp"]
Dotplot MCP in Gemini CLI installieren
$ gemini mcp add -s user dotplot-mcp uvx -- dotplot-mcpDotplot MCP in Gemini settings.json installieren
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"dotplot-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}Automatisierte Checks
Geluften am 15. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Unsere automatisierten Checks bestanden. Das ist kein Security-Audit: Lies den Code und gib dem Server nur den minimal notwendigen Zugriff. Wie die Checks funktionieren
- Source Repository verknüpft und erreichbarbrownglasses/dotplot-mcp is public and reachablegithub.com/brownglasses/dotplot-mcp ↗Bestanden
- Paket nennt dieses Repository als Quelledotplot-mcp names brownglasses/dotplot-mcp as sourcepypi.org/project/dotplot-mcp/ ↗Bestanden
- Build-Provenienz (Sigstore-Attestierung)No build attestation published for this releaseNicht geprüft
- Open Source Lizenz (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrLast commit or release 2026-08-14github.com/brownglasses/dotplot-mcp ↗Bestanden
- OpenSSF ScorecardNicht geprüft
- Package-Name ähnelt keinem populären PackageNo popular package one edit away from dotplot-mcpBestanden
- Keine kritischen Advisories im Paket oder seinen Abhängigkeiten29 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Bestanden
- Keine versteckten Anweisungen an das Modell0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersBestanden
- Destruktive Tools sind markiertNicht geprüft
- Remote-Endpoint beantwortet den MCP-HandshakeNicht geprüft
README
Auf GitHub ansehenDot Plot MCP
See individual users, not aggregate charts.
English | 한국어

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
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:
SELECT user_id, created_at::date AS date, 'purchase' AS event FROM orders
UNION ALL
SELECT 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.
git clone https://github.com/brownglasses/dotplot-mcp && cd dotplot-mcp
uv run sample_data.py # 40 fake users with a pattern planted in them
uv 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_appas 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
Dotplot MCP Fragen
Wie füge ich Dotplot MCP zu Claude Code hinzu?
Führe claude mcp add dotplot-mcp -- uvx dotplot-mcp in deinem Terminal aus. Füge --scope user hinzu, damit der Server in jedem Projekt verfügbar ist.
Wie füge ich Dotplot MCP zu Cursor hinzu?
Öffne ~/.cursor/mcp.json und füge den Server unter mcpServers hinzu, mit der Cursor-Config aus dem Installationsabschnitt oben.
Wie fange ich mit der Analyse meines Produkts an?
Du kannst deinem Agent einfach den Befehl 'Analyze my product' geben, um einen Report zu generieren.
Was mache ich, wenn ich noch kein Tracking implementiert habe?
Du kannst die KI bitten, das fehlende Logging für dich zu finden und zu schreiben.
Ist eine spezifische Events-Tabelle erforderlich?
Nein, der Server kann Events mittels SQL aus bestehenden Datenbanktabellen wie Orders oder Wishlist-Items ableiten.