MCP server de Dotplot
✓ VerificadoAnaliza los flujos de usuario y la retención de productos mediante dot plots por usuario para identificar momentos aha y el rendimiento de los embudos.
También conocido como brownglasses/dotplot-mcp
- Stars
- 1
- Herramientas
- —
- Descargas, 30 días
- 142
- Última versión
- 0.1.4
- Último commit
- 14 ago 2026
- Licencia
- MIT
¿Qué es Dotplot MCP?
Dotplot es un MCP server. Analiza los flujos de usuario y la retención de productos mediante dot plots por usuario para identificar momentos aha y el rendimiento de los embudos.
Resumen generado a partir del README del proyecto
Acerca del MCP server de Dotplot
Dotplot MCP ofrece una forma para que los desarrolladores analicen los flujos de usuario y la retención de productos a través de dot plots por usuario. En lugar de depender de gráficos agregados como DAU o MAU, este MCP server se enfoca en el comportamiento individual de cada usuario creando una representación visual donde cada fila representa a un solo usuario y cada celda representa un día. Este enfoque ayuda a identificar momentos aha específicos y a evaluar qué tan bien funcionan los embudos en bases de usuarios pequeñas.
Los usuarios pueden configurar el servidor localmente usando el comando claude mcp add --scope user dotplot -- uvx dotplot-mcp. El sistema funciona haciendo que la IA interprete los datos calculados por código para garantizar la precisión matemática. Puede transformar tablas SQL existentes, como pedidos o artículos de la lista de deseos, en flujos de eventos sin necesidad de una tabla de eventos dedicada. El servidor incluye comandos de barra diagonal específicos como /dotplot-analyze-product para informes completos, /dotplot-add-tracking para identificar logging faltante y /dotplot-whats-changed para comparar los datos actuales con hallazgos previos.
Qué puedes hacer con él
- 1Realizar un análisis completo del productoPide a la IA que genere un informe exhaustivo sobre el comportamiento y la retención de usuarios de tu producto.
- 2Identificar el seguimiento de eventos faltanteHaz que el agente escanee tu codebase para encontrar y escribir el código de logging que aún no has implementado.
- 3Comparar la retención a lo largo del tiempoComprueba cómo han cambiado los patrones de comportamiento de tus usuarios comparando un informe nuevo con uno anterior.
- 4Convertir tablas SQL en eventosTransforma tablas de bases de datos estándar, como pedidos, en datos de eventos para su análisis.
Escrito a partir del README del proyecto. Cada caso de uso se verifica con una cita del mismo.
Cómo instalar Dotplot MCP
Formatos verificados el 10 nov 2026Añadir a CursorAñadir a GooseInstalar Dotplot MCP en Claude Code
$ claude mcp add dotplot-mcp -- uvx dotplot-mcpInstalar Dotplot MCP en Cursor
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"dotplot-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}Instalar Dotplot MCP en VS Code
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"dotplot-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}Instalar Dotplot MCP en VS Code CLI
$ code --add-mcp '{"name":"dotplot-mcp","type":"stdio","command":"uvx","args":["dotplot-mcp"]}'Instalar Dotplot MCP en Claude Desktop
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"dotplot-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}Instalar Dotplot MCP en Codex
$ codex mcp add dotplot-mcp -- uvx dotplot-mcpInstalar Dotplot MCP en Codex config.toml
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.dotplot-mcp] command = "uvx" args = ["dotplot-mcp"]
Instalar Dotplot MCP en Gemini CLI
$ gemini mcp add -s user dotplot-mcp uvx -- dotplot-mcpInstalar Dotplot MCP en Gemini settings.json
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"dotplot-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}Verificaciones automáticas
Ejecutado 15 nov 2026Informe completo →Pasó nuestras verificaciones automáticas. Esto no es una auditoría de seguridad: lee el código y dale al servidor el acceso más limitado que necesite. Cómo funcionan las verificaciones
- Repositorio de origen vinculado y accesiblebrownglasses/dotplot-mcp is public and reachablegithub.com/brownglasses/dotplot-mcp ↗Aprobado
- El paquete indica este repositorio como su origendotplot-mcp names brownglasses/dotplot-mcp as sourcepypi.org/project/dotplot-mcp/ ↗Aprobado
- Procedencia de la compilación (atestación de Sigstore)No build attestation published for this releaseNo verificado
- Licencia de código abierto (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Aprobado
- Commit o lanzamiento en el último añoLast commit or release 2026-08-14github.com/brownglasses/dotplot-mcp ↗Aprobado
- OpenSSF ScorecardNo verificado
- El nombre del paquete no es similar a un paquete popularNo popular package one edit away from dotplot-mcpAprobado
- No hay avisos críticos en el paquete ni en sus dependencias29 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Aprobado
- Sin instrucciones ocultas para el modelo0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersAprobado
- Las herramientas destructivas están etiquetadasNo verificado
- El endpoint remoto responde al handshake de MCPNo verificado
README
Ver en GitHubDot 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
Preguntas sobre Dotplot MCP
¿Cómo agrego Dotplot MCP a Claude Code?
Ejecuta claude mcp add dotplot-mcp -- uvx dotplot-mcp en tu terminal. Añade --scope user para que esté disponible en todos los proyectos.
¿Cómo agrego Dotplot MCP a Cursor?
Abre ~/.cursor/mcp.json y añade el servidor en mcpServers, usando la configuración de Cursor que se muestra en la sección de instalación de arriba.
¿Cómo empiezo a analizar mi producto?
Simplemente puedes decirle a tu agente 'Analyze my product' para generar un informe.
¿Qué pasa si aún no tengo implementado el seguimiento?
Puedes pedirle a la IA que encuentre y escriba el logging que falta por ti.
¿Requiere una tabla de eventos específica?
No, puede derivar eventos de tablas de bases de datos existentes, como pedidos o artículos de la lista de deseos, usando SQL.