Dotplot MCP server
✓ VerifiedMenganalisis user flow produk dan retensi menggunakan per-user dot plots untuk mengidentifikasi aha moments dan performa funnel.
Juga dikenal sebagai brownglasses/dotplot-mcp
- Stars
- 1
- Tools
- —
- Unduhan, 30 hari
- 142
- Versi terbaru
- 0.1.4
- Commit terakhir
- 14 Agu 2026
- Lisensi
- MIT
Apa itu Dotplot MCP?
Dotplot adalah MCP server. Menganalisis user flow produk dan retensi menggunakan per-user dot plots untuk mengidentifikasi aha moments dan performa funnel.
Ringkasan dibuat dari README proyek
Tentang Dotplot MCP server
Dotplot MCP menyediakan cara bagi developer untuk menganalisis user flow produk dan retensi melalui per-user dot plots. Alih-alih mengandalkan chart agregat seperti DAU atau MAU, MCP server ini berfokus pada perilaku individu pengguna dengan membuat representasi visual di mana setiap baris mewakili satu user dan setiap sel mewakili satu hari. Pendekatan ini membantu mengidentifikasi aha moments tertentu dan mengevaluasi seberapa baik performa funnel untuk basis pengguna yang kecil.
Pengguna dapat menyiapkan server secara lokal menggunakan command claude mcp add --scope user dotplot -- uvx dotplot-mcp. Sistem ini bekerja dengan membiarkan AI menginterpretasikan data yang dihitung oleh kode untuk memastikan akurasi matematis. Server ini dapat mengubah tabel SQL yang sudah ada, seperti orders atau wishlist items, menjadi event streams tanpa memerlukan tabel event khusus. Server ini menyertakan slash commands spesifik seperti /dotplot-analyze-product untuk laporan lengkap, /dotplot-add-tracking untuk mengidentifikasi logging yang hilang, dan /dotplot-whats-changed untuk membandingkan data saat ini dengan temuan sebelumnya.
Apa yang bisa Anda lakukan dengannya
- 1Melakukan analisis produk secara lengkapMinta AI untuk membuat laporan komprehensif mengenai retensi pengguna dan perilaku produk Anda.
- 2Mengidentifikasi event tracking yang hilangBiarkan agent memindai codebase Anda untuk menemukan dan menulis kode logging yang belum Anda implementasikan.
- 3Membandingkan retensi dari waktu ke waktuPeriksa bagaimana pola perilaku pengguna Anda telah berubah dengan membandingkan laporan baru dengan laporan sebelumnya.
- 4Mengonversi tabel SQL menjadi eventUbah tabel database standar seperti orders menjadi data event untuk keperluan analisis.
Ditulis berdasarkan README proyek. Setiap use case diperiksa terhadap kutipan dari README tersebut.
Cara menginstal Dotplot MCP
Format diverifikasi 10 Nov 2026Tambahkan ke CursorTambahkan ke GooseInstal Dotplot MCP di Claude Code
$ claude mcp add dotplot-mcp -- uvx dotplot-mcpInstal Dotplot MCP di Cursor
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"dotplot-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}Instal Dotplot MCP di VS Code
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"dotplot-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}Instal Dotplot MCP di VS Code CLI
$ code --add-mcp '{"name":"dotplot-mcp","type":"stdio","command":"uvx","args":["dotplot-mcp"]}'Instal Dotplot MCP di Claude Desktop
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"dotplot-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}Instal Dotplot MCP di Codex
$ codex mcp add dotplot-mcp -- uvx dotplot-mcpInstal Dotplot MCP di Codex config.toml
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.dotplot-mcp] command = "uvx" args = ["dotplot-mcp"]
Instal Dotplot MCP di Gemini CLI
$ gemini mcp add -s user dotplot-mcp uvx -- dotplot-mcpInstal Dotplot MCP di Gemini settings.json
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"dotplot-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}Pengecekan otomatis
Berjalan 15 Nov 2026Laporan lengkap →Lolos checks otomatis kami. Ini bukan audit keamanan: baca kodenya dan berikan server akses paling terbatas yang dibutuhkannya. Cara kerja checks
- Source repository terhubung dan dapat dijangkaubrownglasses/dotplot-mcp is public and reachablegithub.com/brownglasses/dotplot-mcp ↗Lolos
- Nama paket mencantumkan repositori ini sebagai sumbernyadotplot-mcp names brownglasses/dotplot-mcp as sourcepypi.org/project/dotplot-mcp/ ↗Lolos
- Provenance build (atestasi Sigstore)No build attestation published for this releaseTidak diperiksa
- Lisensi open source (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Lolos
- Ada commit atau release dalam satu tahun terakhirLast commit or release 2026-08-14github.com/brownglasses/dotplot-mcp ↗Lolos
- OpenSSF ScorecardTidak diperiksa
- Nama package tidak mirip dengan package populerNo popular package one edit away from dotplot-mcpLolos
- Tidak ada advisory kritis pada paket atau dependensinya29 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Lolos
- Tidak ada instruksi tersembunyi untuk model0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersLolos
- Tools yang bersifat destruktif telah diberi labelTidak diperiksa
- Endpoint remote merespons handshake MCPTidak diperiksa
README
Lihat di 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
Pertanyaan tentang Dotplot MCP
Bagaimana cara menambahkan Dotplot MCP ke Claude Code?
Jalankan claude mcp add dotplot-mcp -- uvx dotplot-mcp di terminal Anda. Tambahkan --scope user agar tersedia di semua proyek.
Bagaimana cara menambahkan Dotplot MCP ke Cursor?
Buka ~/.cursor/mcp.json dan tambahkan server di bawah mcpServers, menggunakan config Cursor yang ditunjukkan di bagian instalasi di atas.
Bagaimana cara saya mulai menganalisis produk saya?
Anda cukup memberi tahu agent Anda untuk 'Analyze my product' untuk membuat laporan secara otomatis.
Bagaimana jika saya belum mengimplementasikan tracking?
Anda dapat meminta AI untuk menemukan dan menuliskan logging yang kurang untuk Anda.
Apakah memerlukan tabel event khusus?
Tidak, server ini dapat mengambil data event dari tabel database yang sudah ada seperti orders atau wishlist items menggunakan SQL.