Datapoint AI

Datapoint MCP

Obtén opiniones humanas reales desde cualquier cliente MCP. Realiza encuestas, comparaciones de preferencias A/B, calificaciones y rankings sobre texto, imágenes, audio y video — sin salir de tu editor.

Datapoint MCP es un servidor MCP que le da a Claude, GPT, Gemini y cualquier otro agente compatible con MCP la capacidad de reclutar humanos reales para tareas de evaluación y luego devolver los resultados agregados a la conversación. Construido sobre Datapoint AI.

Por qué

Los LLM son excelentes para generar opciones y malos para decirte cuál preferirá una persona real. Datapoint MCP cierra ese círculo: tu agente puede pasar el testigo a un panel de humanos reales y recoger los resultados unos minutos después.

Casos de uso

• Diseño y UX — Pruebas A/B de logotipos, páginas de aterrizaje, pantallas, creativos publicitarios, textos
• Evaluación de IA — calificaciones humanas de resultados de modelos, comparaciones lado a lado, verificaciones de alucinaciones
• Datos de preferencia — recopila pares RLHF / DPO a escala
• Etiquetado de conjuntos de datos — clasificación, ranking, subtitulado, moderación de contenido
• Investigación de producto — pruebas rápidas de concepto, naming, lecturas de precios
• Verificaciones humano-en-el-bucle — controla a un agente antes de que envíe algo irreversible

Herramientas

Herramienta	Descripción
setup	Autentícate con tu cuenta de Datapoint AI (abre el navegador)
upload_media	Sube imágenes, audio o video locales para que puedan usarse en una encuesta
plan_survey	Diseña una encuesta a partir de una descripción en lenguaje natural
create_survey	Lanza una encuesta a partir de un plan
check_survey	Consulta estado, progreso y resultados agregados
get_survey_responses	Obtén las respuestas crudas por anotador (paginadas)
list_surveys	Lista todas tus encuestas
pause_survey	Pausa el servicio de tareas para una encuesta activa (las respuestas en curso siguen llegando)
resume_survey	Reanuda el servicio de tareas para una encuesta pausada
cancel_survey	Cancela permanentemente una encuesta y reembolsa los créditos reservados no utilizados (irreversible)
check_balance	Consulta el saldo de tu cuenta
add_credits	Abre un enlace de pago para recargar tu cuenta

Instalación

Requiere uv en tu PATH.

Claude Code

Como plugin (recomendado):

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

Para obtener nuevas versiones: /plugin marketplace update datapoint y luego /plugin update datapoint@datapoint.

Como servidor MCP puro (en ~/.claude/settings.json):

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

Claude Desktop

Agrégalo a claude_desktop_config.json (~/Library/Application Support/Claude/ en macOS, %APPDATA%\Claude\ en Windows):

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

Reinicia Claude Desktop, luego pídele que ejecute setup.

Cursor

Agrégalo a ~/.cursor/mcp.json (o mediante Configuración → MCP):

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

Windsurf

Agrégalo a ~/.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 / modo agente)

Agrégalo al .vscode/mcp.json de tu espacio de trabajo:

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

Cualquier otro cliente MCP

Ejecuta el binario a través de stdio:

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

Uso

Una vez instalado, solo pregunta:

"Encuesta a 20 personas: ¿qué logotipo prefieren, A o B?"

"Obtén calificaciones humanas sobre estas tres salidas de modelo: ¿cuál suena más natural?"

"Haz una prueba A/B rápida sobre estos dos titulares de página de aterrizaje."

El agente llama a plan_survey para diseñarla, te muestra el plan y el costo, y luego llama a create_survey para lanzarla. Usa check_survey para monitorear el progreso y leer los resultados agregados.

Ejecuta setup primero para autenticarte si aún no lo has hecho.

Encuestas en cadena (flujo de varios pasos)

Algunas encuestas tienen preguntas dependientes: la segunda solo tiene sentido dada una respuesta específica a la primera. Descríbelo así y Claude planificará una cadena:

"Pregunta a 20 oyentes si pudieron entender al hablante en este clip. Si es sí, califica la calidad del audio del 1 al 5. Si no, omite la calificación."

Una cadena une de 2 a 5 pasos en una sola unidad de trabajo de anotador: cada paso se sirve al mismo anotador, en orden, y una regla de skip_if por paso puede finalizar la respuesta antes de tiempo. Claude te mostrará la estructura completa de la cadena (pasos, condiciones de omisión, costo) y esperará tu confirmación antes de llamar a create_survey.

El costo mostrado en plan_survey es el límite máximo (cada respuesta responde a todos los pasos); cuando se activan las reglas de skip_if, las respuestas cuestan proporcionalmente menos.

Configuración

Variable de entorno	Descripción
DATAPOINT_API_KEY	Clave API (anula la configuración guardada)
DATAPOINT_BASE_URL	URL base de la API (predeterminada: https://api.trydatapoint.com/data-labelling/v1)

Cómo se compara

	Datapoint MCP	Mechanical Turk	Prolific	UserTesting
Ejecutar desde dentro de un agente de IA / IDE	✅	❌	❌	❌
Diseñado para evaluación de IA/LLM	✅	⚠️	⚠️	❌
Pago por uso a través de API	✅	✅	✅	❌
Admite medios (imagen / audio / video)	✅	✅	✅	✅
Minutos para la primera respuesta	✅	⚠️	⚠️	❌

Enlaces

• Página principal: trydatapoint.com
• Especificación MCP: modelcontextprotocol.io
• Problemas / discusiones: GitHub

Licencia

MIT — ver LICENSE.