Persuasion Taxonomy MCP

npx add-mcp 'https://taxonomy.coppica.com/mcp'

Persuasion Taxonomy MCP

अधिकांश AI-लिखित मार्केटिंग कॉपी एक ही कारण से विफल होती है। मॉडल पाठक के हर प्रश्न का उत्तर सबसे अपेक्षित कदम से देता है, और सबसे अपेक्षित कदम वही है जिसे पाठकों ने छोड़कर आगे बढ़ना सीख लिया है।

यह सर्वर आपके AI को पाठक का बेहतर मॉडल देता है। हर कोई जो विज्ञापन, पेज या ईमेल पढ़ता है, चुपचाप नौ प्रश्न पूछ रहा है:

1. मैं यह क्यों पढ़ रहा हूँ?
2. क्या यह मेरे लिए लिखा गया है?
3. मेरी समस्या वास्तव में कितनी गंभीर है?
4. क्या मैं इसके बारे में सही सोच रहा हूँ?
5. क्या मैं दावे पर भरोसा कर सकता हूँ?
6. उसके बाद मेरा जीवन कैसा दिखेगा?
7. हाँ कहने से मुझे क्या रोक रहा है?
8. मुझे अभी कार्रवाई क्यों करनी चाहिए?
9. क्या मुझे बोलने वाले को पसंद और भरोसा है?

कॉपी तब प्रभावी होती है जब वह उन प्रश्नों का उत्तर देती है जिनकी उसके लक्ष्य को आवश्यकता होती है, उन्हें सच्चाई से उत्तर देती है, और उत्तर एक साथ फिट होते हैं। सर्वर आपके AI को उन प्रश्नों के आसपास कॉपी की योजना बनाने, किसी के देखने से पहले उसके खिलाफ ड्राफ्ट की जाँच करने, और स्पष्ट कदम से आगे बढ़कर वास्तविक विज्ञापन से प्रलेखित 766 अनुनय तकनीकों में से एक तक पहुँचने में मदद करता है। यह A/B परीक्षणों के पीछे का गणित भी करता है।

यह मुफ़्त है और इसके लिए किसी API कुंजी की आवश्यकता नहीं है। यह अपनी ओर से कोई AI कॉल भी नहीं करता: आपका मॉडल सोचता है, और सर्वर केवल कैटलॉग परोसता है और सादा कोड चलाता है।

इसे कनेक्ट करें

होस्टेड सर्वर https://taxonomy.coppica.com/mcp पर रहता है। कोई भी क्लाइंट जो रिमोट MCP सर्वर (Streamable HTTP) स्वीकार करता है, उस URL का उपयोग वैसे ही कर सकता है।

Claude Code

claude mcp add --transport http persuasion-taxonomy https://taxonomy.coppica.com/mcp

Claude Code प्लगइन। यह सर्वर के साथ एक छोटा कौशल जोड़ता है जो Claude को बताता है कि उस तक कब पहुँचना है।

/plugin marketplace add Otha-Labs/persuasion-mcp
/plugin install persuasion-taxonomy@persuasion-taxonomy

Claude, ChatGPT और कस्टम कनेक्टर वाले अन्य ऐप्स। एक कस्टम कनेक्टर जोड़ें और ऊपर दिया गया URL पेस्ट करें। साइन इन करने की कोई आवश्यकता नहीं है।

Cursor (.cursor/mcp.json)

{ "mcpServers": { "persuasion-taxonomy": { "url": "https://taxonomy.coppica.com/mcp" } } }

VS Code (.vscode/mcp.json)

{ "servers": { "persuasion-taxonomy": { "type": "http", "url": "https://taxonomy.coppica.com/mcp" } } }

इसे अपनी मशीन पर चलाएँ (कोई भी क्लाइंट जो स्थानीय सर्वर लॉन्च करता है)

{ "mcpServers": { "persuasion-taxonomy": { "command": "npx", "args": ["-y", "@coppica/persuasion-mcp"] } } }

आपका AI इसके साथ क्या कर सकता है

आपको टूल्स के नाम बताने की आवश्यकता नहीं है। जो चाहिए वह माँगें और एक सक्षम मॉडल सही टूल तक पहुँचता है, और परीक्षण में उसने हमारे द्वारा आज़माए गए सभी 16 यथार्थवादी अनुरोधों में ऐसा किया, बिना यह बताए कि सर्वर मौजूद है।

जब कोई पूछता है...	उत्तर देने वाला टूल
"मेरे लिए लैंडिंग पेज / विज्ञापन / ईमेल / सेल्स लेटर लिखें"	plan_marketing_copy एक शब्द लिखे जाने से पहले नौ प्रश्नों के आसपास योजना बनाता है
"क्या यह अच्छा है?", "इसे रोस्ट करें", "इस कॉपी में क्या गलत है?"	diagnose_marketing_copy दिखाता है कि कॉपी किन प्रश्नों का उत्तर देती है, किन्हें छोड़ती है, और क्या मशीन-लिखित जैसा पढ़ा जाता है
"मेरा विज्ञापन क्लिक तो पाता है लेकिन बिक्री नहीं"	explain_why_not_converting लक्षण से पीछे की ओर काम करके अनुत्तरित प्रश्न तक पहुँचता है
"मुझे भरोसा बनाने के अन्य तरीके दें", "इसे कम सामान्य बनाएं"	find_persuasion_techniques कम अपेक्षित कदम के लिए कैटलॉग खोजता है
"इस तकनीक को क्या कहते हैं?", "यह कैसे काम करती है?"	get_persuasion_technique वास्तविक उदाहरणों और जब यह उल्टा पड़ता है, के साथ पूरी प्रविष्टि लौटाता है
"इनमें से कौन सी हेडलाइन सबसे अच्छी है?"	check_headlines बताता है कि प्रत्येक पंक्ति किस पर दांव लगा रही है और किन दो का परीक्षण करना है
"क्या यह दावा विश्वसनीय है?", "क्या यह बटन अच्छा है?"	check_marketing_claims अस्पष्ट अतिशयोक्ति, अप्रमाणित वादे और स्टॉक बटन पकड़ता है
"मुझे यह परीक्षण कितने समय तक चलाना चाहिए?"	plan_ab_test परीक्षण का आकार तय करता है और इसे इस तरह तैयार करता है कि परिणाम आपको कुछ सिखाए
"क्या मेरा परीक्षण जीता?"	read_ab_test_result परिणाम पढ़ता है और जब यह झूठ बोल सकता है तो चेतावनी देता है

यह चार तैयार प्रॉम्प्ट (/roast, /brief, /why-not-converting और /next-test) और नौ प्रश्नों को एक संसाधन के रूप में भी प्रदान करता है जिसे आप पूरा पढ़ सकते हैं।

यह क्या रखता है

आपके द्वारा भेजी गई कोई भी चीज़ नहीं। आपकी कॉपी, आपका ब्रीफ और आपके परीक्षण संख्याएँ उस एक अनुरोध का उत्तर देने के लिए उपयोग की जाती हैं और फिर छोड़ दी जाती हैं। होस्टेड सर्वर लॉग करता है कि कौन सा टूल कब बुलाया गया था, और किसी भी वेबसाइट की तरह, इसका होस्ट थोड़े समय के लिए सामान्य अनुरोध लॉग रखता है। पूरी नीति taxonomy.coppica.com/privacy पर है।

तकनीकें कहाँ से आती हैं

हर तकनीक The Persuasion Taxonomy में एक प्रविष्टि है, जो वास्तविक विज्ञापनों, सेल्स लेटर, ईमेल और पेजों से प्रलेखित अनुनय तकनीकों की एक सूची है, जिसमें 1920 के दशक से अब तक के उदाहरण हैं। कैटलॉग CC BY 4.0 के तहत मुफ़्त है। जब आपका AI किसी तकनीक का उपयोग करता है, तो वह तकनीक का नाम बताता है और उसके पेज से लिंक करता है, ताकि आपका पाठक सलाह के पीछे के वास्तविक उदाहरण देख सके।

विकास

npm install
npm run build
npm run smoke            # connects as a client over stdio and calls every tool
npm run smoke -- --http  # the same, over Streamable HTTP
npm run voice            # checks every model-facing string for machine tells

data/ में कैटलॉग एक स्नैपशॉट है। npm run export-data इसे ताज़ा करता है, और इसे Coppica के डेटाबेस तक पढ़ने की पहुँच चाहिए, इसलिए बाहरी योगदानकर्ता स्नैपशॉट के खिलाफ वैसे ही काम कर सकते हैं जैसे वह है।

src/http.ts मॉड्यूल handleMcpRequest(request) निर्यात करता है, जो एक वेब-मानक Request लेता है और एक Response लौटाता है। यह इसे कहीं भी होस्ट करना आसान बनाता है जो fetch बोलता है: एक Next.js रूट, एक Vercel या Cloudflare फ़ंक्शन, या सादा Node 18 और उससे ऊपर।

आवाज़

सर्वर मॉडल को जो भी शब्द दिखाता है, वह उसी तरह पढ़ा जाता है जैसे एक अच्छा प्रत्यक्ष-प्रतिक्रिया लेखक लिखता है: सादे शब्द, पूर्ण वाक्य जो एक दूसरे में प्रवाहित होते हैं, कोई em डैश नहीं, कोई चिल्लाते हुए लेबल नहीं और कोई "यह X नहीं है, यह Y है" नहीं। यह निर्देशों, टूल विवरणों, आउटपुट की हर पंक्ति और हर त्रुटि संदेश पर लागू होता है। एक मॉडल जो कुछ भी पढ़ता है उसकी आवाज़ उठाता है और उसे उस व्यक्ति तक पहुँचाता है जिसके लिए वह लिख रहा है, इसलिए टूल को उस लेखन का मॉडल बनाना होगा जो वह माँगता है। src/voice.ts स्कोरर्स के निष्कर्षों को सादे वाक्यों में बदल देता है, और npm run voice इसे ईमानदार रखता है।

लाइसेंस

कोड MIT है। data/ में कैटलॉग डेटा CC BY 4.0 है और Coppica द्वारा The Persuasion Taxonomy का है।

परिचय

Coppica द्वारा निर्मित। यह सर्वर जानता है कि पाठक कैसे सोचते हैं। Coppica पाठक के उसी मॉडल को आपके लाइव रूपांतरण डेटा से जोड़ता है, ताकि समय के साथ यह सीख सके कि कौन से उत्तर वास्तव में आपके खरीदारों को बेचते हैं।