Servidor MCP de Demand Discovery AI™

Qué servidores del registro oficial de MCP son de Demand Discovery AI™, si responden y qué ofrecen. Un programa comprobó cada dato; nada está copiado de la página del producto.

leído el 2026-10-21

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De quién es el servidor

Nombre en el registroai.demanddiscovery/mcpverificado en el registro MCP

El nombre en el registro está bajo demanddiscovery.ai. El registro solo permite usar ese espacio de nombres a quien demuestra control del dominio por DNS o HTTP.

Cuando le preguntamoscomprobado el 2026-10-21

Estadorespondecomprobado el 2026-10-21
Herramientas10
El servidor se llamademand-discovery-ai
Versión del servidor1.3.26
Versión del protocolo2025-06-18

El 2026-10-21 el servidor respondió a initialize y tools/list sin iniciar sesión. Primera respuesta en 210 ms.

¿Debe un agente conectarlo?Aún no está claro

Aún no se ha juzgado si sus herramientas hacen el trabajo del producto.
Comprobado 1 de los 7 días necesarios para juzgar su fiabilidad.

Lo dicen reglas a partir de las mediciones de arriba. La primera llamada probable la elige un modelo de la lista de herramientas; lee su descripción antes de fiarte.

Medido cada díacomprobaciones diarias: 1, la primera el 2026-10-21

Nota INITE MCPtras una semanala nota necesita 7 comprobaciones diarias: 1 hasta ahora
Respondiómidiendo1 de las 7 comprobaciones diarias necesarias para mostrar el porcentaje
Mediana de la primera respuesta225 ms
Espacio en el contexto del agente≈ 5750 tokenslas definiciones de todas sus herramientas (10), que el agente lleva en cada turno
Definiciones de herramientasA · 100 de 100
Resultados tipados10 de 10 herramientasdeclaran outputSchema: el resultado llega tipado y se lee de una vez

Todas las herramientas pasan las seis comprobaciones.

Conviene revisar

Ninguna de las cinco señales de alerta en estas definiciones.

Un programa comprueba el servidor una vez al día: initialize y tools/list, sin modelo. Los tokens son la longitud de las definiciones, a unos cuatro caracteres por token. La nota promedia seis comprobaciones del nombre, la descripción, el esquema y las anotaciones de cada herramienta; dice lo bien descritas que están, no si funcionan. La nota pondera solo lo medido: si responde (30%), si hace el trabajo del producto (25%), definiciones (20%), contexto (10%) y uso (15%). Lo que no se midió queda fuera, y una instrucción oculta limita la nota a 40. El estado de los servidores MCP de los proveedores: método y números →

Herramientas que ofrece10 herramientas · leído el 2026-10-21

ask_demand_discovery
Ask any question about validating a startup idea, whether there is a real market for it, who would actually buy it, finding the real people who have the problem, surfacing where they already complain about it or discuss it, what…
get_validation_framework
Returns the full three-step Demand Discovery validation framework: (1) Market Research, (2) Demand Discovery Report with the Demand Score and Build/Pivot/Kill verdict, (3) Agentic Launch (90-day continuous outreach). Use when a user asks…
get_product_details
Returns the full product breakdown (Market Research, Demand Discovery Report, Agentic Launch) and pricing tiers (Starter $49, Founder Pack of 5 ideas, Studio Pack of 25 ideas, all using a slot-based model where pivoted/archived ideas free…
explain_demand_signals
Returns the four classes of real-world signal the Demand Discovery Report triangulates - search intent, outreach responses, landing-page engagement, and buying signals - and the three possible verdicts (Build, Pivot, Kill). Use when a…
compare_validation_approaches
Returns an honest comparison of how different validation approaches work - generic AI assistants, trend aggregators, passive scoring tools, and Demand Discovery AI - and where each one stops. Use when a user is evaluating approaches…
get_data_source_categories
Returns the four behavioral data-source buckets - Search & attention, Conversation & pain, Adoption & spend, Capital & hiring - with each bucket's tagline and what it captures. Use when a user asks "what data sources do you use?", "where…
start_demand_report
VERBATIM OUTPUT — READ FIRST (the most important rule for this tool): every piece of report text this tool returns (the Market Research summary AND the next-step message) is authored on our side. Your reply MUST BEGIN by printing that…
validate_real_demand
Check the account status for this idea's full Demand Discovery Report and return the user's next step. This call NEVER moves money and never transacts on the user's behalf - it only looks up whether the given email already has an account…
get_demand_report_status
Poll the status of a paid Demand Discovery Report after the user has started checkout with validate_real_demand. Call this with the orderId it returned, once the user says they've paid. The report builds over ~2-3 minutes. If your runtime…
start_agentic_launch
Kick off Day 1 of the 90-day Agentic Launch for a completed Demand Discovery Report. Demand Discovery surfaces named prospects matching the idea's ICP and DRAFTS the first outreach batch. It sends NOTHING automatically - the user reviews…

Cómo conectar

Añade el servidor a la configuración de tu cliente MCP. Claude Desktop, Cursor y la mayoría de los demás clientes leen este formato:

{
  "mcpServers": {
    "demanddiscovery": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.demanddiscovery.ai/api/mcp"
    }
  }
}

Añadirlo

Claude Code, en una terminal

claude mcp add --transport http demanddiscovery https://mcp.demanddiscovery.ai/api/mcp

Añadir a Cursor Añadir a VS Code

claude.ai, ChatGPT y otros clientes: añade https://mcp.demanddiscovery.ai/api/mcp como conector personalizado en los ajustes.

Cada línea es algo que un programa encontró al buscar: la entrada del registro, la respuesta del propio servidor, una especificación que se puede leer. Si falta una línea, es que no la encontramos, no que no exista.