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Servidor MCP de INITE Studio

Quais servidores MCP são de INITE Studio, do registro oficial e encontrados perguntando ao próprio domínio, se respondem e o que oferecem. Um programa verificou cada item; nada foi copiado da página do produto.

lido em 2026-10-26

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De quem é o servidor
  • Nome no registrostudio.inite/ideaudit-toolsverificado no registro MCP

O nome no registro fica sob inite.studio. O registro só libera esse espaço de nomes para quem prova controle do domínio por DNS ou HTTP.

Quando perguntamosverificado em 2026-10-26
  • Estadorespondeverificado em 2026-10-26
  • Ferramentas21
  • O servidor se chamaideaudit
  • Versão do servidor0.1.0
  • Versão do protocolo2025-06-18

Em 2026-10-26 o servidor respondeu a initialize e tools/list sem login. Primeira resposta em 108 ms.

Um agente deve conectá-loAinda não está claro
  • As ferramentas fazem todos os casos de uso verificados: score a startup idea against market, pain and competition signals; decide go, refine or kill on a new idea.
  • Verificado em 2 dos 7 dias necessários para julgar a confiabilidade.

Depois de conectar

  • Para "decide go, refine or kill on a new idea", a primeira chamada provável é get_started.
  • Parâmetros sem tipo ou descrição em 19 de 21 ferramentas: confira os argumentos antes de chamar.

Dito por regras a partir das medições acima. A primeira chamada provável é a escolha de um modelo na lista de ferramentas; leia a descrição antes de confiar nela.

Medido todo diaverificações diárias: 2, a primeira em 2026-10-26
  • Nota INITE MCPdepois de uma semanaa nota precisa de 7 verificações diárias: 2 até agora
  • O que um agente consegue fazer com ele2 de 2 casos de uso
  • Respondeumedindo2 das 7 verificações diárias necessárias para mostrar a porcentagem
  • Mediana da primeira resposta78 ms
  • Espaço no contexto do agente≈ 4.111 tokensas definições de todas as ferramentas (21), que o agente carrega a cada turno
  • Definições das ferramentasC · 68 de 100
  • Resultados tipados0 de 21 ferramentasdeclaram outputSchema: o resultado chega tipado e é lido de uma vez
  • Parâmetros sem descrição: em 19 de 21
  • Sem dizer se só lê ou se pode destruir: 21 de 21

O que um agente consegue fazer com ele

  • consegue · score a startup idea against market, pain and competition signals
  • incerto · pull live search, Reddit and funding data into an audit
  • consegue · decide go, refine or kill on a new idea

Cada caso de uso do produto foi perguntado ao Jev junto com a lista de ferramentas deste servidor: um agente consegue fazer isso com essas ferramentas?

Vale conferir

Nenhum dos cinco sinais de alerta nestas definições.

Um programa verifica o servidor uma vez por dia: initialize e tools/list, sem modelo. Os tokens são o tamanho das definições, a cerca de quatro caracteres por token. A nota é a média de seis verificações do nome, da descrição, do esquema e das anotações de cada ferramenta; diz se as ferramentas estão bem descritas, não se funcionam. A nota pesa só o que foi medido: se responde (25%), se faz o trabalho do produto (25%), definições (20%), contexto (10%), uso (10%) e a facilidade de conectar (10%). Uma parte não medida fica de fora, e uma instrução oculta limita a nota a 40. O estado dos servidores MCP dos fornecedores: método e números →

Ferramentas que oferece21 ferramentas · lido em 2026-10-26
  • get_started

    What this server is, what it will do for you right now without an account, and what an account adds. Call this first if you have no API key — it answers in one round trip instead of sending you to a website.

  • compute_barrier

    Compute barrier_score (0-24) + label (PRISTINE/OPEN/COMPETITIVE/CROWDED) from competitor counts + SERP noise fraction.

  • compute_budget_proof

    Compute budget_proof_score (0-10) + label (STRONG/CONFIRMED/WEAK/ABSENT) + purchase_intent_pct from pricing hits + review-site hits + intent mentions.

  • compute_build_complexity

    Compute build_complexity_penalty (0-10, higher = worse) + per-factor breakdown. Hard tags: ml/realtime/blockchain/hardware/compliance/custom-ai/regulated/on-device-ai/iot.

  • compute_collection_scores

    Compute 12 deterministic collection scores (0-100) + badges + death reason for an enriched idea. Pure math. No external calls.

  • compute_crossed_matrix

    Crossed-product audit explorer. Same input as compute_dealbreakers_v2 — returns substrate verdict (no-observer baseline) + crossed verdict (when observer supplied) + a 5-row matrix of {solo, cofounded_technical, cofounded_business…

  • compute_dealbreakers_v2

    Methodology v2 dealbreakers — stage-aware weights + confidence-weighted lens scoring + risk-asymmetric verdict (GO requires score≥80 AND zero red flags AND avg confidence≥0.6). Optional `observer` triggers the crossed-product pipeline…

  • compute_funding_momentum

    Compute funding_momentum_score (0-10) + badge (HOT/WARM/COOL/COLD) from tier-weighted funding-article hit counts.

  • compute_hiring_demand

    Compute hiring_demand_score (0-10) from priority-weighted ATS site hit counts (use registries/hiring-sources for priorities).

  • compute_lrs_composite_v2

    LRS composite v2 — 6 components (SV, Pain, Barrier, Monet, X-Signal, Budget-Proof). Default Python weights 0.18/0.22/0.18/0.14/0.18/0.10 sum=1.0. Returns BOTH weighted score and equal-weight baseline (per OECD Handbook + Greco 2018…

  • compute_lrs_composite

    Compose lrs_final_100 (0-100) + label (WEAK/EMERGING/GOOD/STRONG/ELITE) + leaderboard_eligible flag + sub-percent breakdown. Weights: sv 0.25, sp 0.30, barrier 0.25, monetization 0.20.

  • compute_monetization

    Compute monetization_score (0-21) + label + has_pricing_anchors from pricing anchors + model tags + deal cycle hint.

  • compute_multi_source_tam

    Multi-source TAM consensus. Pass 2-3 sources of market-size text. Optional `estimateYear` per source — when supplied, the result includes yearRange and a hasStaleData flag (true if the span exceeds 5 years). Outliers are dropped by…

  • compute_ppc_spend_signal

    Wave 5 N.4 — compute ppc_spend_score (0-10) + label (STRONG/CONFIRMED/WEAK/ABSENT) + market_saturation from PPC traffic projection (avgCpcUsd, totalMonthlySpendUsd, optional competitorBidders + competition). Feed numbers from…

  • compute_search_velocity_v2

    Search velocity (0-25) v2 — canonical 0.40*volume + 0.30*trend + 0.20*intent + 0.10*geo. CRITICAL: externalVolumeNorm MUST come from external sources (Amazon BSR / app store installs / job-board postings) — NOT the Trends timeline (would…

  • compute_search_velocity

    Compute search_velocity_score (0-25) from Trends timeline values + rising queries count + geo region count.

  • compute_social_pain

    Compute social_pain_score (0-30) + total mentions + dominant perspective (business/consumer/trend/mixed).

  • compute_urgency_composite

    Compose composite_urgency_score (0-10) + badge (LOW/MEDIUM/HIGH/VERY_HIGH/EXTREME) from 3 sub-scores: news, pain, hiring.

  • compute_x_signal

    Compute x_signal_score (0-20) + recency share + positivity rate from X/Twitter mention counts.

  • derive_kill_criteria

    Derive a falsifiable, data-driven list of kill criteria from upstream signals — the outputs of validate_unit_economics and compute_dealbreakers_v2, plus an ICP drift count. Returns one row per rule with {rule, threshold, status…

  • validate_unit_economics

    Sanity-check a unit-economics row before publishing it in a business-model slide. Catches the math-drift class of failures (customers × ARPU ≠ revenue), enforces the LTV/CAC ≥ 1.5 floor, the cohort-positivity check, and CAC payback…

Como conectar

Adicione o servidor à configuração do seu cliente MCP. Claude Desktop, Cursor e a maioria dos outros clientes leem este formato:

{
  "mcpServers": {
    "ideaudit-tools": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.inite.studio/mcp"
    }
  }
}

Adicionar

Claude Code, no terminal

claude mcp add --transport http inite https://api.inite.studio/mcp

Adicionar ao CursorAdicionar ao VS Code

claude.ai, ChatGPT e outros clientes: adicione https://api.inite.studio/mcp como conector personalizado nas configurações.

Também distribuído por: npm

Cada linha é algo que um programa encontrou ao procurar: o registro, a resposta do próprio servidor, uma especificação que se lê. Linha ausente quer dizer que não encontramos, não que não exista.