featuriq-mcp

Un servidor MCP (Model Context Protocol) para Featuriq, la herramienta de feedback de producto y hoja de ruta para gestores de producto (PMs).

Conecta tu espacio de trabajo de Featuriq a cualquier cliente de IA compatible con MCP (Claude Desktop, Cursor, etc.) y consulta tus solicitudes de funciones, busca feedback de clientes, ejecuta la priorización por IA, actualiza estados y notifica a los usuarios, todo mediante lenguaje natural.

Instalación

Opción 1: ejecutar directamente con npx (no requiere instalación)

npx featuriq-mcp

Opción 2: instalar globalmente

npm install -g featuriq-mcp
featuriq-mcp

Related MCP server: Feedbucket MCP Server

Configuración

1. Obtén tu clave API

Inicia sesión en featuriq.io, ve a Settings → API y copia tu clave API.

2. Establece la variable de entorno

export FEATURIQ_API_KEY=fq_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

O copia .env.example a .env y rellena tu clave si tu cliente admite archivos .env.

3. Añadir a tu cliente MCP

Claude Desktop

Edita ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) o %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{
  "mcpServers": {
    "featuriq": {
      "command": "npx",
      "args": ["featuriq-mcp"],
      "env": {
        "FEATURIQ_API_KEY": "fq_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

Cursor

Añádelo a tus ajustes de MCP en Cursor:

{
  "featuriq": {
    "command": "npx featuriq-mcp",
    "env": {
      "FEATURIQ_API_KEY": "fq_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
    }
  }
}

Herramientas disponibles

get_top_requests

Devuelve las principales solicitudes de funciones ordenadas por número de votos o impacto en los ingresos.

Parámetros:

• limit (número, predeterminado 10) — cuántos resultados devolver

• sort_by ("votes" | "revenue_impact", predeterminado "votes") — orden de clasificación

Ejemplos de prompts:

• "¿Cuáles son las 5 funciones más solicitadas?"

• "Muéstrame las solicitudes con mayor impacto en los ingresos."

search_feedback

Busca semánticamente en todas las publicaciones de feedback usando lenguaje natural: encuentra resultados relevantes incluso cuando las palabras exactas no coinciden.

Parámetros:

• query (cadena) — qué buscar

• limit (número, predeterminado 10) — resultados máximos

Ejemplos de prompts:

• "Busca feedback sobre la carga lenta del panel."

• "Busca solicitudes relacionadas con la exportación CSV."

• "¿Qué dicen los usuarios sobre el rendimiento móvil?"

get_feature_feedback

Devuelve todos los comentarios y discusiones para una solicitud de función específica.

Parámetros:

• feature_id (cadena) — el ID único de la función

Ejemplos de prompts:

• "Muéstrame todo el feedback sobre la función feat_01j8k..."

• "¿Qué dicen los usuarios sobre la solicitud de límite de tasa de la API?"

get_prioritization

Devuelve una lista de funciones priorizadas por IA, puntuadas según los factores que elijas.

Parámetros:

• factors (matriz) — uno o más de: "votes", "revenue", "effort", "strategic_fit"

• limit (número, predeterminado 10)

Ejemplos de prompts:

• "Prioriza nuestro backlog por votos e impacto en los ingresos."

• "Dame las 10 mejores funciones clasificadas por votos, esfuerzo y ajuste estratégico."

• "¿Qué deberíamos construir el próximo trimestre basándonos en los ingresos y la alineación estratégica?"

update_feature_status

Actualiza el estado de una solicitud de función.

Parámetros:

• feature_id (cadena) — el ID único de la función

• status ("planned" | "in_progress" | "shipped" | "closed")

Ejemplos de prompts:

• "Marca la función feat_01j8k como in_progress."

• "Establece la solicitud de modo oscuro como shipped."

• "Cierra la solicitud de función para soporte de IE heredado."

notify_requesters

Envía una notificación personalizada a cada usuario que votó por una función.

Parámetros:

• feature_id (cadena) — a qué votantes de la función notificar

• message (cadena) — el mensaje a enviar (Featuriq lo personaliza por destinatario)

Ejemplos de prompts:

• "Notifica a todos los que solicitaron la exportación CSV que ya está disponible."

• "Diles a los usuarios que votaron por el modo oscuro que empezaremos a trabajar en ello el próximo sprint."

create_post

Crea una nueva publicación de feedback en un tablero de Featuriq.

Parámetros:

• board_id (cadena) — en qué tablero publicar

• title (cadena) — título corto para la publicación

• description (cadena) — descripción completa

Ejemplos de prompts:

• "Registra una solicitud de función para la importación masiva de CSV en el tablero de funciones."

• "Crea una publicación para la idea de integración con Slack de la llamada con el cliente de hoy."

Recursos disponibles

Los recursos son fuentes de datos que la IA puede leer en cualquier momento para obtener contexto.

featuriq://roadmap

La hoja de ruta actual agrupada por estado: En progreso, Planificado y Recientemente lanzado.

Ejemplos de prompts:

• "¿Qué hay en nuestra hoja de ruta actual?"

• "¿Qué funciones están en progreso ahora mismo?"

featuriq://changelog

Las últimas 20 funciones lanzadas con fechas de lanzamiento y notas de la versión.

Ejemplos de prompts:

• "¿Qué hemos lanzado recientemente?"

• "Escribe un resumen de las actualizaciones de producto del último mes."

Ejemplo de conversación

Tú: ¿Cuáles son las principales solicitudes de funciones que aún no hemos comenzado y cuáles deberíamos priorizar según los votos y el impacto en los ingresos?

Claude: (llama a get_top_requests y get_prioritization) Aquí tienes tus principales solicitudes no iniciadas...

Tú: Genial. Marca la número 1 como in_progress y notifica a todos los que votaron por ella.

Claude: (llama a update_feature_status y luego a notify_requesters) ¡Hecho! Estado actualizado y 47 usuarios notificados.

Desarrollo

git clone https://github.com/carlosalvite/featuriq-mcp
cd featuriq-mcp
npm install
npm run build
FEATURIQ_API_KEY=your_key node dist/index.js

Para observar cambios durante el desarrollo:

npm run dev

Licencia

MIT © Featuriq