인구 인텔리전스 · MCP

시뮬레이션 포커스 그룹을,
에이전트가 호출하는 도구로.

AI 에이전트는 작업 도중에 CrowdOS MCP 서버로 조사를 실행합니다. Free를 포함한 모든 플랜에서 사용할 수 있습니다. URL 하나를 추가하거나 pip install을 한 번 실행하면 됩니다. 패널은 인구 조사 자료로 구성되며, 서로의 의견이 갈립니다. 한 모델의 의견이 아닙니다.

MODEL CONTEXT PROTOCOL·CLAUDE DESKTOP · CURSOR · CLINE·에이전트 호출 가능한 15개 도구·PRO·MAX에 포함

MCP란

Claude가 이미 사용하는 프로토콜

Model Context Protocol(모델 컨텍스트 프로토콜)은 AI 에이전트를 외부 서비스에 연결하기 위해 Anthropic이 만든 개방형 표준입니다. Claude Desktop, Cursor, Cline, Zed를 비롯해 계속 늘어나는 에이전트 프레임워크(LangGraph, CrewAI, AutoGPT, Devin)가 이를 기본으로 지원합니다. MCP 서버를 호스트 설정에 넣기만 하면 그 도구가 모델의 도구 목록에 나타납니다. 연결용 글루 코드도, 앱마다 다른 SDK도 필요하지 않습니다.

CrowdOS는 두 가지 방식으로 지원합니다. API가 직접 제공하는 호스팅 엔드포인트와, 이 엔드포인트로 중계하는 데스크톱 호스트용 pip 설치형 stdio 서버입니다. 둘 다 계정에 같은 도구를 제공하며 요청 정리, 응답 축약, 오류 정제를 처리합니다.

HOSTS

LangGraph and CrewAI run the agent. CrowdOS is the crowd.

CrowdOS is the crowd an agent should query. LangGraph and CrewAI are hosts: the place the agent runs. Mount the server and the same tools show up in the model's tool picker. AutoGPT and Devin speak the protocol too, the same way Claude Desktop, Cursor and Cline do.

A PROMPT IS NOT A PANEL

An agent role-playing a panel isn't enough

One model acting like N personas (effectively n=1).

An LLM persona is a costume for one prompt. Ours is a database row: census-grounded people with a fixed identity, an opinion history, and a standing news habit. Query that crowd. Do not ask one model to play the panel.

  • 연결

    호스팅형: URL만 추가하면 설치할 것이 없습니다

    URL
    https://api.crowdos.ai/mcp

    MCP 엔드포인트는 API가 직접 제공하므로 항상 플랫폼과 동기화되어 있으며, 업데이트할 패키지가 없습니다. claude.ai(설정 → 커넥터), Cursor, 또는 원격 서버를 지원하는 모든 클라이언트에 원격 MCP 서버로 추가하십시오. OAuth를 지원하는 클라이언트는 최초 연결 시 로그인과 동의 절차를 안내하며, 부여된 권한은 /account/api-keys에 철회 가능한 키로 표시됩니다. 헤더를 전송하는 클라이언트는 Authorization: Bearer crowd_...와 MCP 키를 사용합니다.

  • 설치

    직접 호스팅: pip 한 번, 설정 블록 하나

    BASH
    pip install crowdos-mcp

    그런 다음 /account/api-keys에서 MCP 키를 만들고(모든 플랜에서 만들 수 있습니다), 아래 내용을 Claude Desktop 설정 파일(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)에 붙여 넣습니다.

    JSON
    {
  "mcpServers": {
    "crowdos": {
      "command": "crowdos-mcp",
      "env": {
        "CROWDOS_API_KEY": "crowd_..."
      }
    }
  }
}

    Cursor와 Cline도 각자의 MCP 서버 설정에서 같은 JSON 구조를 사용합니다. 호스트를 다시 시작하면 CrowdOS 도구가 에이전트의 도구 목록에 나타납니다.

BY RESEARCH JOB

The same tools, grouped by the question

The list below is every tool the server exposes. These four groups are the research jobs an agent is usually hired for.

  • OPINION

    What do people think?

    run_focus_group is a voting study: a sentiment summary and representative quotes. run_debate is a multi-round debate: convergence and the shift from round to round.

  • CHOICE

    Which option wins?

    compare_options is an A/B/C/D test on text options: a Borda leaderboard and a winner. rank_items is MaxDiff: a rank order with bootstrap rank intervals.

  • PRICING

    What would they pay?

    test_pricing runs a Van Westendorp or Gabor-Granger study: price points and a revenue curve.

  • BUDGET

    What will this study cost?

    preview_cost estimates the cost before the agent commits. It is free to call.

도구

15개의 도구, 에이전트에 맞춘 형태

  • run_focus_group모든 플랜

    감성 / 투표 조사——sentiment_summary와 대표 인용

  • run_debate모든 플랜

    다중 라운드 모의 토론——수렴도와 라운드별 입장 변화

  • compare_options모든 플랜

    2~10개 텍스트 옵션(플랜 한도: Free 3개, Pro 5개, Max 10개)에 대한 A/B/C/D 테스트——보르다 순위표와 최종 승자

  • test_pricingPRO + MAX

    Van Westendorp / Gabor-Granger 가격 조사——가격 지점과 매출 곡선

  • rank_itemsPRO + MAX

    4~200개 항목 MaxDiff——부트스트랩 순위 구간이 포함된 순위

  • pretest_questions엔터프라이즈

    설문 초안 1~40개 문항 사전 테스트——실사 전에 문항별 판정 제공

  • estimate_reach모든 플랜

    custom_audience 필터가 나타내는 오디언스의 폭을 미리보기——무료

  • preview_cost모든 플랜

    실행을 확정하기 전에 비용과 소요 시간을 추정——에이전트는 여기서 예산을 잡습니다

  • list_demographic_presets모든 플랜

    사용 가능한 오디언스 템플릿 조회

  • get_simulation모든 플랜

    이전에 실행한 조사의 전체 결과 조회

  • cancel_simulation모든 플랜

    실행 중인 조사를 중단하고 예약된 금액을 해제

  • crowd_sample모든 플랜

    운영 중인 에이전트 인구 집단 열람(비식별 처리)

  • list_panels엔터프라이즈

    저장된 패널 목록(persist_panel / evolve_panel 실행으로 생성) — 메타데이터만, 최신순

  • get_panel엔터프라이즈

    저장된 패널 1개의 상세 — 규모, 만료일, 인구통계 구성, 기록된 세션(응답자 명단은 제외)

  • delete_panel엔터프라이즈

    본인 소유의 저장된 패널 삭제 — 즉시 영구 삭제

preview_cost는 대부분의 에이전트가 가장 활용하지 못하는 도구입니다. 패널이 100명을 넘는 조사 전에는 반드시 호출해 비용(센트)과 소요 시간(초) 추정치를 확인한 뒤, 예산에 맞는지 판단하십시오. 호출은 무료입니다.

실제 사용

에이전트 실행은 이렇게 보입니다

TEXT
> 기업이 주 4일 근무제를 의무화해야 하는지 포커스 그룹을 실행해 줘.
   us_general_population에서 200개 에이전트를 사용해.

[tool: preview_cost]   → estimate_cents=400 · ~33-88s
[tool: run_focus_group] → sim ad4b3736…
   sentiment_summary: { positive_pct: 71.5, negative_pct: 18.0,
                        neutral_pct: 10.5 }
   sample_responses: [ Maria Chen "It would be great for ...", ... ]
   billing.actual_cents: 400

표본 규모가 작지 않으므로 에이전트는 먼저 preview_cost를 선택하고, 4.00달러면 감당할 수 있다고 확인한 뒤 run_focus_group을 실행합니다. 축약된 응답(감성 요약 + 대표 인용 5건 + 과금 정보)은 컨텍스트에 무리 없이 들어갑니다. 응답자 개개인의 판단 근거가 필요하다면 get_simulation으로 전체 페이로드를 가져올 수 있습니다.

ACCURACY

The opinion benchmark, published

On the Pew opinion benchmark, the crowd's opinion distribution matches published polling at 93.3% parity, with a mean absolute error of 3.36 percentage points and a Pearson r of 0.984. That published figure is the opinion benchmark. Creative ranking and in-market ad performance are measured separately.

비용

모든 플랜에서

MCP는 Free를 포함한 모든 플랜에서 사용할 수 있습니다. 조사는 웹 앱과 동일한 응답자당 단가로 지갑에서 차감되며, 소규모 포커스 그룹은 약 0.40달러입니다.

패널은 웹과 마찬가지로 플랜을 따릅니다. Free는 최대 20명, Pro는 500명, Max는 1,000명이며, 요청은 분당 5회·30회·120회, 월 MCP 사용 한도는 $5·$500·$2,500입니다. 요금 →

run_focus_group / run_debate 응답에는 항상 billing.actual_cents 필드가 포함되어, 에이전트가 스스로 누적 사용액을 관리할 수 있습니다.

프레임워크

REST API는 엔터프라이즈 계정 전용입니다

에이전트 호스트가 아닌 자체 코드에서 CrowdOS를 호출하려면, 엔터프라이즈 계정에서 REST API를 사용할 수 있습니다. 엔터프라이즈 → LangGraph와 CrewAI에는 커뮤니티가 만든 MCP 브리지 패키지가 있어, MCP 호스트를 실행하지 않고도 CrowdOS 서버를 프레임워크 에이전트에 연결할 수 있습니다.

WHERE THIS FITS

The same crowd, in the browser

The MCP server is the way an agent runs a focus group. Pulse is a vote, a debate or a comparison. Screening Room pressure-tests a creative, a concept or a deck before you ship. Ads Labo reads which of two to four ad variants a panel prefers.

FAQ

What is a focus group MCP server?

A focus group MCP server is a Model Context Protocol endpoint an AI agent can call. CrowdOS speaks it two ways: a hosted endpoint the API serves directly, and a pip-installable server for desktop hosts. Both offer the same tools for your account. Claude Desktop, Cursor, Cline, Zed, LangGraph, CrewAI, AutoGPT and Devin speak the protocol. Drop the server into the host's config and its tools show up in the model's tool picker.

Does it work with Claude, Cursor and Cline?

Yes. Claude Desktop, Cursor and Cline speak Model Context Protocol natively. Cursor and Cline use the same JSON shape in their MCP-server settings. Restart the host and the CrowdOS tools appear in the agent's tool picker.

How is CrowdOS different from LangGraph or CrewAI?

CrowdOS is the crowd an agent should query. LangGraph and CrewAI are hosts: the place the agent runs. LangGraph and CrewAI have community MCP-bridge packages that let you mount the CrowdOS server into a framework agent without running an MCP host.

Why not prompt an agent to role-play a panel?

One model acting like N personas (effectively n=1). An LLM persona is a costume for one prompt. Ours is a database row: census-grounded people with a fixed identity, an opinion history, and a standing news habit. Query that crowd. Do not ask one model to play the panel.

How accurate is the crowd an agent queries?

On the Pew opinion benchmark, the crowd's opinion distribution matches published polling at 93.3% parity, with a mean absolute error of 3.36 percentage points and a Pearson r of 0.984. That is the published opinion benchmark. The full ledger is on the benchmarks page. Creative ranking and in-market ad performance are measured separately.

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