# Outset

Подключает ИИ-агента к Outset для создания исследований, запуска набора участников и анализа ответов. Работает через удалённый MCP-сервер.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI
- Автор: Outset-AI
- Лицензия: MIT · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/Outset-AI/outset-mcp
- Обновлён: 2026-07-02
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/outset

## Что делает

Outset связывает ИИ-агента с платформой исследований через удалённый MCP-сервер. Агент умеет создавать и редактировать исследования: добавлять проекты, разделы, вопросы, скринеры, условия показа, квоты и концепции. Также он запрашивает отчёты, ответы, сводные выводы, категории и отдельные фрагменты интервью.

Через сервер можно настроить и запустить набор участников, указав размер выборки, вознаграждение и демографические фильтры. Запуск может повлечь расходы и требует отдельного разрешения `studies:launch`. Доступ ограничивают области OAuth и роли организации.

Локальный процесс запускать не нужно: клиент подключается к `https://api.outset.ai/mcp/` по Streamable HTTP и проходит OAuth 2.1 с PKCE. Репозиторий содержит манифесты для каталогов и плагинов, а сам сервер работает удалённо.

## Требования
- Удалённый сервер: `https://api.outset.ai/mcp/`

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
claude mcp add --transport http mcp https://api.outset.ai/mcp/
```

### Codex

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
codex mcp add outset --url https://api.outset.ai/mcp/
```

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "outset": {
            "url": "https://api.outset.ai/mcp/"
        }
    }
}
```

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "outset": {
            "type": "http",
            "url": "https://api.outset.ai/mcp/"
        }
    }
}
```

### Gemini CLI

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
gemini mcp add -t http outset https://api.outset.ai/mcp/
```

## Когда брать
- создать исследование с вопросами и скринерами
- настроить набор участников по фильтрам
- запустить рекрутинг с заданным вознаграждением
- запросить отчёты и сводные выводы
- получить сведения о рабочих пространствах и проектах

## Примеры запросов агенту
- Создай исследование о новом продукте с разделами, вопросами и скринером.
- Настрой набор участников с нужным размером выборки, вознаграждением и демографическими фильтрами.
- Покажи отчёт, ответы и основные выводы по этому исследованию.

## Похожие
- [MCP Toolbox for Databases](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/googleapis-mcp-toolbox-for-databases.md) — MCP-сервер · ★ 16730
- [labelhead-artist-momentum](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/labelhead-artist-momentum.md) — MCP-сервер · ★ 107701
- [Agent Skills Search Server](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/agent-skills-search-server.md) — MCP-сервер · ★ 26673
- [Skyvern](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/skyvern.md) — MCP-сервер · ★ 23283
- [Nhost](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/nhost.md) — MCP-сервер · ★ 9369
- [PraisonAI](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/praisonai.md) — MCP-сервер · ★ 9298

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md