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A
Aso Mcp

Aso Mcp

ローカル
github.com/KenanAtmacaビジネス・マーケティング520 週間前に更新

Aso Mcp について

ASO MCP Server は、キーワード調査、競合分析、レビュー、メタデータ向けの App Store 最適化ツールを提供します。調査には API キー不要で App Store のライブデータを使い、App Store Connect のメタデータ操作には認証情報が必要です。

主な機能

  1. 01キーワード調査とランキング推移
  2. 02競合・キーワードギャップ分析
  3. 03レビューのセンチメント分析
  4. 04文字数チェック付きメタデータ提案
  5. 05国別キーワード比較
  6. 06App Store Connect のメタデータ読み取りと更新

活用シーン

  1. 01キーワードのトラフィックと競争状況の評価
  2. 02競合アプリ間のキーワードギャップの発見
  3. 03ユーザーレビューと機能要望の要約
  4. 04複数の App Store ロケールのメタデータ更新

MCP 対応

stdio 経由で MCP クライアントに ASO 調査とメタデータのツールを公開します。API 認証情報を設定すると、App Store Connect のメタデータ読み取り・更新機能を利用できます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

ASO MCP サーバー

npm version License: MIT Node.js MCP

AI アシスタント向けの App Store 最適化ツールキットです。 キーワード調査、競合分析、レビューのセンチメント分析、メタデータの最適化を、Model Context Protocol を通じて行えます。

API キーは不要です。 実際の App Store データをすぐに利用できます。155 か国以上に対応しています。

クイックスタート

npx aso-mcp

または、グローバルにインストールします。

npm install -g aso-mcp

aso-mcp を選ぶ理由

  • 20 種類の専門的な ASO ツール:キーワードの発見やランキングの推移から、App Store Connect のメタデータ管理まで対応します
  • 実際の App Store データ:最新の検索結果、評価、レビュー、候補を取得できます
  • 独自のスコアリングエンジン:Apple Search Ads API の問題に左右されない独自アルゴリズムを採用しています
  • API キー不要:設定は不要で、インストールするだけで利用できます
  • スマートキャッシュ:SQLite を利用したキャッシュにより、繰り返しのクエリを高速化します
  • レート制限:Apple によるスロットリングを避けるため、リクエストを組み込みで管理します
  • 複数の国に対応:155 以上の App Store マーケットでキーワードを分析できます

インテグレーション

Claude Desktop

設定ファイルに追加します。

OSパス
macOS~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Linux~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "aso-mcp": {
      "command": "aso-mcp"
    }
  }
}
ソースから実行しますか?
{
  "mcpServers": {
    "aso-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["tsx", "/ABSOLUTE/PATH/TO/aso-mcp/src/server.ts"],
      "cwd": "/ABSOLUTE/PATH/TO/aso-mcp"
    }
  }
}
Claude Code
claude mcp add -s user aso-mcp -- npx aso-mcp
その他の MCP クライアント

MCP 対応クライアント(ChatGPT、Cursor、Windsurf など)は、stdio トランスポート経由で接続できます。接続先として aso-mcp コマンドを指定してください。

ツール

フェーズ 1:キーワード調査
ツール説明
search_keywordsキーワードのトラフィック/難易度スコアと、ランキング上位のアプリ
suggest_keywordsアプリ ID に基づくキーワード候補(カテゴリ、類似キーワード、競合対策)
get_app_detailsアプリの ASO 情報全般とメタデータ分析
フェーズ 2:競合分析と最適化
ツール説明
analyze_competitorsキーワードに対する上位アプリのメタデータ比較と、キーワードのギャップ
optimize_metadata文字数制限のチェック付き、タイトル/サブタイトル/キーワード欄の候補
analyze_reviewsセンチメント分析、苦情と機能リクエストの抽出
track_ranking複数キーワードにおけるアプリのランキング順位(実行のたびにローカルスナップショットを保存)
get_ranking_history保存済みスナップショットから見る順位の経時的な推移:日別の順位、変化、キーワードごとの上昇/下降
keyword_gap2 つのアプリ間のキーワードの違いと、機会分析
フェーズ 3:ローカライズとレポート
ツール説明
localized_keywords国ごとのキーワードのパフォーマンス比較
get_aso_reportスコア、競合、レビューを 1 回の呼び出しでまとめた包括的な ASO レポート
フェーズ 4:ASO の生成
ツール説明
discover_keywords新しいアプリ向けのキーワードをゼロから発見
generate_aso_briefキーワードプール、競合の傾向、メタデータ候補を含む ASO ブリーフを作成
フェーズ 5:App Store Connect

AI アシスタントを離れることなく、App Store Connect からアプリのメタデータを直接読み取り、更新できます。

ツール説明
connect_setupApp Store Connect API の認証情報を設定して検証します
connect_get_appバンドル ID でアプリを検索し、ASC ID とバージョンのステータスを取得します
connect_get_metadataロケールの現在のメタデータ(タイトル、サブタイトル、キーワード、説明)を読み取ります
connect_update_metadata文字数制限の検証と変更前後の差分表示を行いながら、メタデータを更新します
connect_batch_update_metadata1 回の呼び出しで複数のロケールのメタデータを一括更新します(最大 40 ロケール)
connect_list_localizationsすべてのロケールとメタデータの完成状況を一覧表示します
App Store Connect のセットアップ

App Store Connect API キーが必要です。

オプション A:環境変数

export ASC_ISSUER_ID="your-issuer-id"
export ASC_KEY_ID="your-key-id"
export ASC_PRIVATE_KEY_PATH="/path/to/AuthKey_XXXXX.p8"

オプション B:セットアップツールを使用

"Set up App Store Connect with issuer ID xxx, key ID yyy, and key at /path/to/AuthKey.p8"

認証情報は、今後のセッション用に ~/.aso-mcp/connect-config.json に保存されます。

ユーティリティ
ツール説明
clear_cacheローカルのデータキャッシュをクリアして、最新の App Store の結果を取得します

使用例

AI アシスタントに自然な言葉で尋ねるだけです。

"How competitive is the 'fitness' keyword in the US?"

"Analyze Spotify's competitors and find keyword opportunities"

"Generate an ASO report for com.spotify.client"

"Compare 'music' and 'podcast' keywords across US, UK, and DE markets"

"Do a keyword gap analysis: Spotify vs Apple Music"

"Analyze Shazam's user reviews"

"Suggest title and subtitle for my fitness app targeting: workout, training, exercise"

"Discover keywords for a new calorie tracking app"

"Update my app's subtitle to 'AI Workout Planner' on App Store Connect"

"Show all locales and metadata status for my app"

スコアリングアルゴリズム

このサーバーは Apple Search Ads API に依存せず、独自にスコアを計算します。

スコア説明
Visibility評価、レビュー数、ランキング順位に基づきます
Competitive上位ランクのアプリの強さから算出した難易度です
Opportunityトラフィックが多く、難易度が低いほど、高い機会となります
Overallすべてのスコアを加重して組み合わせたものです(0-10)

aso npm パッケージが Apple に接続できない場合(503 エラー)、サーバーは検索結果の分析を使った独自のスコアリングに自動的に切り替えます。スコアは常に利用できます。

開発

git clone https://github.com/kenanatmaca/aso-mcp.git
cd aso-mcp
npm install

npm run dev          # Run with tsx (development)
npm run build        # Compile TypeScript
npm run inspect      # MCP Inspector UI

# Tests
npx tsx test.ts              # Core tests (17)
npx tsx test-phase3.ts       # Localization & report tests (4)
npx tsx test-generation.ts   # ASO generation tests (8)

技術スタック

  • TypeScript + Node.js 22+
  • MCP SDK:Model Context Protocol
  • app-store-scraper:App Store のデータ
  • aso:自動フォールバック機能付きの ASO スコアリング
  • better-sqlite3:キャッシュレイヤー
  • Zod:スキーマ検証

ライセンス

MIT

作者

Kenan Atmaca

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。