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Bittlebits.ai Mcp

Bittlebits.ai Mcp

リモート
github.com/bittlebitsaiAI・エージェント118 週間前に更新
リポジトリ

Bittlebits.ai Mcp について

Bittlebits MCP Serverは、GEOスコア、ページ内容、書き換え提案をコーディングエージェントなどのMCPクライアントに提供します。セットアップ用コマンドラインツールでクライアントを設定でき、提案の確認やコードベースへの反映に使えます。

主な機能

  1. 01GEO指標スコアの取得
  2. 02ページの書き換え提案
  3. 03ページのHTMLとMarkdown取得
  4. 04クライアントのMCP設定
  5. 05設定済みAIセッションの起動

活用シーン

  1. 01ページのGEOスコア確認
  2. 02コードベースへの文案修正の適用
  3. 03Bittlebitsが取得したページ内容の確認
  4. 04編集後のページ再評価

MCP 対応

Bittlebitsのページスコア、書き換え提案、取得コンテンツをツールとしてMCPクライアントに公開します。付属のsetupコマンドでクライアント接続を設定できます。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://bittlebits.ai/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

Bittlebits MCP サーバー

Bittlebits の GEO スコアと書き換え提案を、Claude Code、Cursor、VS Code、Codex など、MCP に対応したあらゆるクライアントの AI エージェントに直接取り込む Model Context Protocol サーバーです。

コンテンツをコピーして行き来する代わりに、エージェントが Bittlebits の提案を取得し、コードベースに直接適用できます。


クイックスタート

npx @bittlebits.ai/mcp setup

次の手順ですべて設定できます。

  1. クライアントを選択する — Claude Code、Cursor、VS Code、Codex(任意の組み合わせ)。
  2. サインインする — ブラウザーウィンドウが開きます。Bittlebits にログインすれば完了です。API キーが取得され、ローカルの ~/.bittlebits/config.json にキャッシュされます。
  3. 接続する — サーバーの設定が各クライアントに書き込まれます。クライアントを再起動して、使い始めましょう。

キーをコピーして貼り付けたり、JSON を手動で編集したりする必要はありません。

すでに API キーをお持ちですか?ブラウザーでの操作を省略できます。 npx @bittlebits.ai/mcp setup --api-key bb_your_key


できること

接続したら、エージェントに次のように尋ねてみましょう。

  • 「このページで Bittlebits が変更を推奨している箇所を表示して、理由を説明してください。」
  • 「Bittlebits の提案を適用して、ホームページのコピーを書き換えてください。」
  • 「最も低い指標はどれですか?最初に何を修正すべきですか?」
  • 「ランディングページのスコアを取得して、コードベース内のファイルを見つけて更新してください。」

利用可能なツール

ツール機能
get_scoreページの GEO 指標スコアを、各項目 0~10 で返します
get_rewriteBittlebits の提案を適用した、ページの元のコンテンツと書き換え後のコンテンツを返します
get_url_contentBittlebits が取得したページの生の HTML と Markdown を返します

すべてのツールは、url(ページの完全な URL)または url_id(すでにわかっている場合は Bittlebits の内部 ID)のいずれかを受け取ります。初回の実行時は Bittlebits がページを処理するため、結果が出るまで数分かかることがあります。


setup コマンド

npx @bittlebits.ai/mcp setup [options]

  --claude --cursor --vscode --codex   Configure specific clients (skips the menu)
  -p, --project                        Write project-scoped config (current directory)
  --global                             Write user-global config
  --api-key <key>                      Use this key instead of signing in
  -y, --yes                            Non-interactive (use flags/defaults)

各クライアントの設定ファイルの書き込み先は次のとおりです。

クライアントプロジェクトスコープグローバルスコープ
Claude Code.mcp.json~/.claude.json
Cursor.cursor/mcp.json~/.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.jsonユーザーの mcp.json
Codex.codex/config.toml~/.codex/config.toml

setup は安全に再実行できます。既存のファイルに統合し、他の MCP サーバーの設定を保持したまま、Bittlebits のエントリーのみを更新します。


launch コマンド

すでに setup を実行しましたか?launch を使うと、手動で設定しなくても、Bittlebits が読み込まれた状態で AI セッションをすぐに開けます。

npx @bittlebits.ai/mcp launch

このコマンドは、マシンにインストールされている AI クライアント(Claude Code、Codex)を検出して、セッションを開きます。両方が見つかった場合は、どちらを使うか選択するよう求められます。

npx @bittlebits.ai/mcp launch [options]

  -c, --client <name>   Force a specific client: claude, codex
  -p, --prompt <text>   Send an initial prompt (non-interactive / scripted use)

使用例:

# Interactive session with auto-detected client
npx @bittlebits.ai/mcp launch

# Force Claude Code
npx @bittlebits.ai/mcp launch --client claude

# One-shot score in your terminal
npx @bittlebits.ai/mcp launch --client claude --prompt "Get the GEO score for nike.com"

手動設定

自分で接続したい場合は、stdio トランスポートに対応するクライアントであればどれでも使えます。環境変数に BITTLEBITS_API_KEY を設定して npx bittlebits-mcp を実行してください。API キーは bittlebits.ai の Settings → API Keys で確認できます。

Claude Code(CLI):

claude mcp add --transport stdio bittlebits -e BITTLEBITS_API_KEY=your_key -- npx -y @bittlebits.ai/mcp

Cursor / Claude Code(.cursor/mcp.json または .mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "bittlebits": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@bittlebits.ai/mcp"],
      "env": { "BITTLEBITS_API_KEY": "your_key_here" }
    }
  }
}

VS Code(.vscode/mcp.json):

{
  "servers": {
    "bittlebits": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@bittlebits.ai/mcp"],
      "env": { "BITTLEBITS_API_KEY": "your_key_here" }
    }
  }
}

Codex(~/.codex/config.toml):

[mcp_servers.bittlebits]
command = "npx"
args = ["-y", "@bittlebits.ai/mcp"]

[mcp_servers.bittlebits.env]
BITTLEBITS_API_KEY = "your_key_here"

前提条件


開発

git clone https://github.com/bittlebitsai/bittlebits-mcp
cd bittlebits-mcp  # local dev still uses the folder name
npm install
npm run dev       # run the server with tsx (no build step)
npm run build     # compile to dist/

# Try the setup flow
node dist/index.js setup

環境変数:

  • BITTLEBITS_API_KEY — サーバーモード用の API キー(ブラウザーでのログインを省略します)。

ヒント

  • 残したい内容を具体的に伝えましょう。 ブランドのトーンが重要な場合は、エージェントに「提案を適用しつつ、くだけた会話調は維持してください」と伝えてください。
  • 長いページはセクションごとに作業すると、確認しやすくなります。
  • 編集後に再スコアリングしましょう。 ページを更新したら、新しい Bittlebits スコアを取得して、指標がどれだけ改善したか確認してください。

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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。