personal-brand-mcp について
personal-brand-mcpは、クリエイターやAIアシスタント向けに、ポジショニング、プロフィール、コンテンツ、プラットフォーム戦略の枠組みを提供します。プロフィールの監査や成長シグナルの解釈を行い、実績に基づくポジショニングを促します。
主な機能
- 01ニッチのポジショニング枠組みと実績整理
- 02プラットフォーム別プロフィール監査とルール
- 034本柱のコンテンツ体系
- 04プラットフォーム戦略と投稿頻度の指針
- 05成長シグナルの解釈
- 06枠組みの全体パック
活用シーン
- 01クリエイターのニッチと立ち位置の整理
- 02特定プラットフォーム向けプロフィールの確認
- 034本柱に沿ったコンテンツ計画
- 04閲覧数、フォロワー、売上の傾向分析
MCP 対応
ポジショニング、プロフィール監査、コンテンツ計画、プラットフォーム戦略、成長シグナルの解釈を行う7つのツールと、枠組みの全体パックをMCPクライアントに公開します。
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。
ツール
7掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
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詳細
Personal Brand MCP
ポジショニング、プロフィール文、コンテンツの柱、プラットフォーム戦略――ただ見られるだけでなく、購入するオーディエンスを築くためのフレームワークです。
免責事項。 実践事例を文書化した、体系的なポジショニングフレームワークです。成長の度合いは、一貫性、実績の質、ニッチによって異なります。
これが存在する理由
すべてのクリエイターのAIアシスタントは、同じ4つの質問を受けます。自分のコンテンツは誰に向けたものか、プロフィールには何を書くべきか、何を投稿すべきか、どのプラットフォームが重要か。ほとんどのエージェントは雰囲気で答えます。このMCPはフレームワークと監査結果を提供し、実績を超えてポジショニングを誇張することはありません。
基本ルール:裏付けのないポジショニングは、仮装にすぎません。
7つのツール
| ツール | 返される内容 |
|---|---|
get_positioning_framework | ニッチを示す文の公式(WHO x OUTCOME x HOW x RECEIPT)、4つのチェック項目、実績の一覧、競争優位性の確認 |
audit_bio | プラットフォームごとのPASS/要修正:文字数制限、誇張した肩書き、肩書きから始まる書き出し、成果の記載漏れ |
get_bio_rules | プラットフォーム別のプロフィール設計(tiktok、instagram、linkedin、x、youtube) |
get_content_pillars | 4つの柱のシステム:実績 約30%、手法 約40%、ストーリー 約20%、コンバージョン 約10% |
get_platform_strategy | 各プラットフォームの戦略的役割、コンバージョン経路、投稿頻度の最低ライン、注意点 |
interpret_growth_signal | 成長パターンの意味(再生数は多いのにフォロワーは横ばい、DMは多いのに売上は少ない……)と改善策 |
get_full_pack | すべてを1つのペイロードで取得 |
インストール
npx personal-brand-mcp # once published to npm
# or from source:
git clone https://github.com/closermethod/personal-brand-mcp && cd personal-brand-mcp && npm i && npm run build && node dist/main.js
Claude Desktop の設定:
{ "mcpServers": { "personal-brand": { "command": "npx", "args": ["personal-brand-mcp"] } } }
関連ツール
ポジショニングを固める(これ)→ 見つけてもらう(content-hooks-mcp)→ 返信を得る(outbound-engine-mcp)→ 案件の価格を決める(creator-deals-mcp)→ オーディエンスを自分のものにする(newsletter-growth-mcp)。全カタログ:MCP Hub
作成者
Elisabeth Hitz — エンタープライズ営業の経験10年以上を、クリエイター向けにリバースエンジニアリングしました。
ライセンス:MIT
コメント
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。