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surveyloop

surveyloop

ローカル
github.com/CloudCorpRecordsビジネス・マーケティング01 週間前に更新

surveyloop について

surveyloopは、Inquiraのホスト型調査サービスへのローカルブリッジで、AI生成の調査を作成、公開、分析できます。回答の取得やレポート作成まで扱いますが、リンクの配布は呼び出し側が行います。

主な機能

  1. 01調査目的からアンケートを生成
  2. 02公開と共有リンクの取得
  3. 03ステータス別の調査一覧
  4. 04送信された回答の取得
  5. 05AI分析レポートの生成

活用シーン

  1. 01顧客調査用アンケートの作成
  2. 02アンケートの公開とリンク取得
  3. 03アンケート回答の確認
  4. 04調査の分析と提案の作成

MCP 対応

保存済みのInquiraツールをMCPクライアントに公開し、呼び出しをホスト型MCPサーバーへ転送します。調査リンクを送信するツールはありません。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"cloudcorprecords-surveyloop": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/surveyloop"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @reneturcios/surveyloop

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@reneturcios/surveyloop0.1.0
ocighcr.io/cloudcorprecords/surveyloop:0.1.0

ツール

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掲載時のツール一覧 · 1 週間前に更新

パラメーター型必須説明
goalstringはい調査したい内容を説明します。例:'Customer satisfaction survey for our SaaS product after onboarding'。
langenumいいえアンケートコンテンツの言語です。デフォルトは 'en' です。en | zh | ja | es | pt
publishbooleanいいえ作成後すぐにアンケートを公開するかどうかを指定します。デフォルトは false です。

詳細

surveyloop

surveyloop は、AI アンケートを最初から最後まで実施する、ホスト型 Inquira MCP サーバーへの小規模なローカルブリッジです。 調査の目的を説明すると、それに合わせたプロフェッショナルなアンケートを生成します。その後、アンケートを公開してリンクを共有し、寄せられた回答を確認し、エグゼクティブサマリー、主要指標、質問ごとの分析、推奨アクションを含む AI 分析レポートを依頼できます。

このブリッジはアンケートデータを保持しません。ライブエンドポイントから取得した上流サーバーのツール一覧をそのままローカルで提供し、各ツール呼び出しを上流に転送して、結果を変更せずに返します。取得した機能は、アンケート固有の共有リンクを返すところまでです。そのリンクを誰かに送るのは呼び出し元自身の行為であり、連絡や送信を行うツールは含まれていません。

ツール

  • create_survey — 調査の目的からアンケートを生成します。必須:goal。任意:lang("en"、"zh"、"ja"、"es"、"pt" のいずれか。既定値は "en")と publish(作成直後に公開するかどうか。既定値は false)。アンケート ID と共有可能なリンクを返します。
  • get_surveys — 認証済みユーザーが所有するすべてのアンケートを一覧表示します。任意:status("all"、"published"、"draft" のいずれか。既定値は "all")。
  • get_responses — 指定したアンケートに送信されたすべての回答を取得します。必須:survey_id。
  • get_ai_report — アンケートの回答を対象に AI 分析レポートを生成します。必須:survey_id。
  • publish_survey — アンケートを公開し、共有リンクからアクセスできるようにします。必須:survey_id。
  • get_survey_link — 公開済みアンケートの共有可能なリンクを取得します。必須:survey_id。

設定

  • INQUIRA_MCP_URL(任意)— 上流エンドポイントを上書きします。既定値は https://getinquira.com/api/mcp です。(この上書き用フックは、この再構築で独自に明記したものです。)
  • INQUIRA_API_KEY(任意)— 設定すると、呼び出し元自身の Inquira キーを使い、すべての上流リクエストに Authorization: Bearer <key> ヘッダーが付加されます。未設定の場合、キーのヘッダーは送信されません。(ヘッダー名はオリジナルのレジストリ記録に基づいて固定されています。Bearer 方式とこの環境変数の転送は、再構築で独自に明記したもので、オリジナルの機能はキーなしの状態で取得されています。)
転送の仕組み

最初のツール呼び出し時に、クライアントは上流とのストリーム可能な HTTP セッションを開きます。まず JSON-RPC の initialize リクエスト(protocolVersion 2025-03-26、clientInfo name surveyloop)を送り、次に notifications/initialized 通知を送り、その後、呼び出し元の引数を変更せずに格納した tools/call リクエストを送ります。上流が initialize への応答で Mcp-Session-Id ヘッダーを返すと、その値はセッション内の後続のすべてのリクエストに付与され、プロセスの存続中は同じセッションが再利用されます。応答は通常の JSON またはサーバー送信イベントとして届く場合があり、どちらも読み取ります。

上流での成功結果は、上流が設定した isError フラグも含め、そのまま渡されます。JSON-RPC エラー、2xx 以外のステータス、読み取れない応答、または完了できないリクエストによる失敗は、テキストが surveyloop error: で始まる isError 結果として返されます(このエラー表示は、この再構築で独自に明記したものです)。

CLI

各ツールは、1 つの JSON 引数文字列を受け取るサブコマンドとしても実行できます。

npx @reneturcios/surveyloop create_survey '{"goal":"Customer satisfaction survey for our SaaS product after onboarding","lang":"en"}'
npx @reneturcios/surveyloop get_responses '{"survey_id":"sv_123"}'
npx @reneturcios/surveyloop --version

終了コード:成功時は 0、isError 結果の場合は 1、使用方法に誤りがある場合は 2 です。

MCP サーバー

npx -y @reneturcios/surveyloop mcp

MCP クライアントの設定:

{
  "mcpServers": {
    "surveyloop": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@reneturcios/surveyloop", "mcp"]
    }
  }
}

Docker

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/surveyloop
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/surveyloop --version

コンテナーの既定のコマンドは mcp です。そのため、最初の形式は stdio MCP サーバーとして動作し、それ以外の引数は通常どおり CLI に渡されます。

開発

npm install
npm run build
npm test
npm run dev

テストスイートは、スタブ化した JSON-RPC 上流のみを使用して実行されます。ライブネットワークへの呼び出しはありません。

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。

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MCP は初めてですか?

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。