Persuasion Taxonomy

Persuasion Taxonomy MCP

AI が書くマーケティングコピーの多くが失敗する理由は同じです。モデルは読者のあらゆる疑問に対して、最も予想どおりの答えを返します。しかし、その最も予想どおりの答えこそ、読者が読み飛ばすことを覚えてきたものなのです。

このサーバーは、AI に読者をより深く理解するためのモデルを提供します。広告、ページ、メールを読む人は誰でも、心の中で次の9つの問いを投げかけています。

1. そもそも、なぜこれを読んでいるのだろう？
2. これは自分に向けて書かれているのだろうか？
3. 自分の問題は、実際どれほど深刻なのだろう？
4. 自分の考え方は正しいのだろうか？
5. この主張を信頼できるだろうか？
6. その先に、どんな暮らしが待っているのだろう？
7. 「はい」と言うのを妨げているものは何だろう？
8. なぜ今すぐ行動するべきなのだろう？
9. 話し手を好ましく思い、信頼できるだろうか？

コピーは、その目的に必要な問いに正直に答え、答え同士に一貫性があるときに人を説得します。このサーバーを使えば、AI はそうした問いを軸にコピーを計画し、公開前に草稿をチェックできます。また、実際の広告から記録された766種類の説得テクニックから、ありきたりな手法にとどまらない方法を見つけることもできます。A/B テストの計算も行います。

無料で、API キーも不要です。また、このサーバー自体は AI を呼び出しません。思考するのはモデルで、サーバーはカタログの提供と通常のコードの実行のみを行います。

接続方法

ホスト型サーバーは https://taxonomy.coppica.com/mcp で利用できます。リモート MCP サーバー（Streamable HTTP）に対応しているクライアントなら、URL をそのまま使用できます。

Claude Code

claude mcp add --transport http persuasion-taxonomy https://taxonomy.coppica.com/mcp

Claude Code プラグイン。 サーバーに加え、Claude がいつサーバーを使うべきかを伝える短いスキルも追加されます。

/plugin marketplace add Otha-Labs/persuasion-mcp
/plugin install persuasion-taxonomy@persuasion-taxonomy

Claude、ChatGPT などのカスタムコネクターに対応したアプリ。 カスタムコネクターを追加し、上記の URL を貼り付けてください。サインインは不要です。

Cursor（.cursor/mcp.json）

{ "mcpServers": { "persuasion-taxonomy": { "url": "https://taxonomy.coppica.com/mcp" } } }

VS Code（.vscode/mcp.json）

{ "servers": { "persuasion-taxonomy": { "type": "http", "url": "https://taxonomy.coppica.com/mcp" } } }

自分のマシンで実行する（ローカルサーバーを起動できる任意のクライアント）

{ "mcpServers": { "persuasion-taxonomy": { "command": "npx", "args": ["-y", "@coppica/persuasion-mcp"] } } }

AI でできること

ツールの名前を指定する必要はありません。やりたいことを伝えれば、対応できるモデルが適切なツールを選びます。テストでは、サーバーの存在を知らせていないにもかかわらず、試した16件すべての現実的な依頼で適切なツールを選びました。

依頼の例	対応するツール
「ランディングページ／広告／メール／セールスレターを書いて」	plan_marketing_copy が、文章を書く前に9つの問いを軸に計画します
「これは良い？」「これを酷評して」「このコピーのどこが悪い？」	diagnose_marketing_copy が、コピーが答えている問いと飛ばしている問いを示し、機械が書いたように読める箇所を特定します
「広告はクリックされるのに、売れません」	explain_why_not_converting が、症状から未回答の問いを突き止めます
「信頼を築く別の方法を教えて」「もっとありきたりでない表現にして」	find_persuasion_techniques が、より意外性のある手法をカタログから検索します
「このテクニックの名前は？」「どう機能するの？」	get_persuasion_technique が、実例と逆効果になる場合を含む詳細な項目を返します
「この見出しの中でどれが一番いい？」	check_headlines が、それぞれの見出しが何に賭けているかを示し、テストする2つを提案します
「この主張は信じられる？」「このボタンは良い？」	check_marketing_claims が、曖昧な最上級表現、根拠のない約束、ありきたりなボタン文言を見つけます
「このテストはどれくらい実施すればいい？」	plan_ab_test が、テストの規模を決め、結果から学びを得られるよう設計します
「テストは勝った？」	read_ab_test_result が結果を読み解き、誤解を招く可能性がある場合に警告します

すぐに使える4つのプロンプト（/roast、/brief、/why-not-converting、/next-test）も用意されています。また、9つの問いをすべて読めるリソースとして提供しています。

保存する内容

送信した内容は何も保存しません。コピー、概要、テスト数値は、そのリクエストへの回答に使われた後、破棄されます。ホストされているサーバーは、どのツールがいつ呼び出されたかを記録します。また、ほかのウェブサイトと同様に、ホスト側は通常のリクエストログを短期間保存します。ポリシー全文はこちらをご覧ください。

テクニックの出典

各テクニックは、The Persuasion Taxonomyに掲載されている項目です。これは、実際の広告、セールスレター、メール、ウェブページから記録された説得テクニックのカタログで、1920年代から現在までの例を収録しています。カタログはCC BY 4.0の下で無料公開されています。AI がテクニックを使う際は、テクニック名とそのページへのリンクを示すため、読者はアドバイスの根拠となる実例を確認できます。

開発

npm install
npm run build
npm run smoke            # connects as a client over stdio and calls every tool
npm run smoke -- --http  # the same, over Streamable HTTP
npm run voice            # checks every model-facing string for machine tells

data/内のカタログはスナップショットです。npm run export-dataで更新できますが、Coppica のデータベースへの読み取りアクセスが必要なため、外部のコントリビューターはスナップショットを使って作業できます。

src/http.tsモジュールは、ウェブ標準のRequestを受け取り、Responseを返すhandleMcpRequest(request)をエクスポートします。そのため、Next.js のルート、Vercel や Cloudflare の関数、または Node 18 以降など、fetch に対応したあらゆる環境で簡単にホストできます。

文体

サーバーがモデルに見せるすべての言葉は、優れたダイレクトレスポンスのライターが書くような文体で読めるようにしています。平易な言葉を使い、互いにつながる完全な文で書き、em ダッシュや大声で叫ぶようなラベル、「X ではなく Y」という表現は使いません。この方針は、指示、ツールの説明、出力のすべての行、あらゆるエラーメッセージに適用されます。モデルは読んだ文体を取り込み、それを自分が文章を書く相手にも伝えるため、ツールは求める文章の書き方を自ら示す必要があります。src/voice.tsはスコアラーの分析結果を平易な文にまとめ、npm run voiceでその文体を一貫させています。

ライセンス

コードはMITです。data/内のカタログデータはCC BY 4.0で提供され、Coppica の The Persuasion Taxonomy に帰属します。

概要

Coppicaが開発しました。このサーバーは、読者の考え方を理解しています。Coppica は同じ読者モデルを実際のコンバージョンデータに結び付け、時間をかけて、どの回答が顧客への販売につながるのかを学習します。