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Inquira

Inquira

リモート
getinquira.comビジネス・マーケティング015 週間前に更新
リポジトリ公式サイト

Inquira について

Inquiraは、チームや研究者向けのアンケートプラットフォームです。AIエージェントが調査目的からアンケートを作成・公開・分析でき、回答の取得や構造化レポートの生成にも対応します。

主な機能

  1. 01調査目的からアンケートを生成
  2. 02アンケート公開と共有リンク取得
  3. 03ステータス別のアンケート一覧
  4. 04アンケート回答の取得
  5. 05指標や提案を含むレポート生成

活用シーン

  1. 01顧客満足度アンケートの作成と公開
  2. 02多言語NPSアンケートの準備
  3. 03最近のアンケート回答の確認
  4. 04アンケート結果の分析レポート作成

MCP 対応

リモートMCPサーバーはStreamable HTTPでInquiraのAPIに接続します。アンケートの作成、公開、一覧表示、分析を行う6つのツールを提供し、APIキーでリクエストを認証します。

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://getinquira.com/api/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。

すべてのエンドポイント
Streamable HTTPhttps://getinquira.com/api/mcp認証が必要

ツール

6
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

Inquira エージェントプラグイン

AI エージェントを使って、Inquira(AI を活用したアンケートプラットフォーム)でアンケートを作成、公開、分析できます。このリポジトリには、Inquira のリモート MCP(Model Context Protocol) サーバーを OpenAI Codex 用プラグインとしてパッケージ化したものと、Claude、Cursor、および MCP 対応クライアント向けのすぐに使える設定が含まれています。

Inquira は、公式の MCP Registry に com.getinquira/inquira として公開されています。

Inquira とは?

Inquira は、ひとことで表した調査目標をプロ仕様のアンケートに変換し、共有可能なリンクから回答を収集して、AI 分析レポートを生成します。レポートには、エグゼクティブサマリー、主要指標、質問ごとのインサイト、優先順位付きの提案が含まれます。このプラグインを使うと、エージェントに自然言語で指示するだけで、これらすべてを実行できます。

エージェントに、たとえば次のように尋ねてみてください。

  • 「SaaS のオンボーディングに関する顧客満足度アンケートを作成して、公開して」
  • 「日本語で10問の NPS アンケートを作成して、リンクを教えて」
  • 「最新のアンケートの回答を表示して」
  • 「アンケートの AI 分析レポートを生成して」

要件

  • Inquira アカウント(無料プランで利用できます)
  • Inquira API キー — アプリ内でアカウントメニューから Developer を開き、キーを作成してください(キーは sk-inquira-... のような形式です)
  • MCP またはプラグインに対応したエージェント(Codex、Claude Desktop、Cursor など)

利用可能なツール

ツール説明
create_surveyAI を使って調査目標からプロ仕様のアンケートを生成します(5言語、自動公開はオプション)。アンケート ID と共有可能なリンクを返します。
get_surveysアカウントに属するアンケートを一覧表示します(ステータスで絞り込み可能)。
publish_survey下書きのアンケートを公開し、共有リンクから回答を受け付けられるようにします。
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。
get_responsesアンケートに送信された回答を取得します。
get_ai_reportエグゼクティブサマリー、主要指標、質問ごとのインサイト、アクションの提案を含む AI 分析レポートを生成します。

MCP および API のドキュメント全文:https://getinquira.com/docs/mcp

インストール

Codex(プラグインとして)
  1. このリポジトリをクローンします(お使いのバージョンが URL からのプラグインのインストールに対応している場合は、Codex にリポジトリ URL を指定する方法もあります)。
  2. inquira/.mcp.json を開き、YOUR_INQUIRA_API_KEY を自分のキーに置き換えます。ローカルのコピーは非公開として扱い、実際のキーをコミットしないでください。キーを使わずに設定する場合は、以下の通常の MCP インストール方法を使用してください。
  3. Codex に ./inquira プラグインフォルダーをインストールします。
Codex(通常の MCP、プラグインなし)

1. API キーを環境変数として保存します。これにより、設定ファイルやチャットログにキーが残りません。

# Windows (PowerShell) — then restart your terminal:
setx INQUIRA_API_KEY "sk-inquira-xxxxxxxxxxxxxxxx"
# macOS / Linux — add to your shell profile:
export INQUIRA_API_KEY="sk-inquira-xxxxxxxxxxxxxxxx"

2. ~/.codex/config.toml(またはプロジェクト単位の .codex/config.toml)に追加してから、Codex を再起動します。

[mcp_servers.inquira]
url = "https://getinquira.com/api/mcp"
bearer_token_env_var = "INQUIRA_API_KEY"

お使いの Codex のバージョンが bearer_token_env_var に対応していない場合は、インラインヘッダーを使用してください(安全性は低く、キーが設定ファイルに保存されます)。

http_headers = { Authorization = "Bearer sk-inquira-..." }
Claude Desktop/Cursor/その他の MCP クライアント
{
  "mcpServers": {
    "inquira": {
      "url": "https://getinquira.com/api/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer sk-inquira-YOUR_KEY"
      }
    }
  }
}

このリポジトリの内容

.agents/plugins/marketplace.json     Marketplace manifest
inquira/
  .codex-plugin/plugin.json          Plugin metadata
  .mcp.json                          MCP server config (add your API key here)
  assets/logo.png                    Logo
  skills/                            Workflow skills for the agent

仕組み

このプラグインは、Streamable HTTP 経由で https://getinquira.com/api/mcp にある Inquira のリモート MCP サーバーにエージェントを接続します。すべてのリクエストには、Authorization: Bearer ヘッダーとして API キーが含まれます。サーバーは上記の6つのツールを公開し、エージェントはこれらを呼び出して Inquira アカウント上のアンケートを作成、公開、分析します。

リンク

ライセンス

MIT

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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。