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Tectova Runway Records

Tectova Runway Records

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Tectova Runway Records について

Tectova Runway Recordsは、ファッションショーの記録を調べるAIエージェント向けの読み取り専用MCPサーバーです。モデル、ショーのキャスト、ファッションハウスの履歴、国別のモデル情報を扱い、出典ページへのリンクを示します。

主な機能

  1. 01名前からファッション記録を検索
  2. 02ランウェイ経歴と共演者を確認
  3. 03ショーのキャストを取得
  4. 04ファッションハウスの履歴を確認
  5. 05国別にモデルを検索

活用シーン

  1. 01モデルのシーズン記録や所属エージェンシーを調査
  2. 02ショーのキャストを特定
  3. 03ファッションハウスが繰り返し起用するモデルを比較

MCP 対応

リモートサーバーは、Tectovaのファッション記録を検索する5つの読み取り専用ツールを公開し、回答に出典リンクを付けます。`https://tectova.com/mcp` から接続できます。

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://tectova.com/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

Tectova MCP:AI エージェント向けのランウェイ記録

Tectova MCP サーバー

remote MCP read-only no API key license

ファッション業界のランウェイ記録である Tectova の公式 Model Context Protocol サーバーです。

Claude、ChatGPT、Cursor などの AI エージェントが、モデルのランウェイでの経歴、ショーのキャスト、 ファッションハウスの歴史、国別のモデルを検索できます。すべての回答から、tectova.com の該当ページにリンクできます。

このリポジトリには、ドキュメント、レジストリのメタデータ(server.json)、Claude Code プラグインが含まれています。 サーバーは tectova.com で稼働しています。

ツール

ツール機能
get_country_talent国別のモデル:最も多くキャスティングされたモデル、ランウェイデビューしたモデル、そのモデルをキャスティングしたファッションハウスとキャスティングディレクター、今シーズンの各ファッションウィークで歩いたモデルを検索します。
get_talent_runway_recordモデルまたはクリエイターのランウェイ記録:シーズン、都市、ファッションハウス、エージェンシー、頻繁に共演する相手を検索します。
get_show_castランウェイショーのキャストを検索します。
get_brand_runway_historyファッションハウスのランウェイショーの変遷と、繰り返しキャスティングされるモデルを検索します。
search_fashion_records名前からモデル、クリエイター、ファッションハウス、エージェンシーを検索し、ほかのツールでそれらの情報を調べられるようにします。
アシスタントに尋ねる
質問ツール
「今シーズンのニューヨーク・ファッションウィークを歩いた中国人モデルは?」get_country_talent
「今シーズンのミラノで、ショーのオープニングまたはクロージングを務めたデンマーク人モデルは?」get_country_talent
「ランウェイデビューしたアルゼンチン人モデルは?」get_country_talent
「日本人モデルを最も多くキャスティングしたキャスティングディレクターは?」get_country_talent
「パリ・ファッションウィークで最も多くキャスティングされたオランダ人モデルは?」get_country_talent
「Awar Odhiang は FW26 のミラノ・ファッションウィークを歩きましたか?」get_talent_runway_record
「Julia Nobis が最も多く歩いたファッションハウスは?」get_talent_runway_record
「Awar Odhiang が所属するエージェンシーは?」search_fashion_records、次に get_talent_runway_record
「FW26 の Prada を歩いたモデルは?」get_brand_runway_history、次に get_show_cast
「Prada の SS27 ウィメンズウェアショーを歩いたモデルは?」get_show_cast
「Saint Laurent が繰り返しキャスティングしているモデルは?」get_brand_runway_history

すべてのツールは読み取り専用です。回答は、アシスタントが引用できる一文で始まり、その後に tectova.com へのリンクと、データの基準日が続きます。

接続

任意の MCP クライアントでサーバー URL https://tectova.com/mcp を使用してください。各クライアントの設定方法:

Claude(claude.ai、Claude Desktop、Claude Code)

claude.ai または Claude Desktop で、Customize → Connectors → Add → Add custom connector の順に選択し、 https://tectova.com/mcp を貼り付けて、No sign in を選択します。Team および Enterprise プランでは、オーナーが Organization settings → Connectors から追加します。

Claude Code の場合:

claude mcp add --transport http tectova https://tectova.com/mcp
Cursor

~/.cursor/mcp.json に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "tectova": { "url": "https://tectova.com/mcp" }
  }
}
VS Code

.vscode/mcp.json に追加します:

{
  "servers": {
    "tectova": { "type": "http", "url": "https://tectova.com/mcp" }
  }
}
ChatGPT

ウェブ版で、Plugins → + → Add custom MCP server の順に選択します。Server URL として https://tectova.com/mcp を貼り付け、 No authentication を選択してから、Create as a plugin を選択します。

## Claude Code プラグインとしてインストールする

このプラグインは、サーバーと、ツールを使用するタイミングや引用方法を Claude に伝える fashion-runway-research スキルを追加します。Claude Code のセッションで:

/plugin marketplace add tectova/tectova-mcp
/plugin install tectova@tectova

Claude Code 2.1.275 以降では、次の 1 行で両方を実行できます: /plugin install tectova --marketplace tectova/tectova-mcp.

データの対象範囲

  • tectova.com が公開している情報のみを対象とし、それ以外は含みません。各回答には、データの基準日が記載されます。
  • 件数は Tectova に記録されている内容であり、経歴全体を網羅しているとは限りません。方法については https://tectova.com/methodology で説明しています。
  • 画像はありません。サーバーが返すのは情報とリンクであり、写真ではありません。
  • リクエストはクライアントごとにレート制限されています。リストはページ分割されています。

クレジット表記

Tectova のデータを使用する場合は、リンクを付けてクレジットを記載してください:「出典:Tectova(tectova.com)」。データセットの一括再配布または再販売は許可されていません。利用規約:https://tectova.com/terms。

プライバシーと訂正

ライセンス

このリポジトリのドキュメントは CC BY 4.0 のライセンスで提供されています。Tectova のデータはここには保存されておらず、このライセンスの対象外です。上記のクレジット表記に関する条件をご覧ください。

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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。