Unfetch について
Unfetchは、マーケティングアカウントのライブデータをレポートや追加分析にまとめるエージェントプラグインです。GoogleとMetaの広告、アナリティクス、Search Console、Merchant Centerに対応し、初期状態では読み取り専用です。
主な機能
- 01Google Adsのキャンペーン・実績レポート
- 02Meta Adsの配置別レポート
- 03アナリティクスとSearch Consoleのレポート
- 04Merchant Centerの商品インサイト
- 05キーワード調査とウェブ調査
- 06非公開のレポート設定
活用シーン
- 01キャンペーンの費用とコンバージョンの確認
- 02検索クエリとランディングページの調査
- 03商品実績と価格ベンチマークの確認
- 04業務上の設定に沿ったレポート作成
MCP 対応
Unfetchは、本番環境のStreamable HTTPエンドポイントとOAuth認証によるMCP接続を提供します。対応するMCPクライアントを、Unfetchで設定したデータソースに接続します。
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。
https://unfetch.com/api/mcpclaude mcp add --transport http com-unfetch-unfetch https://unfetch.com/api/mcp{"mcpServers":{"com-unfetch-unfetch":{"type":"http","url":"https://unfetch.com/api/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"com-unfetch-unfetch":{"type":"http","url":"https://unfetch.com/api/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"com-unfetch-unfetch":{"type":"http","url":"https://unfetch.com/api/mcp"}}}{"mcpServers":{"com-unfetch-unfetch":{"serverUrl":"https://unfetch.com/api/mcp"}}}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
Unfetch エージェントプラグイン
AI アシスタントをマーケティングデータに接続し、アカウントの最新データに基づく明確で実行可能なレポートを作成できます。
Unfetch では、次の情報を利用できます。
- Google Ads のキャンペーン、キーワード、検索語句、コンバージョン、予算、パフォーマンスのレポート
- Facebook、Instagram、Messenger における Meta Ads のキャンペーン、広告セット、広告、配置、費用、コンバージョン、パフォーマンスのレポート
- Google Analytics のトラフィックとコンバージョンのレポート
- Google Search Console の検索クエリとランディングページのレポート
- Google Merchant Center の商品とアカウントの問題、無料リスティングとショッピング商品のパフォーマンス、価格のベンチマークと提案、売れ筋商品、ショッピングでの競合他社の露出状況
- 需要、競合状況、CPC、入札額の推定を含むキーワード調査
- 最新の公開ページとランディングページの情報を対象としたウェブ調査
- レポート結果に基づく追加分析
- レポート設定やビジネスの状況を保存するプライベートメモリ
デフォルトでは読み取り専用です。新しく接続したAI クライアントは、キャンペーン、予算、入札、広告、アナリティクスのプロパティ、Search Console のデータ、Merchant Center の商品を変更できません。AI クライアントの設定では、クライアントがアカウントの変更を提案できるように設定できます。変更は Unfetch で承認または拒否できます。または、直接適用することもできます。アカウントを変更するには、ブランドの管理者アクセス権と有料プランも必要です。個人用のメモリツールを使うと、レポートに関するプライベートな設定を Unfetch アカウントに保存または削除できます。
インストールする前に
- Unfetch にサインインします。
- ブランドを作成または選択し、そのブランドのナビゲーションで Integrations を開いてデータソースを接続します。ブランドをまだお持ちでない場合は、ブランドを作成してください。
- チームメンバーシップとブランドへのアクセス権に、アシスタントに使用させたいすべてのブランドが含まれていることを確認します。
対応クライアントが接続すると、OAuth が自動的に開きます。アクセス権は常に、現在の Unfetch チームメンバーシップとブランドの割り当てに従います。
ChatGPT デスクトップにインストールする
ChatGPT ワークスペースの管理者は、GitHub から Unfetch をインポートできます。
- ChatGPT デスクトップで Admin > Plugins を開きます。
- Add を選択し、次に Import marketplace を選択します。
- Source に
https://github.com/unfetch-com/agent-pluginを入力します。Path と Branch, tag, or commit は空欄のままにします。 - マーケットプレイスをインポートし、Unfetch を確認して、ワークスペースで利用できるようにします。
- Plugins タブを開き、Unfetch をインストールします。
インストールには、レポートスキルと MCP 接続が含まれます。GitHub からマーケットプレイスを直接インポートするには、ChatGPT ワークスペースの管理者権限が必要です。
Claude にインストールする
Unfetch を Claude アカウントに一度追加します。
- Claude web: Claude のプラグインディレクトリにある Unfetchを開いて Add を選択し、表示されたら認証を完了します。
- Claude Desktop: Customize > Plugins > Discover を開いて Unfetch を検索し、選択して Add をクリックします。
- Claude Code: 同じ Claude アカウントでサインインします。Unfetch がすぐに利用できない場合は、Claude Code を再起動するか、
/reload-pluginsを実行します。
アカウントの同期が利用できない場合は、Claude Code 内で次のコマンドを実行して、GitHub から直接インストールします。
/plugin marketplace add unfetch-com/agent-plugin
/plugin install unfetch@unfetch-plugins
Codex にインストールする
次を実行します。
codex plugin marketplace add https://github.com/unfetch-com/agent-plugin
codex plugin add unfetch@unfetch-plugins
現在のセッションでプラグインを利用できない場合は、インストール後に Codex の新しいセッションを開始します。
Gemini CLI にインストールする
次を実行します。
gemini extensions install https://github.com/unfetch-com/agent-plugin
現在のセッションで拡張機能を利用できない場合は、インストール後に Gemini CLI を再起動します。
GitHub Copilot を使用して VS Code にインストールする
- コマンドパレットを開きます。
- Chat: Install Plugin From Source を実行します。
https://github.com/unfetch-com/agent-pluginを入力します。- ソースを確認し、インストールを確定します。
Chat: Open Customizations を開き、Plugins を選択してから Install Plugin from Source を選択する方法もあります。
ChatGPT webおよびその他のMCPクライアント
Unfetchプラグインのセットアップページの案内に従ってください。APIキーやこのリポジトリ内の認証情報を使わずに、本番環境向けのStreamable HTTP接続を提供し、OAuthを処理します。
アクセスとプライバシー
- AIクライアントの設定から、接続済みのAIクライアントとそのアカウントアクセスを管理、制限、または取り消します。
- チームの設定から、メンバーとブランドへのアクセスを管理します。
- 各ブランド内の連携から、データソースへの接続を管理します。
- プライバシーポリシーと利用規約をご確認ください。
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。