Vitrus analytics

あらゆるアプリに使えるオープンソースのアナリティクス。ひと目で確認できるダッシュボード。
ウェブサイト、iOS アプリ、Android アプリ向けのCookie不要なウェブ・プロダクトアナリティクス — トラフィック、ユーザー、継続率、
収益を並べて確認でき、ユーザーが誰なのかを保存することはありません。すべての数値に、その算出に使われたSQLが付いており、
AI エージェントはMCP経由でそのすべてについて質問できます。1つのプロセスを、独自のサーバーで実行できます。

ライブデモ · ChatGPT / Claudeで使う · ウェブサイト · クラウド · ドキュメント · クイックスタート · 比較 · 変更履歴 · ディスカッション

クイックスタート

必要なのはBun 1.3以降です。それだけです。

bun install -g @vitrus-dev/cli

vitrus init                                   # creates ./vitrus.db and a secret salt
vitrus site add "My site" example.com         # prints your script tag
VITRUS_PASSWORD="a long secret" vitrus start  # ingest + dashboard on http://localhost:3000

ソースから始める場合は、git clone https://github.com/Vitrus-Dev/vitrus && cd vitrus && bun install && bun run build:trackerを実行し、 続いて、このドキュメントでvitrusと記載されている箇所でbun packages/cli/src/cli.tsを実行してください。

次に、サイトの<head>に1行追加します。

<script defer data-site="SITE_ID" src="https://YOUR-HOST/v.js"></script>

モバイルアプリ：Vitrus for Swift（iOS、iPadOS、macOS — Swift Package Manager）と Vitrus for Flutter & Dartをご利用ください。同じダッシュボードで、ユーザーIDはデバイス上でハッシュ化され、 デバイス識別子は使いません。

Docker Composeファイルも、データベースサーバーも、マイグレーション手順も不要です。自分で実行したくない場合は、app.vitrus.dev で同じエンジンをホスト環境で利用できます。無料プランもあります。また、**ライブデモ**ではアカウント不要で、 サンプルデータを使ったホスト版の全機能を備えたダッシュボードを開けます。

すべての数値から、その算出に使われたクエリを開けます

数値をクリックすると、その実行に使われたSQL、パラメーター、期間、結果が表示されます。数値の説明ではなく、その数値の出所を確認できます。 これは、AIの要約を照合する際に使うものと同じ根拠です。

モデルがレポートを作成するようになった今、これはいっそう重要です。AIが書いた文に根拠のない数値が含まれている場合、Vitrusはその文をあなたに届ける前に削除します。

Visitors are down 18% against the previous period. [e1]
The drop coincides with the last deploy. [e1, e7]
✗ dropped: "The new theme caused a 41.7% fall in conversion."
   → 41.7 is in no evidence record, and "caused" is a claim nobody can make from this data.

リリースしたすべてのアプリを、1つのパネルで

複数のアプリ（Webとモバイル）をリリースすると、誰が登録したかを確認するだけでも、通常はアプリごとに管理ページが必要です。 ユーザーのサインインを把握できる場所に1行追加するだけで、Vitrusはアプリごとに、そしてすべてのアプリを並べて、新規ユーザー、再訪ユーザー、離脱したユーザー、課金を開始したユーザーを集計します：

vitrus.identify(user.id)           // required: hashed in the browser, never sent raw
vitrus("signup")                   // optional
vitrus("plan", { plan: "pro" })    // optional: your own plan labels

• すべてのユーザーを、架空の名前で表示します。 アプリを開くと、サインインしたユーザーが1行ずつ表示されます。リピーター、1回限りのユーザー、登録のみのユーザー、アクション数、アクティブ日数、訪問数、登録日、最終アクティブ日時、開封数、日別のアクション数、最近の訪問が表示されます。メールアドレスや名前は表示用に保存されないため、「Amber Falcon · 3f9a2c」のような名前で表示されます。
• アプリごとのライフサイクル。 新規、アクティブ、再訪、離脱、純増、クイック比率、一度限りの利用、現在のプラン、課金開始、課金停止の各指標と、それぞれのクエリを確認できます。
• AI に質問できます。 「今週、最も多くのユーザーが離脱したアプリはどれですか？」という質問には、MCP 経由の get_portfolio と get_lifecycle が、件数とその根拠となるクエリを回答します。
• ブラウザーから送信する前にハッシュ化します。 スクリプトは sha256(site + "|" + id) を送信し、サーバーは保存前に秘密鍵を使ってさらにハッシュ化します。多くの場合メールアドレスであるユーザー ID がサーバーに届くことはありません。WebCrypto は使用せず、ID も送信しません。
• 設計上、アプリごとに分離されています。 2つのアプリで同じ人物が使われていても、互いに関連のない2つのハッシュになります。誰もそれらを結び付けることはできません。ポートフォリオの合計値も、重複を排除したかのように装うのではなく、その点を明示します。
• 個人情報を含むフィールドは2回削除します。 メールアドレス、電話番号、名前、住所、パスワード、トークンなどのプロパティと、メールアドレスや電話番号の形式に一致する値は、ブラウザーとサーバーの両方で削除され、削除件数も記録されます。
• 連携する認証プロバイダーは不要です。 Supabase、Clerk、Firebase、Better Auth、自前のログインのいずれでも同じように動作します。

セルフホストの場合：サーバー上の GET /api/people?site=…、GET /api/lifecycle?site=…、GET /api/portfolio を使用します。MCP 経由では get_lifecycle と get_portfolio を使用します。集計方法 →

分析プロダクトのすべて

地球儀。独自のジオメトリで描画したキャンバスに、セッションを都市ごとに表示します。地図プロバイダーもGeoIPデータベースも不要です。	リアルタイム。現在サイトを訪問しているユーザーと、到着次第ストリーミングされる最新イベントを確認できます。
AIトラフィック。ChatGPTとClaudeからの訪問者を、ページを読み込むクローラーとは分けて表示します。	ファネル。順序付きです。前のステップの後にのみ次のステップがカウントされるため、コンバージョンが水増しされません。
ユーザージャーニー。ユーザーがたどる経路を、開始地点と終了地点でフィルタリングできるサンキーダイアグラムで表示します。	収益。通貨ごとに表示し、通貨換算は行わず、訪問の開始地点に帰属させます。
Web Vitals。LCP、INP、CLS、FCP、TTFBを、選択したパーセンタイルでページごとに表示します。	リテンション。識別済みユーザーのコホートを表示します。まだ到来していない日には、正直に空欄を表示します。
ヒートマップ。デバイスクラスごとのクリックとスクロール深度を、独自の記録からページ上に描画します。追加のデータ収集はありません。	ユーザー。サインインしたユーザー全員を仮名で表示します。再訪、1回のみの訪問、登録のみのユーザーを含め、日ごとのアクションを確認できます。

_{スクリーンショット：デモ用ワークスペースのホスト版ダッシュボードです。すべての数値はサンプルデータです。実際に開いてご確認ください。このリポジトリのセルフホスト可能な ダッシュボードは、現時点ではよりシンプルです。表示されるビューの詳細はアーキテクチャをご覧ください。}

アナリティクスについて AI に尋ねる

Vitrus は MCP に対応しています。アシスタントはアナリティクスを読み取り専用で参照できます。また、取得したすべての数値には、その数値を導き出したクエリが付いているため、断定ではなく出典を示せます。公式の MCP Registry には dev.vitrus/analytics として登録されています。

場所	方法
ChatGPT · Claude（ウェブおよびデスクトップ）	https://app.vitrus.dev/mcp を使ってカスタムコネクタを追加し、サインインしてワークスペースを選び、「許可」を選択します。
Claude Code — 4 つのスキルを含むプラグイン	claude plugin marketplace add Vitrus-Dev/vitrus の後に claude plugin install vitrus@vitrus を実行します。
Claude Code — サーバーのみ	claude mcp add vitrus --transport http https://app.vitrus.dev/mcp
Cursor
Gemini CLI	gemini extensions install https://github.com/Vitrus-Dev/vitrus
その他	{"type": "http", "url": "https://app.vitrus.dev/mcp"} — OAuth、または Authorization: Bearer vk_…（ワークスペース API キー）

プラグインのスキルは plugins/vitrus/skills にあります。

• /vitrus:weekly-report — 先週とその前の週を比較し、チャネル、AI アシスタント、目標を確認します。すべての数値に出典を付けます。
• /vitrus:traffic-drop — 数値が変化した日と、その変化が起きたセグメントを特定し、エラーと Web Vitals を確認します。
• /vitrus:measurement-plan — コードを読み取り、追加すべきイベント、目標、ファネル、収益に関する呼び出しを提案します。
• /vitrus:ai-search-audit — どのアシスタントがユーザーを誘導しているか、AI クローラーがどのページを読んでいるか、両者にどのような食い違いがあるかを調べます。

17 個のツールはすべて読み取り専用です。query_stats（20 種類のディメンションまたは日別に、フィルターを使って任意の指標を取得）、get_portfolio（すべてのアプリを並べて表示）、get_lifecycle、get_realtime、get_ai_traffic、get_revenue、goal_report、analyze_funnel、get_journeys、get_retention、get_web_vitals、get_errors、get_digest などがあります — ドキュメント。 接続は 1 つのワークスペースに限定されており、いつでも Account → Connected apps から切断できます。

概要

Vitrus では、ウェブサイトを訪れるユーザー数、ユーザーの流入元、サイト内での行動、離脱場所を確認できます。Cookie を設定しないため、同意バナーは不要です。vitrus.dev でホスト版を利用するか、単一のプログラムとして自分で実行できます。インストールが必要なデータベースサーバーはありません。

機能

• すべての数値に根拠となるクエリがあります。 すべての指標は { id, sql, params, window, value } として扱われ、数値の横にあるバッジをクリックすると、ダッシュボードでその数値に使われた SQL がそのまま開きます。
• 作り話のできない AI 要約。 数値はまず決定論的な SQL から取得します。任意のモデル（ローカルの Ollama、または独自のキー。どちらもデフォルトでは無効）は、数値を言い換えることはできますが、要約を生成しないこともあります。数値ガードが根拠のない文を除外し、ゴールデンセット評価で情報漏えいを 0 に抑えます。
• AI リファラル ≠ AI クローラー。 chatgpt.com から人が訪問することと、GPTBot がページを読み取ることは別のイベントです。それぞれを個別に分類し、決して合算しません。バージョン管理されたルールテーブルを使い、専用の評価で適合率と再現率を 100% に維持しています。
• クローラーが読んだページをページごとに把握できます。GEO/AEO の取り組みに必要なフィードバックループを提供します。
• 検証済みのエージェント ID。 Web Bot Auth（RFC 9421 HTTP Message Signatures）で署名されたリクエストを、運営者が公開する Ed25519 鍵で検証するため、署名者を特定できます。ユーザーエージェントは単なる文ですが、署名は証明になります。
• エージェントセッションを独立した分類として扱います。 訪問者数から除外し、個別に報告します。暗黙のうちに破棄したり、人として数えたりすることはありません。
• オープンソースのコアに、2 層のボット検出機能を搭載。 ユーザーエージェントのテーブルに加え、リクエストが申告どおりのブラウザーによるものかを検証するヘッダールールを備えています。記録して表示しますが、自動適用はしません。疑いは判定ではありません。
• そのほか、必要な機能もすべて搭載 — ページビュー、セッション、ユニーク訪問者とリアルタイム訪問者、直帰率、訪問時間、人気ページ／ランディングページ／離脱ページ、リファラル、チャネル、UTM キャンペーン、デバイス、ブラウザー、OS、画面、言語、国、プロパティ付きカスタムイベント、外部リンクのクリック、フォーム送信、フィールド単位のフォーム離脱、連打クリックと無反応クリック、スクロール深度、順序付きファネル、リテンションコホート、p75 の Core Web Vitals、JavaScript エラー。
• オプトイン方式でマスキングされたセッションリプレイ。 サイトごとに有効化するまではオフです。data-replay を含むページだけで別スクリプトとして読み込まれ、すべてのテキストノードと入力値はデフォルトでマスキングされます。パスワード、カード、ワンタイムコードの各フィールドは常にブロックされます。録画はセルフホスト可能なダッシュボードのサンドボックス化されたプレーヤーで再生されます。
• GeoIP データベースなしで都市、地域、座標を取得 — プロキシがすでに設定しているヘッダー（Cloudflare、Vercel、CloudFront）から読み取り、座標は 0.1° 単位に丸めます。
• ダイジェスト：何が起きたか → なぜか → 次に何をすべきか。 vitrus digest を実行すると、根拠となる ID を各行に付けたダイジェストがターミナルに出力されます。Slack／メール／Webhook の各チャネルと、同じものを二度送らないスケジューラーをコアに搭載しています。
• 読み取り専用の MCP サーバー。17 個のツールを搭載 — あらゆるディメンション別の指標、すべてのアプリの横断比較、ユーザーライフサイクル、リアルタイム分析、AI トラフィック、収益、目標、ファネル、ユーザージャーニー、リテンション、Web Vitals、エラーに対応します。すべての数値とともに根拠を返すため、エージェントは断言ではなく、根拠を引用できます。クラウド版では、ChatGPT と Claude は OAuth で接続できます（https://app.vitrus.dev/mcp を追加し、サインインしてワークスペースを選択します）。Claude Code は次の 1 行で接続できます。 claude mcp add vitrus --transport http https://app.vitrus.dev/mcp
• 設計段階からプライバシーを重視。 Cookie なし、保存される識別子なし、フィンガープリントなし、同意バナーなし。Do Not Track はデフォルトで尊重されます。トラッカーは 3.0 KB。ランタイム依存関係は ゼロで、CI により徹底されています。

意図的に含めていない機能：広告プラットフォームのアトリビューション（ROAS/CPA）とマルチタッチアトリビューションモデルです。モデルの見解は証明できないためです。

セルフホストの詳細

クイックスタートの手順だけでインストールは完了します。ポートが外部からアクセス可能になる前に、VITRUS_PASSWORD を設定してください： ダッシュボードと読み取り API でパスワードが要求されます（HTTP Basic。ユーザー名は任意）。一方、トラッカーと取り込み機能は、訪問者のブラウザーから呼び出されるため、公開されたままです。設定しない場合、vitrus start は警告を表示し、ポートにアクセスできる人なら誰でも分析データを閲覧できます。

すぐに画面でデータを確認したい場合は、vitrus demo <site-id> を実行すると、実際のものに近い1週間分のサンプルトラフィックが生成されます。

vitrus site ls                                        # list your sites
vitrus digest <site-id> --days 7                      # deterministic summary, in your terminal
vitrus digest <site-id> --llm ollama:gemma3:4b        # phrased by a local model; data never leaves the box
vitrus start --port 8080

データベースのパスは VITRUS_DB です（デフォルトは ./vitrus.db）。Cloudflare、Vercel、Fly、CloudFront、Netlify のいずれかを前段に配置すると、国（Cloudflare、Vercel、CloudFront の場合は地域と都市も）は、それらがすでに設定しているヘッダーから読み取られます。ダウンロードが必要な GeoIP データベースはなく、プロキシがない場合、ダッシュボードは推測せず、データがないことを示します。

比較

オープンソースの代替製品は優れており、Vitrusにない機能を備えたものもあります。この表には、断定できる違いのみを記載しています。2026年9月24日に各製品の公式ドキュメントを確認しました。古い情報があれば、issueを作成してください。

	GA4	Plausible	Umami	Rybbit	Vitrus
オープンソース	✗	✓ AGPL-3.0	✓ MIT	✓ AGPL-3.0	✓ Apache-2.0
Cookie不要、同意バナー不要	✗	✓	✓	✓	✓
インストールが必要なサービス	—	Postgres + ClickHouse	Postgres または MySQL	Postgres + ClickHouse	なし（SQLiteファイル1つ）
トラッカーのサイズ（gzip圧縮時）	約28 KB	約1 KB	約2 KB	約18 KB	3.0 KB
チャネルとしての AI アシスタント	✗	✓	✓	✓	✓
クローラーのアクセスを、クローラーが送る人間の訪問者から分離	✗	✗	✗	✓	✓
すべての数値の根拠となるクエリを UI で表示	✗	✗	✗	✗	✓
根拠を示せない場合に AI が記述する数値を除外	✗	✗	✗	✗	✓
エージェントの ID を検証（Web Bot Auth）	✗	✗	✗	✗	✓
オープンソース版でユーザーエージェント以外も使ったボット検出	✗	✗	✗	✗	✓
ファネル、ジャーニー、目標	✓	✓（ファネルは有料プラン）	✓	✓	✓
セッションリプレイ	✗	✗	✓	✓	オプトイン、デフォルトでマスキング
キー認証付きの公開 API	✓	✓	✓	✓	✓ 読み取り専用
都市単位の地理情報	✓	✓	✓	✓	プロキシヘッダーから取得
月間数億件のイベント	✓	✓	✓	✓	1台あたり月間約100万件

Vitrusが優れている点

• すべての数値を確認できます。 数値をクリックすると、クエリ、パラメーター、行が表示されます。この表にある他のツールには、これを実現するものはありません。
• AI に数値を捏造させません。 根拠に含まれない数値を使った文は削除されます。
• AI トラフィックを適切に区別します。 ChatGPT や Perplexity から送られてくる訪問者と、ページを読む AI クローラーは別物です。また、リクエストに署名するエージェントは検証され、名前が表示されます。
• 運用するものはありません。 1つのプロセスと1つの SQLite ファイル（Bun ランタイムに組み込み）だけで動作します。他の製品にはデータベースサーバーが必要です。Postgres または MySQL に加えて、2製品では ClickHouse も必要です。
• プライバシー設定は厳格です。 訪問者 ID は常に毎日ソルトを更新します。

他のツールが優れている点

• ヒートマップ — Umami にはありますが、当プロジェクトにはありません。
• 履歴のインポート — 当プロジェクトがインポートできるのは Umami のみです。Plausible は Google Analytics の履歴をインポートでき、Rybbit は Plausible のエクスポートもインポートできます。
• 成熟度と規模。 リプレイ、すべてのボタンクリックの自動キャプチャ、月間数億件のイベントへの対応は、ClickHouse または Postgres で稼働する Rybbit と Umami のほうが進んでいます。組み込みデータベースのおかげでサービス不要のインストールが実現していますが、同時に上限にもなっています（1台あたり月間約100万件のイベント）。
• 広告のアトリビューション。 レポートが Google または Meta の広告費に結び付いている場合、GA4 ならその一連の流れを把握できますが、当プロジェクトでは対応しません。
• プロキシなしでの都市表示。 他のツールはすべて GeoIP データベースを同梱しています。当プロジェクトは Cloudflare、Vercel、CloudFront のヘッダーから都市と地域を読み取り、それ以外の場合は国のみを表示します。

各ツールの1ページ比較：vitrus.dev/compare。

プライバシー

訪問者 ID は一方向ハッシュであり、日をまたいで同一人物を追跡することはできません。

sha256(secret_salt | day | site | ip_prefix | user_agent)

ソルトは毎日ローテーションされ、IP は保存されません（IPv6 はまず /64 に短縮されます）。また、ブラウザーには何も書き込まれません。そのため、リテンションページではコホートを計算できない場合にゼロを表示するのではなく、その旨を伝えます。ログイン中のユーザーに対して vitrus.identify(user.id) を呼び出すと、元の ID がディスクに触れることなく、リテンションを実際に計測できるようになります。

アーキテクチャ

packages/
  core      ingest · classifiers · MetricBundle · numeric guard · digest · agent verifier ·
            explore queries (sessions, users, journeys, goals, geo) · replay ingest + player
  tracker   the browser script, 3.0 KB gzipped (+ an opt-in replay recorder, under 5 KB)
  server    one process: ingest + query API + tracker + evidence dashboard
  cli       init · site · start · digest · demo
  mcp       read-only MCP module (JSON-RPC over HTTP) for AI agents

すべてのパッケージにランタイム依存関係はありません。SQL 文字列そのものが証拠です。Store.select が意図的に生の SQL を受け取るのは、ORM の背後に隠すと、このプロジェクトの目的そのものが失われるためです。

いくつかの機能は、セルフホスト型サーバーで公開される前に、ライブラリとしてコアに含まれています。現在、サーバーはまだ MCP モジュールのマウント、スケジュールされたダイジェストの配信、サーバー側での転送リクエストの受け付け（署名付きエージェントやレンダリングを行わないクローラーを検出する方法です。ブラウザースクリプトでは検出できません）、行フィルターの適用、セッション、ユーザー、ジャーニー、ゴール、地球儀ビューの表示には対応していません。構成要素はすでに揃っており、これらを vitrus start に組み込む作業はロードマップにあります。

ゲートの実行

bun install && bun run build:tracker
bun run gates

型チェック、テストスイート、2つのゴールデンセット評価、ビルドゲートです。

ゲート	防止する問題
eval:referrer	AI ソーステーブルの古い状態が気付かれないままになること — 100% の達成が必須
eval:insight	根拠のない数値が文章に残ること — 漏れは一切許容されません
gate:core-purity	メトリクスレイヤーが LLM レイヤーをインポートすること
gate:no-deps	意図的な判断なしにランタイム依存関係が追加されること
gate:tracker-size	トラッカーが気付かれないまま 3 KB を超えること
gate:inline-js	不適切なエスケープによって、ページが表示されている間にダッシュボードのスクリプトが停止すること

クラウド

app.vitrus.dev はホスト型バージョンです。チームとロール、クォータ、EU でのホスティング、独自のメールプロバイダーを実行せずに利用できるダイジェスト配信に加え、セッション、ユーザー、ジャーニー、ゴール、リアルタイム、地球儀の各ビューを利用できます。分析エンジンは同じで、これらのビューが実行するすべてのクエリは、このリポジトリの packages/core にあります。

コミュニティ

• 質問やアイデア — GitHub Discussions
• バグ — issue を作成してください。説明よりも再現できるケースが役立ちます。特に AI リファラーのテーブルは、例によるテストで検証されています。
• セキュリティ — SECURITY.md を参照してください。脆弱性について公開 issue を作成しないでください。
• コントリビューション — CONTRIBUTING.md を参照してください。最初の貢献として特に役立つのは、新しい AI リファラールールと、それを固定するテストケースです。

スター履歴

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