Featuriq

featuriq-mcp

Featuriq のための MCP（Model Context Protocol） サーバーです。PM 向けの製品フィードバックおよびロードマップ管理ツールです。

Featuriq のワークスペースを MCP 対応の AI クライアント（Claude Desktop、Cursor など）に接続すると、自然言語で機能リクエストの確認、顧客フィードバックの検索、AI による優先順位付け、ステータスの更新、ユーザーへの通知を行えます。

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インストール

オプション 1 — npx で直接実行（インストール不要）

npx featuriq-mcp

オプション 2 — グローバルにインストール

npm install -g featuriq-mcp
featuriq-mcp

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セットアップ

1. API キーを取得する

featuriq.io にログインし、Settings → API に移動して、API キーをコピーします。

2. 環境変数を設定する

export FEATURIQ_API_KEY=fq_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

または、クライアントが .env ファイルに対応している場合は、.env.example を .env にコピーし、キーを入力します。

変数	必須	デフォルト	説明
FEATURIQ_API_KEY	はい	—	Featuriq API キー
FEATURIQ_API_URL	いいえ	https://featuriq.io/v1	API のベース URL を上書きします

3. MCP クライアントに追加する

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）または %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json（Windows）を編集します。

{
  "mcpServers": {
    "featuriq": {
      "command": "npx",
      "args": ["featuriq-mcp"],
      "env": {
        "FEATURIQ_API_KEY": "fq_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

Cursor

Cursor の MCP 設定に追加します。

{
  "featuriq": {
    "command": "npx featuriq-mcp",
    "env": {
      "FEATURIQ_API_KEY": "fq_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
    }
  }
}

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利用可能なツール

get_top_requests

投票数または収益への影響度で並べ替えた、上位の機能リクエストを返します。

パラメーター：

• limit（数値、デフォルト 10）— 返す結果の数
• sort_by（"votes" | "revenue_impact"、デフォルト "votes"）— 並べ替え順

プロンプトの例：

• 「最も多くリクエストされている機能の上位 5 件は何ですか？」
• 「収益への影響度が最も高いリクエストを表示してください。」

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search_feedback

すべてのフィードバック投稿を自然言語で意味的に検索します。完全に同じ単語が使われていなくても、関連する結果を見つけます。

パラメーター：

• query（文字列）— 検索する内容
• limit（数値、デフォルト 10）— 最大結果数

プロンプトの例：

• 「ダッシュボードの読み込みが遅いというフィードバックを探してください。」
• 「CSV エクスポートに関するリクエストを検索してください。」
• 「モバイルでのパフォーマンスについて、ユーザーは何と言っていますか？」

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get_feature_feedback

特定の機能リクエストに関するすべてのコメントと議論を返します。

パラメーター：

• feature_id（文字列）— 機能の一意の ID

プロンプトの例：

• 「機能 feat_01j8k... に関するフィードバックをすべて表示してください。」
• 「API のレート制限リクエストについて、ユーザーは何と言っていますか？」

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get_prioritization

選択した要素に基づいてスコアを付けた、AI による機能の優先順位リストを返します。

パラメーター：

• factors（配列）— 次のうち 1 つ以上："votes"、"revenue"、"effort"、"strategic_fit"
• limit（数値、デフォルト 10）

プロンプトの例：

• 「投票数と収益への影響度で、バックログの優先順位を付けてください。」
• 「投票数、工数、戦略適合性でランク付けした機能の上位 10 件を教えてください。」
• 「収益と戦略的な整合性に基づいて、次の四半期に何を開発すべきですか？」

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update_feature_status

機能リクエストのステータスを更新します。

パラメーター：

• feature_id（文字列）— 機能の一意の ID
• status（"planned" | "in_progress" | "shipped" | "closed"）

プロンプトの例：

• 「機能 feat_01j8k を in_progress に設定してください。」
• 「ダークモードのリクエストを shipped に設定してください。」
• 「レガシー IE のサポートに関する機能リクエストを終了してください。」

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notify_requesters

ある機能に投票したすべてのユーザーに、個別にパーソナライズした通知を送信します。

パラメーター：

• feature_id（文字列）— 通知する投票者の対象となる機能
• message（文字列）— 送信するメッセージ（Featuriq が受信者ごとにパーソナライズします）

プロンプトの例：

• 「CSV エクスポートをリクエストしたすべてのユーザーに、利用可能になったことを通知してください。」
• 「ダークモードに投票したユーザーに、次のスプリントで開発を開始することを伝えてください。」

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create_post

Featuriq ボードに新しいフィードバック投稿を作成します。

パラメーター：

• board_id（string） — 投稿先のボード
• title（string） — 投稿の短いタイトル
• description（string） — 詳細な説明

プロンプトの例：

• 「機能ボードに、CSV の一括インポート機能のリクエストを記録してください。」
• 「今日の顧客との通話で出た Slack 連携のアイデアを投稿してください。」

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利用可能なリソース

リソースは、AI がコンテキストとしていつでも読み取れるデータソースです。

featuriq://roadmap

ステータス別にまとめられた現在のロードマップです：進行中、予定、最近リリース済み。

プロンプトの例：

• 「現在のロードマップには何がありますか？」
• 「現在進行中の機能は何ですか？」

featuriq://changelog

リリース日とリリースノートを含む、直近20件のリリース済み機能です。

プロンプトの例：

• 「最近リリースしたものは何ですか？」
• 「先月の製品アップデートを要約してください。」

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会話の例

あなた： まだ着手していないリクエストのうち、特に重要なものは何ですか？また、投票数と収益への影響を基に、どれを優先すべきですか？

Claude： （get_top_requests と get_prioritization を呼び出します） 着手前のリクエストの上位はこちらです……

あなた： いいですね。1位のリクエストを in_progress にして、投票した全員に通知してください。

Claude： （update_feature_status の後に notify_requesters を呼び出します） 完了しました！ステータスを更新し、47人のユーザーに通知しました。

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開発

git clone https://github.com/carlosalvite/featuriq-mcp
cd featuriq-mcp
npm install
npm run build
FEATURIQ_API_KEY=your_key node dist/index.js

開発中に変更を監視するには：

npm run dev

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ライセンス

MIT © Featuriq