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ローカル
fluidumber.github.ioビジネス・マーケティング117 週間前に更新
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autopm について

AutoPMは、事業アイデアを製品戦略や実行仕様に変換するエージェント型MCPサーバーです。市場調査から始め、要件、リスク、指標、プレゼン資料へ進む二段階のワークフローを備えています。

主な機能

  1. 01戦略探索と実行定義の二段階ワークフロー
  2. 02市場・競合調査
  3. 03ペルソナと財務予測
  4. 04ロードマップとRICEによる優先順位付け
  5. 05ユーザーストーリー、仕様、リスク、指標
  6. 06HTML/CSSのピッチ資料生成

活用シーン

  1. 01製品アイデアの市場需要と競合状況の評価
  2. 02ペルソナ、財務シナリオ、ロードマップの作成
  3. 03検証済み戦略から開発・デザイン仕様を作成
  4. 04製品計画をもとにピッチ資料を生成

MCP 対応

`interview`、`run-robot`、`generate-presentation`などの製品企画ワークフローをMCPクライアントに提供します。専用のプロダクトマネジメントエージェントを統括します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "fluidumber-autopm": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@productflow/autopm"
      ]
    }
  }
}
起動コマンドnpx -y @productflow/autopm

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@productflow/autopm4.0.1

ツール

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詳細

AutoPM 🚀

AutoPM は、生のビジネスアイデアを完全なプロダクト戦略へと変換するエージェント型 MCP サーバーです。専門性を持つ AI チームを編成し、リアルタイムの市場調査、競合の詳細分析、ペルソナの作成、動的な財務モデリングを実施し、スタイルを整えた、そのまま提案に使えるプレゼンテーションを作成します。

🟢 初めての方へ 手順に沿ったセットアップ方法については、初心者向けクイックスタートガイドをご覧ください！

2 フェーズのエージェント型アプローチ

実際のプロダクトマネジメントでは、何を作るべきかを見極めることとそれをどのように適切に作るかを定義することを区別する必要があります。AutoPM は、厳密に段階を管理する 2 フェーズのワークフローによって、この手法をそのまま反映します。

  1. フェーズ 1：戦略的発見では、要件を 1 つでも書き始める前に、実在する問題を有望な市場で解決できるかを確認します。このフェーズでは、競合情報、財務モデリング、ロードマップの優先順位付けを通じて、「なぜ？」と「誰のために？」に答えます。
  2. フェーズ 2：実行定義では、検証済みの戦略を厳密なエンジニアリングおよびデザイン上の制約へと落とし込みます。技術仕様、ユーザーストーリー、リスクマトリクス、成功指標を生成し、「何を？」と「どのように？」に答えます。

フェーズ 1 をフェーズ 2 の前提条件とすることで、AutoPM は、検証済みの市場戦略がないままソリューションの設計や機能開発を急ぐという、PM にありがちな落とし穴を防ぎます。

機能

  • ロボットパイプライン：
    • フェーズ 1：戦略的発見
      • Interview Robot 🎤 - プロダクトのアイデアを確定するための、動的で対話型のコンテキスト収集インタビュー。
      • Scout Robot 🔭 - 市場需要の分析（TAM/SAM/SOM、成長シグナル、需要の検証）
      • Detective Robot 🔎 - 競合情報（競合他社、ギャップ、競争優位性、ポジショニング）
      • People Robot 👥 - ユーザーペルソナ（セグメント、課題、動機、購買のきっかけ）
      • Money Robot 💰 - 財務予測（ユニットエコノミクス、収益モデル、3 シナリオの予測）
      • Feature Robot 📝 - 機能の分類（必須、あるとよい、将来対応、それぞれの理由と時期）
      • Plan Robot 🗺️ - プロダクトロードマップ（マイルストーンと依存関係を含む、段階的な 18 か月計画）
      • Priority Robot ⭐ - 機能の優先順位付け（根拠に基づく RICE スコアリング）
    • フェーズ 2：実行定義
      • User Stories Robot 📖 - 受け入れ条件を含むエピックとユーザーストーリーの生成。
      • Scope Spec Robot 🎯 - 厳密なスコープ定義、対象外の境界、要件。
      • Customer Journeys Robot 🛤️ - タッチポイント全体にわたるエンドツーエンドのジャーニーマッピング。
      • Feasibility Tech Robot ⚙️ - 技術アーキテクチャの評価と制約。
      • Feasibility Design Robot 🎨 - UX/UI の制約、ガイドライン、デザインの複雑さ。
      • KPIs Robot 📈 - 成功指標、計測戦略、目標ベースライン。
      • Data Privacy Robot 🛡️ - セキュリティ、コンプライアンス（GDPR/CCPA）、プライバシーリスク。
      • GTM Readiness Robot 🚀 - Go-to-market 戦略、ローンチフェーズ、マーケティングチャネル。
      • Risks Registry Robot ⚠️ - 包括的なリスクマトリクスと緩和策。
      • DACI Stakeholders Robot 🤝 - ステークホルダーの合意形成（Driver、Approver、Contributor、Informed）。
  • エージェント型プレゼンテーション生成ツール：Claude が UI デザイナーの専門家として動作するよう指示する専用ワークフローです。美しいカスタム HTML/CSS のピッチデッキを作成し、ファイルシステムに直接出力します。
  • Claude Desktop MCP 統合：Claude の MacOS/Windows デスクトップアプリからエージェントを利用できます。

実行方法

Claude Desktop 経由（MCP 統合）
  1. Claude Desktop の設定ファイル（claude_desktop_config.json）を開きます。
  2. このプロジェクトの絶対パスを指定して、command: "node" と args: ["/absolute/path/to/AutoPM/src/mcp-server.js"] を設定した新しいサーバーを追加します。
  3. interview ツールでワークフローを開始し、run-robot で繰り返し実行して、generate-presentation でエクスポートします！
他の MCP クライアント経由（Cursor、Roo Code、ChatGPT など）

AutoPM は標準の Model Context Protocol（MCP） を基盤としているため、互換性のあるあらゆるクライアントで使用できます！

  • ChatGPT macOS Desktop App：~/Library/Application Support/OpenAI/ChatGPT/mcp.json を開くか作成し、Claude Desktop と同様に productflow サーバーの設定を追加します（コマンド：node、引数：["/absolute/path/to/AutoPM/src/mcp-server.js"]）。アプリを再起動してください。
  • Cursor：Settings -> Features -> MCP に移動します。新しい MCP サーバーを追加します。種類：command、コマンド：node、引数：/absolute/path/to/AutoPM/src/mcp-server.js。
  • Roo Code（VS Code）：MCP Settings を開き、Claude Desktop と同様の設定を追加します： 
    "mcpServers": {
  "productflow": {
    "command": "node",
    "args": ["/absolute/path/to/AutoPM/src/mcp-server.js"]
  }
}
標準 CLI 経由
  1. Node.js（v20 以降）がインストールされていることを確認します
  2. npm install
  3. run.js を更新して、対象とする製品アイデアを変更します
  4. 実行します：node run.js

主要なフォルダー

  • src/ - MCP サーバーのコア実装（mcp-server.js）
  • robots/ - 専門的な自律エージェントのロジック
  • brain/ - 永続メモリ、エージェントへの指示、ユーザーフィードバックエンジン
  • leader/ - フローを管理する TeamLeader オーケストレーター
  • utils/ - 出力エンジンとファイル操作ツール
  • plans/ - 自動生成された HTML プレゼンテーション成果物

Cockpit UI：ナビゲーションとカスタムローカルドメインの設定

ProductFlow Cockpit UI は、完全な URL ルーティング、ブラウザー履歴（戻る／進むナビゲーション）、ページ更新後の状態保持、ハッシュベースのルーティングシステムによるディープリンクに対応しています。

カスタムローカルドメイン（autopm.ai）

Cockpit UI には http://localhost:4321 からアクセスする代わりに、マシンを設定してカスタムローカルドメイン http://autopm.ai からアクセスできます。

手順 1：macOS でドメインをローカルにマッピングする
  1. ターミナルを開きます。
  2. システムの hosts ファイルを編集します： 
    sudo nano /etc/hosts
  3. ファイルの末尾に次のエントリーを追加します： 
    127.0.0.1 autopm.ai
  4. 保存して終了します（Ctrl + O、Enter、続いて Ctrl + X）。
手順 2：サーバーを起動する

HTTP Cockpit サーバーを起動する方法は 2 つあります：

  • オプション A：ポート 4321 で実行（デフォルト） 通常どおりサーバーを起動します：

    npm run http

    ブラウザーでアクセスします：http://autopm.ai:4321

  • オプション B：ポート 80 で実行（URL にポート番号を含めない） ポート 80 は特権ポートのため、sudo 権限で Node を起動する必要があります：

    sudo PRODUCTFLOW_HTTP_PORT=80 node src/http-server.js

    ブラウザーで直接アクセスします：http://autopm.ai

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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。