Minds: Synthetic Market Research Panels

Minds MCP Server

アシスタントから AI 市場調査を実施できます。合成オーディエンスを作成し、コンセプトテスト、メッセージテスト、セグメント比較のための調査を実行できます。

エンドポイント： https://getminds.ai/mcp（ストリーミング可能な HTTP） ドキュメント： https://getminds.ai/mcp/setup クイックスタートガイド： https://minds-ai-co.github.io/minds-mcp/ 技術リファレンス： https://minds-mcp.readthedocs.io/en/latest/ GitBook： https://minds-1.gitbook.io/minds-mcp/ クライアント互換性： https://minds-mcp-compatibility.pages.dev/ セットアップジェネレーター： https://minds-mcp-setup-generator.netlify.app/ 公開 API エクスプローラー： https://minds-api-explorer.vercel.app/?utm_source=content&utm_medium=content&utm_campaign=content-seo-mcp-reference&utm_content=mcp-repository-api-explorer API + MCP 統合ラボ： https://minds-api-mcp-integration-lab-bba685.gitlab.io/?utm_source=content&utm_medium=content&utm_campaign=content-seo-mcp-reference&utm_content=mcp-repository-integration-lab アーカイブ済みリリース： https://doi.org/10.5281/zenodo.21711429 認証： PKCE を使用した OAuth 2.1（動的クライアント登録または Client ID Metadata Documents）、または Minds API キー（Authorization: Bearer minds_…）

このリポジトリは、ホスト型 MCP サーバーのドキュメントです。インストールまたは実行するコードはありません。サーバーは Minds が運用しており、実装はこのリポジトリではなく、当社のアプリケーションにあります。

ドキュメントのメンテナンス

reference/ は、メンテナンス対象の統合コンテンツの唯一のソースです。Read the Docs と GitBook は、リポジトリ同期を通じて同じ Markdown を公開します。GitHub Pages、Cloudflare Pages、Netlify のセットアップジェネレーターは、意図的に薄いプラットフォーム固有の表示面として構成されています。Zenodo では、バージョン管理されたリリースのスナップショットを保存します。公開に関する取り決めについては、DOCUMENTATION.md を参照してください。

できること

Minds は、合成市場調査プラットフォームです。この MCP サーバーを使うと、ChatGPT、Claude、Cursor など、あらゆる MCP クライアントからアシスタントを離れることなく、顧客調査をエンドツーエンドで実施できます。

概要（「ドイツの Z 世代の食料品購入者」「フィンテック分野のエンタープライズ IT 購入者」など）でオーディエンスを説明すると、サーバーが詳細なウェブ調査を実施します。一般的なモデルの事前知識ではなく、政府統計、査読済み研究、業界レポートに基づいてオーディエンスを構成します。その後、オーディエンスに質問したり、体系的な調査を実施したり、結果をエクスポートしたりできます。

一般的な用途：

• クリエイティブ制作前のコンセプトテストとメッセージテスト
• セグメントごとの反応を確認する広告事前テスト、ランディングページの監査、パッケージテスト
• B2B の市場投入に向けたバイヤーペルソナの検証と反論の把握
• 市場をまたいだセグメント比較とポジショニングの確認
• 実際の回答者を対象としたフィールドワークを依頼する前の、調査仮説のスクリーニング

調査はサーバー側で永続的に実行されるため、長時間の調査も開始したチャットセッションが終了した後まで継続します。結果は PDF、DOCX、PPTX、Markdown、CSV、XLS、SPSS SAV にエクスポートできます。

対象範囲。 Minds は、代表性のある人間を対象としたフィールドワークに代わるものではありません。時間のかかる初期段階、つまり質問を明確にし、反論を見つけ、実際の回答者による検証に値する前提を判断する作業を効率化します。

セットアップ

ChatGPT

Settings → Security and login で開発者モードを有効にし、Plugins を開いてプラスボタンを選択します。https://getminds.ai/mcp を公開 HTTPS 接続として追加し、OAuth を選択して Minds にサインインします。利用可能かどうかは、アカウントとワークスペースのポリシーによって異なります。

調査結果は、インラインでインタラクティブなウィジェットとして表示できます。OpenAI 公式の接続ガイドと Minds のセットアップガイドを参照してください。

Claude Desktop と claude.ai

「Customize」、「Connectors」の順に選択し、リモートコネクターとして https://getminds.ai/mcp を追加して、OAuth で認証します。

Claude Code

claude mcp add --transport http mindsai https://getminds.ai/mcp \
  --header "Authorization: Bearer minds_YOUR_API_KEY"

Cursor

「Settings」、「MCP」の順に選択し、https://getminds.ai/mcp を追加して、OAuth で認証します。 このリポジトリには、Marketplace 対応の Cursor プラグインマニフェスト .cursor-plugin/plugin.json も含まれています。MCP の設定は意図的に cursor.mcp.json に分けられており、共有の Agent Plugins 設定で移植可能な streamable-http トランスポート名を維持できます。

Google Antigravity

agy plugins install https://github.com/minds-ai-co/minds-mcp

ルートの plugin.json と mcp_config.json により、このリポジトリは Antigravity プラグインとして利用できます。Antigravity はホストされたエンドポイントから OAuth を検出します。「Settings」、「Customizations」の順に選択して認証してください。サーバーのみを追加するには、agy mcp add --type http minds https://getminds.ai/mcp を実行するか、~/.gemini/config/mcp_config.json に {"mcpServers": {"minds": {"serverUrl": "https://getminds.ai/mcp"}}} を設定します。詳しいガイド： https://getminds.ai/guide/integration-antigravity

Gemini CLI は、Google Cloud のエンタープライズユーザーと API キーを使用するユーザー向けに引き続きサポートされています。従来の拡張機能マニフェストは gemini-extension.json として引き続き利用できます。

ChatGPT と Codex Plugins

このリポジトリには、共有プラグインパッケージ .codex-plugin/plugin.json と、そのリモートサーバー設定 .mcp.json が含まれています。 公開ディレクトリの掲載情報でも、同じホストされたエンドポイントと管理されたリファレンスコンテンツを使用しています。

VS Code（Copilot）、Windsurf、Langdock、Open WebUI

リモート MCP サーバーとして https://getminds.ai/mcp を追加します。API キーの設定を含む、クライアントごとの詳しい手順は https://getminds.ai/mcp/setup をご覧ください。

API キー

Minds アプリの Settings → API Keys で生成します。キーは minds_ で始まり、Authorization: Bearer minds_... として渡します。

ツール

サーバーは 45 個のツールを公開しています。クライアントは実行時に現在のスキーマを読み込みます。アクセスレベルを含む全リストは reference/tools.md をご覧ください。

ツール	機能
list_audiences	認証済みユーザーのオーディエンスを、更新日時の新しい順に、1 ページずつ一覧表示します（件数。既定値は 20。オフセットを指定し、nextOffset で続行できます）。マインド数、共有状態、リンクも表示します。
import_audience_sources	提供された UTF-8 テキスト、Markdown、CSV、JSON の調査ファイルを、アカウント所有のストレージにインポートします。
create_audience_from_brief	自由記述の対象者概要を調査し、明示的なプロフィールと正確なセグメント割り当てを含む、新しいマインドのオーディエンスを作成します。
get_audience_creation_progress	進捗を読み取ります。処理の開始や再試行は行いません。operationId でオーディエンスの作成とそのメンバーのトレーニングを確認するか、audienceId で既存のオーディエンスのメンバーのトレーニングとバックグラウンド調査を確認します。または、recalibrationId で 1 回の再調整の状態、保持された結果、終了エラーを確認します。
render_audience_review	1 つ以上のオーディエンス操作について、ソース調査、分布、提案されたマインド、ドラフト、トレーニングを表示します。表示のみで、ユーザーはチャットで確認するか、変更を依頼します。
get_audience_limits	認証済みアカウントの現在のプラン（アプリでの名称である planName）、オーディエンスのサイズ上限（チームまたは契約による上限を含むオーディエンスごとの上限、customSizeMax、モードごとの上限）、残りの合成回答数をライブで返します。他の場所に記載された上限に優先します。
ask_audience	既存のオーディエンス 1 つに、独立した質問を正確に 1 つ尋ねます。
export_audience	オーディエンスの概要をエクスポートします。または、kind が "validation_report" の場合は、検証レポート（総合スコアの算出方法、すべての KPI、質問ごとの回答割合、出典情報）を、ウェブアプリと同じレンダラーでエクスポートします。
duplicate_audience	オーディエンスを完全に複製し、マインドとその知識をすべて独立したコピーとして作成します。
recalibrate_audience	既存のオーディエンスをその場で変更します。ID は維持され、コピー（以下を参照）を除き、マインドの ID も維持され、マインドは削除されません。
manage_audience_support	オーナーが付与した、期限付きのスタッフによる 1 つのオーディエンスの構成と記録へのアクセスを管理します。
list_studies	認証済みユーザーの調査を、更新日時の新しい順に 1 ページずつ一覧表示します。件数（既定値は 20）とオフセットを指定でき、nextOffset で続行できます。
create_study	既存のオーディエンス、またはインラインのオーディエンス設定から調査ワークスペースを作成します。
ask_study	回答者に表示される質問を正確に 1 つ送信します。独立した質問 1 つ、または先行する結果が得られるまで文面が分からない適応型の追加質問 1 つです。
get_study_status	調査の進捗、オーディエンスごとの結果、元のマインドの回答、リンク、エクスポートの状態を返します。
render_study_results	完了した質問の結果（概要、主な知見、オーディエンス別の内訳、マインドの回答）を表示します。1 つの質問、または他の質問が引き続き実行中の間に、実行中の完了済み質問を表示できます。
export_study	調査結果の非同期エクスポートを開始し、エクスポートジョブ ID を返します。
duplicate_study	調査を質問と結果を含めて完全に複製し、同じオーディエンスで実行します。
export_heatmap	完了済みの結果とともに報告されたメッセージ ID で特定される、調査の完了済みウェブサイトヒートマップをエクスポートします。
get_study_heatmap	割り当てられた質問アセットの保存済みヒートマップを読み取ります。
start_study_heatmap	割り当てられた画像、動画、またはウェブサイトの注目度分析を開始します。
export_mind	既存のマイン 1 つについて、ブランド仕様のプロフィールを生成します。正確な ID または名前で特定します（部分一致の名前や誤字は最も近いものに解決されます）。
get_shared_mind_knowledge	共有されているマインのソースと評価を読み取ります。
create_study_plan	オーディエンスがすでに添付された、既存の調査内に実行されないドラフトを作成します。
revise_study_plan	調査を開始せずに、現在の draft.id と draft.revision にある保存済みドラフト 1 つを修正します。
get_study_plan	1 つのドラフトの最新の保存済みリビジョンと完全なレビューを読み取ります。
attach_study_audiences	他のオーディエンスを削除せず、計画や調査の開始もせずに、アクセス可能な既存のオーディエンスを追加します。
render_study_plan	インタラクティブなレビューと確認のため、保存済みの調査ドラフトを現在のリビジョンで表示します。
start_study_run	後続のユーザーターンで明示的な確認を得た後、レビュー済みドラフトのリビジョン 1 つを実行します。レビューを省略しても確認とはみなされません。
resume_study_run	ユーザーの明示的な承認と必要な有料プランの利用資格を得た後、プランの上限に達した既存の調査実行をその場で再開します。
cancel_study_question	runId、または studyId と questionId で指定された、独立した調査の質問 1 つを停止します。待機中または準備中なら直ちに停止し、回答処理中なら次のステップで停止します。
update_item	調査またはオーディエンスの名前を変更するか、フォルダーに移動します。
set_sharing	調査またはオーディエンスの公開リンク共有やチーム共有をオンまたはオフにします。
list_research_methods	固定されたマインの調査手法カタログを 1 回の操作で読み取り、利用可否、複雑さ、代替手法も含めて返します。
list_study_drafts	未完了の調査ドラフトの概要を新しい順にページ単位で一覧表示するか、正確なドラフト ID 1 つの保存済み計画状態全体を返します。
list_study_templates	自分の調査テンプレートとチームで共有されている調査テンプレートを、使用回数の多い順に概要（templateId、名前、リビジョン、手法、質問数）としてページ単位で一覧表示するか、正確な templateId 1 つのリビジョン、調査手法、質問、回答設定、質問の添付ファイルを返します。
save_study_draft	調査を開始せずに、未完了の Quick または Custom 調査ドラフトを作成するか、チェックポイントを保存します。
save_study_template	質問、回答設定、添付ファイル、手法を含む、非公開の Custom テンプレートを作成します。
update_study_template	update.expectedRevision の時点で、所有する Custom テンプレート 1 つを更新します。
use_study_template	読み取り可能なテンプレートから、独立して編集できる調査ドラフトを use.expectedRevision の時点で作成します。
delete_study_template	保存済みの調査テンプレートのみを対象とします。調査、オーディエンス、マイン、回答は削除できません。
read_study_summary	保存済みの調査全体の Markdown、エビデンスブロック、メタデータを読み取ります。
refresh_study_summary	明示的な承認を得た後、調査全体の概要を生成して保存します。
plan_study_questions	create_study_plan と revise_study_plan の非推奨エイリアスです。動作は同一です。
run_study_questions	start_study_run の非推奨エイリアスです。動作は同一です。
サーバーカード：https://getminds.ai/.well-known/mcp/server-card.json（minds-ai）。

調査方法を選択する前に、list_research_methods を呼び出して、現在の実行ステータス、要件、フォールバックを確認してください。

検出

• サーバーカード：https://getminds.ai/.well-known/mcp/server-card.json
• OAuth 保護リソースのメタデータ：https://getminds.ai/.well-known/oauth-protected-resource/mcp
• レジストリ名：ai.getminds/minds

リンク

• 製品：https://getminds.ai
• MCP セットアップガイド：https://getminds.ai/mcp/setup
• API ドキュメント：https://getminds.ai/api
• バージョン管理されたインテグレーションリファレンス：https://doi.org/10.5281/zenodo.21711429
• ドキュメント公開モデル：DOCUMENTATION.md
• GitBook リファレンス：https://minds-1.gitbook.io/minds-mcp/
• クライアント互換性：https://minds-mcp-compatibility.pages.dev/
• MCP セットアップジェネレーター：https://minds-mcp-setup-generator.netlify.app/
• 公開 API エクスプローラー：https://minds-api-explorer.vercel.app/?utm_source=content&utm_medium=content&utm_campaign=content-seo-mcp-reference&utm_content=mcp-repository-links-api-explorer
• API + MCP インテグレーションラボ：https://minds-api-mcp-integration-lab-bba685.gitlab.io/?utm_source=content&utm_medium=content&utm_campaign=content-seo-mcp-reference&utm_content=mcp-repository-links-integration-lab
• サポート：https://getminds.ai
• 開発者ポータルの配布モデル：DISTRIBUTION.md
• Google Antigravity プラグインマニフェスト：plugin.json
• Google Antigravity MCP 設定：mcp_config.json