Productai

ProductAI プラグインと MCP サーバー

ProductAI 用の Codex プラグインと MCP サーバーです。AI を活用した商品写真を生成します。

このリポジトリには、以下が含まれています。

• .codex-plugin/plugin.json にあるインストール可能な Codex プラグインマニフェスト
• skills/productai-workflows/ にある ProductAI ワークフローのガイダンス
• mcp/productai/ にある自己完結型の MCP バンドル
• src/ にある TypeScript MCP ソース

ツール

ツール	説明
generate_image	画像 URL とプロンプトから商品写真を生成します
generate_and_wait	生成して、結果が準備できるまでポーリングします（ワンステップ）
get_job	生成ジョブのステータスを確認します
wait_for_job	ジョブが完了するまでポーリングします

モデル

nanobanana2.1（デフォルト）、nanobananapro（最高品質）、gpt-low、gpt-medium、gpt-high、gpt-1.5、gpt-2、gpt-2.5、gpt-2.5-precise、kontext-pro、kontext-max、nanobanana、nanobanana2、seedream、seedream-5-lite、seedream-5-pro

• gpt-2.5 — OpenAI GPT Image 2.5。最高性能の GPT モデルです。gpt-2 より高品質な画像を、より速く（約11秒）生成します。10 クレジット。
• gpt-2.5-precise — GPT Image 2.5 の精密編集バリアントです。プロンプトで指示した部分のみを変更し、商品、構図、背景はそのまま維持します。既存の写真に小さな変更を加える場合に最適です。処理に少し時間がかかります（約15～20秒）。10 クレジット。
• nanobanana2.1 — Google Nano Banana 2.1。nanobanana2 の後継モデルで、同じ 5 クレジットでより高品質です。

gpt-1.5、gpt-2、gpt-2.5、gpt-2.5-precise、nanobanana、nanobananapro、nanobanana2、nanobanana2.1、seedream、seedream-5-lite、seedream-5-pro の各モデルでは、複数画像入力（最大5つの画像 URL の配列。seedream-5-lite／seedream-5-pro では最大10個）に対応しています。

ProductAI API は image_url なしで gpt-1.5、gpt-2、gpt-2.5、gpt-2.5-precise も受け付けます（テキストから画像を生成）。ただし、これらの MCP ツールでは現在、常に画像 URL が必要です。

セットアップ

Codex プラグインとしてインストールする

このリポジトリからプラグインをインストールし、Codex の起動に使用する環境で PRODUCTAI_API_KEY を設定します。プラグインは、バンドルされた MCP サーバーを mcp/productai/index.js から起動します。

ProductAI API アクセスダッシュボードから API キーを取得してください。

ソースから MCP サーバーを実行する

1. API キーを取得する

ProductAI に登録し、ダッシュボードから API キーを取得してください。

2. ビルドする

cd productai-mcp
npm install
npm run build

3. MCP クライアントを設定する

ビルドしたサーバーは、stdio 互換の MCP クライアントで使用できます。Claude Desktop の場合は、claude_desktop_config.json に以下を追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "productai": {
      "command": "node",
      "args": ["/FULL/PATH/TO/productai-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "PRODUCTAI_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

ヒント： node が見つからない場合は、command フィールドで Node.js バイナリのフルパスを指定してください。ターミナルで which node を実行すると確認できます（例："/Users/you/.nvm/versions/node/v22.0.0/bin/node"）。

MCP を初めて使う方へ：最初の MCP サーバーを追加する方法

MCP サーバーを追加するのが初めての場合は、以下の手順で始められます。

Claude Desktop：

1. Claude Desktop を開きます
2. Settings > Developer > Edit Config に移動します
3. claude_desktop_config.json ファイルが開きます。上記の手順3の設定を貼り付けてください（フルパスと API キーを置き換えます）
4. ファイルを保存し、Claude Desktop を再起動します
5. チャットで ProductAI のツールが利用可能になっていることを確認します（ハンマーアイコンを探してください）

Cursor：

1. Cursor の設定を開きます（Mac では Cmd+,、Windows では Ctrl+,）
2. 設定で「MCP」を検索します
3. Add new MCP server をクリックします
4. 上記の手順3の設定を追加します
5. Cursor を再起動します

Claude Code（CLI）：

次のコマンドを実行します（パスと API キーを置き換えてください）。

claude mcp add productai -- node /FULL/PATH/TO/productai-mcp/dist/index.js

次に、環境変数を設定します。

export PRODUCTAI_API_KEY="your-api-key-here"

使用例

「この靴の下に白い大理石の表面がある商品写真を生成して」（画像 URL を指定）

「kontext-pro モデルを使って、この商品画像にサングラスを追加して」

「ProductAI ジョブ 245922 のステータスを確認して」