recomention

@recomention/mcp

recomention 用の MCP サーバーです。Claude Code、Cursor、Codex に 「会議の日程調整について、ChatGPT は私の製品をおすすめしていますか？」 と尋ねると、レポートを開始し、完了を待って結果を読み取ります。各エンジンの「m 件中 n 件の回答で名前が挙がった」、代わりにおすすめされた製品、エンジンが参照した情報源、修正項目を確認できます。

https://api.recomention.com/v1 の公開 JSON API v1 を利用する、状態を保持しない軽量な stdio クライアントです。MCP クライアントが起動するプロセスとしてローカルで実行されます。ChatGPT、Claude.ai など、リモートサーバーに接続するクライアントでは、代わりにホスト型コネクター https://mcp.recomention.com/mcp を使用してください。recomention アカウントでサインインするため（OAuth）、API キーは不要です。各クライアントのセットアップ方法： https://docs.recomention.com/mcp/.

Node.js 20 以降が必要です（npx は Node.js に付属しています）。

環境変数

変数
RECOMENTION_API_KEY	レポートには必須	/account → Developers で作成します。一度だけ表示されます。設定しなくても、公開ランキングと質問候補は引き続き利用できます。
RECOMENTION_BASE_URL	任意	既定値は https://api.recomention.com です。以前の https://www.recomention.com（または apex、Web プレビュー、ポート 3000～3099 で動作するローカルの Next 開発サーバー）も引き続き利用できます。サイトの非推奨 /api/v1 エイリアスに接続します。API プレビュー Worker やローカル API Worker（http://localhost:8790）など、その他のベース URL のみのオリジンでは /v1 を使用します。
OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、PERPLEXITY_API_KEY、GEMINI_API_KEY、XAI_API_KEY、DATAFORSEO_API_KEY（Google AI Overview、login:password）	任意	funding: "byok"（Bring Your Own Key）を指定する場合のみ使用します。アカウントで有効な Agent プランが必要です。一部のキーだけでも利用でき、キーのないエンジンはスキップとして報告されますが、OpenAI、Anthropic、Gemini のいずれかのキーが必要です。このサーバーの環境変数から読み取られ、ツールの引数からは読み取られません。そのため、キーがモデルのコンテキストを通ることはありません。

インストール

Claude Code

claude mcp add recomention \
  --env RECOMENTION_API_KEY=YOUR_API_KEY \
  --env RECOMENTION_BASE_URL=https://api.recomention.com \
  -- npx -y @recomention/mcp

YOUR_API_KEY を自分のキーに置き換えてください。すべてのプロジェクトで使用するには、--scope user を追加します。claude mcp list またはセッション内で /mcp を実行して確認できます。

Cursor（~/.cursor/mcp.json、またはプロジェクト内の .cursor/mcp.json）およびその他の JSON 設定対応クライアント

{
  "mcpServers": {
    "recomention": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@recomention/mcp"],
      "env": { "RECOMENTION_API_KEY": "<key>", "RECOMENTION_BASE_URL": "https://api.recomention.com" }
    }
  }
}

プロジェクトレベルの .cursor/mcp.json にキーを保存する場合は、バージョン管理の対象外にしてください。

Codex

codex mcp add recomention \
  --env RECOMENTION_API_KEY=YOUR_API_KEY \
  --env RECOMENTION_BASE_URL=https://api.recomention.com \
  -- npx -y @recomention/mcp

または ~/.codex/config.toml に追加します：

[mcp_servers.recomention]
command = "npx"
args = ["-y", "@recomention/mcp"]
env = { RECOMENTION_API_KEY = "<key>", RECOMENTION_BASE_URL = "https://api.recomention.com" }

ツール

ツール	費用
recomention_rankings_list	無料	公開 AI ランキングです。キーは不要です。
recomention_rankings_get(slug)	無料	ランキングを 1 件取得し、集計対象となったすべての回答を表示します。
recomention_suggest_prompts({domain, category, description})	無料	固定テンプレートから購入者向けの質問を生成します。モデル呼び出しは行いません。製品名は決して含みません。
recomention_report_start({domain, description, category, plan, prompts?, engines?, funding})	費用が発生	funding: "credits" は代理店クレジットを 1 つ使用します（プラン FULL）。funding: "byok" はプロバイダーのキーを使用し、アカウントで有効な Agent プランが必要です。拒否された場合は、該当するプランの上限が通知されます。
recomention_report_status(slug)	無料	PENDING / RUNNING / COMPLETE / FAILED と進捗状況を表示します。
recomention_report_get(slug)	無料	レポート全体の JSON を取得します。
recomention_distribution_kit(slug)	無料	完成したレポートから生成された Markdown ファイルを取得します。製品、競合他社、AI での認知度、掲載を目指す場所、チャネル計画が含まれます。
recomention_reports_list	無料	自分のレポートを新しい順に表示します。

結果を正しく読み取るには、enginesSkipped に記載されたエンジンは実行されていません（例：「プロバイダーがキーを拒否しました」）。製品を候補に含めなかったエンジンではありません。simulated: true のレポートはテストデータです。

セットアッププロンプト

アカウントページの Copy setup prompt ボタンをクリックすると、サイト独自の URL が入った以下の内容がコピーされます。エージェントに貼り付けてください：

Set up the recomention MCP server so you can check whether AI engines (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Grok) recommend a product.

1. Add this MCP server to your MCP configuration (Claude Code: `claude mcp add`; Cursor: ~/.cursor/mcp.json; Codex: ~/.codex/config.toml):
   command: npx -y @recomention/mcp
   env: RECOMENTION_API_KEY=<ask me for my API key; never write it into a repository>
        RECOMENTION_BASE_URL=https://api.recomention.com
   Claude Code one-liner: claude mcp add recomention --env RECOMENTION_API_KEY=<key> --env RECOMENTION_BASE_URL=https://api.recomention.com -- npx -y @recomention/mcp
2. Restart or reload MCP servers, then call recomention_rankings_list to confirm it works.

How to use it:
- To check a product, first call recomention_suggest_prompts with its domain, category and a one-line description, show me the questions, and let me edit them.
- Starting a report spends money: an agency credit, or calls on my own provider keys (that needs my Agent plan). Always ask me before calling recomention_report_start, and say which funding it will use.
- On my own keys, any subset works, but one of OpenAI, Anthropic or Gemini is required. If the start is refused with a `limit` (plan, projects, reportsPerMonth, perDay, concurrent), tell me which limit and do not retry around it.
- Reports take several minutes. Poll recomention_report_status about once a minute; do not start a second report for the same product while one is running.
- When it is COMPLETE, call recomention_report_get and summarise: the overall score, each engine's "named in n of m answers", who is recommended instead, and the top three fixes. Quote counts as "n of m", never as yes/no.
- An engine listed under enginesSkipped did not run (for example "provider rejected the key"). Say so; never describe it as an engine that did not mention the product.
- A report with simulated: true is a test run with made-up answers. Say that plainly and do not draw conclusions from it.

Docs: https://www.recomention.com/developers

正規のテキストは packages/core/src/config/developers.ts の setupPrompt にあります。このコピーも正規のテキストに合わせてください。

スキル

skills/ には、スラッシュコマンド形式のエージェントスキルがあります。フォルダーを .claude/skills/（Claude Code）またはお使いのエージェントに相当する場所にコピーしてください。

• ai-visibility-check — 1 つの製品を最初から最後まで確認します。
• fix-list-review — 完成したレポートを、優先順位を付けた誠実な作業計画にまとめます。
• competitor-watch — 公開ランキングと自社レポートをもとに、各カテゴリーでエンジンがどの競合を挙げるかを比較します。
• distribution-kit — 完成したレポートのキットを読み込み、チャネル計画に沿って、チャネルごとに進めます。

開発

npm install
npm test            # in-memory client against the server, fake API; metadata/version checks
npm run smoke       # spawns the stdio server against RECOMENTION_BASE_URL
npm run build       # clean dist/ (bin: recomention-mcp)
npm run smoke:pack  # packs the tarball (with pnpm), checks its contents, runs it against a fake local API

モノレポ内では、pnpm --filter @recomention/mcp <script> として実行します。

smoke --start は RECOMENTION_MOCK=1 を設定したローカルサーバーに対してのみ実行してください。稼働中のデプロイに対して実行すると、クレジットを消費します。

prepack は dist/ を空にして再構築するため、パッケージ化または公開すると、常に最新のソースが含まれ、テストファイルは含まれません。version は package.json に記載されています。サーバーは起動時にこの値を読み込みます。また、server.json（MCP Registry のエントリー、io.github.recomention/mcp）にも同じバージョンを設定する必要があります。異なる場合、テストは失敗します。

このリポジトリは、開発が行われている recomention モノレポから公開されています。バグや質問は、issues または [email protected] までお寄せください。

ライセンス

MIT。