ReplenishRadar について
ReplenishRadarは、ShopifyやAmazonの在庫計画に取り組むAIエージェント向けのMCPサーバーです。リアルタイムの在庫・販売・補充データを提供し、書き込み操作は権限や予算、承認ルールで制御されます。
主な機能
- 01欠品リスクと需要予測
- 02発注書と補充アクションの管理
- 03販売・在庫価値・SKU健全性の分析
- 04アラート・同期・データ鮮度の確認
- 05権限範囲付きエージェントコンテキスト保存
活用シーン
- 01リスクのあるSKUと需要予測の確認
- 02発注書と補充提案の検討
- 03承認ルールの範囲内での補充アクション処理
MCP 対応
MCPクライアントにReplenishRadarの在庫計画ツールを公開します。読み書きの機能はAPIキーの権限、プラン、設定に応じて決まり、機微な操作は予算や承認ルールで制限できます。
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。
npx -y @replenishradar/mcp-serverREPLENISHRADAR_API_KEYシークレットReplenishRadar API key with the rr_sk_ prefix.REPLENISHRADAR_API_URLOptional API base URL. Defaults to https://api.replenishradar.com.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。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
@replenishradar/mcp-server
AI エージェントを、最新の ReplenishRadar 在庫データに接続します。Claude Desktop、OpenClaw、およびあらゆる MCP 対応クライアントで動作します。
セットアップ
- ReplenishRadar > Settings > API Keys から API キーを取得します。
- このサーバーを MCP クライアントの設定に追加します。Claude Desktop では、Settings > Developer > Edit Config を開きます。
{
"mcpServers": {
"replenishradar": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@replenishradar/mcp-server"],
"env": {
"REPLENISHRADAR_API_KEY": "rr_sk_your_key_here"
}
}
}
}
- Claude Desktop を再起動し、「在庫切れのリスクが最も高い項目は何ですか?」と尋ねます。
ReplenishRadar のアカウントをまだお持ちでない場合は、サーバーを設定する前に、公開エージェント受付エンドポイントを使用して、有効期間の短い読み取り専用のサンドボックスキーをリクエストできます。
POST https://api.replenishradar.com/api/public/agent-intake
利用可能なツール
読み取り
Standard には、制限付きの読み取り API アクセスが含まれます。Growth では、診断/ステータスの読み取りツールが追加されます。
| ツール | 説明 |
|---|---|
rr_get_stockout_risk | SKU の在庫切れリスクレベル |
rr_get_inventory_position | 商品の拠点別在庫 |
rr_get_demand_forecast | 需要予測の統計 |
rr_get_suggested_purchase_orders | 発注書の提案 |
rr_get_replenishment_actions | 標準的なバイヤー向け補充アクション |
rr_get_replenishment_action | イベント履歴付きの補充アクション 1 件 |
rr_get_alerts | 有効なアラート |
rr_list_items | 在庫商品一覧 |
rr_get_sync_status | 最近の同期履歴 |
rr_list_suppliers | ベンダー/サプライヤー一覧 |
rr_list_purchase_orders | 発注書一覧 |
rr_get_purchase_order | 明細項目付きの発注書 1 件 |
rr_get_po_pdf | 発注書の PDF 情報 |
rr_get_po_documents | 発注書に添付されたドキュメント |
rr_get_po_notes | 発注書に添付されたメモ |
rr_get_sales_history | 販売履歴 |
rr_get_top_sellers | 売れ筋 SKU |
rr_get_slow_movers | 動きの遅い SKU |
rr_get_inventory_value | 在庫価値の内訳 |
rr_get_sku_health | SKU レベルの健全性概要 |
rr_get_lost_sales | 在庫切れによる推定販売損失 |
rr_get_store_health | 店舗の接続および同期の健全性 |
rr_get_data_freshness | データ項目ごとの最新状態 |
rr_get_setup_status | セットアップのマイルストーンと次のステップ |
rr_get_recent_activity | 最近のアラート、発注書、同期の概要 |
search_knowledge | ReplenishRadar 製品ナレッジの検索 |
rr_evaluate_fit | 決定論的な ICP + ティア適合判定(組織データなし) |
基本的な書き込み(Standard ティア以上)
金銭や在庫の変更を伴わない、安全で影響範囲の小さい書き込みです。
| ツール | 説明 |
|---|---|
rr_acknowledge_alert | アラートを確認済みにする |
rr_add_po_note | 発注書にメモを追加する |
rr_request_approval | 発注書について人間の承認をリクエストする |
rr_add_replenishment_action_note | 補充アクションにメモを追加する |
rr_dismiss_replenishment_action | 補充アクションを却下する |
rr_prepare_replenishment_action | アクションをプレビューし、実行前に現在の updated_at を取得する |
rr_execute_replenishment_action | アクションを実行します。mode="draft"(デフォルト)では、発注書や移送のドラフトを作成します。mode="autonomous" では、キーに sensitive_write と操作ツールグループがあり、予算が有効で、すべてのガードレールを通過した場合、発注書の送信や移送の確定も行います(条件を満たさない場合はドラフトにフォールバックするか、明示的に拒否します)。冪等で、古い状態からの実行を防止します |
rr_resolve_replenishment_action | 理由を付けて、アクションを「対応なし」として解決します。冪等で、古い状態からの実行を防止します |
rr_retry_replenishment_action | ブロックされたアクションまたは失敗したアクションを、ドラフト実行経路で再試行します。冪等で、古い状態からの実行を防止します |
rr_get_document_upload_url | 発注書ドキュメントのアップロード URL を取得する |
rr_record_pi_review | プロフォーマインボイスの詳細を記録する |
センシティブな書き込み(Growth tier 以上)
金銭/在庫の変更。
| ツール | 説明 |
|---|---|
rr_trigger_sync | 在庫同期を開始 |
rr_create_purchase_order | 下書きの発注書を作成 |
rr_update_purchase_order | 下書きの発注書を更新 |
rr_send_purchase_order | 承認済みの発注書を送信 |
rr_cancel_purchase_order | 発注書をキャンセル |
rr_create_location | 手動の在庫ロケーションを作成 |
rr_set_stock_at_location | 手動ロケーションの在庫数を設定 |
発注書の作成は必ず下書きから始まります。rr_send_purchase_order は、人間がすでに承認した発注書のみを送信します。
アクションの実行には2つのモードがあります。mode="draft"(デフォルト)を指定した rr_execute_replenishment_action は、アクションの対象アイテムについて下書きの発注書や移送を作成し、サプライヤーへの自動送信や在庫の確定は行いません。mode="autonomous" を指定すると、キーに sensitive_write と操作のツールグループがあり、キーごとの予算(autonomous_enabled=true)が有効で、すべてのガードレールを通過した場合に限り、発注書の送信または移送の確定も行います。それ以外の場合は下書きを残して rr_request_approval のヒント(draft_fallback)を返すか、変更を行わずに拒否します(hard_refuse)。まず rr_prepare_replenishment_action を呼び出してアクションの現在の updated_at を取得し、expected_updated_at として渡してください。これにより、古いアクションは書き込み前に拒否されます。安定した idempotency_key を渡すと、呼び出しを再試行した際に元の結果が再利用され、成果物の二重作成や二重送信を防げます。
エージェントコンテキストストア
エージェントが制限されたワークフロー状態を記憶できる、小規模な組織単位の監査可能なキー/値メモリです。rr_get_agent_context/rr_list_agent_context は読み取り機能、rr_set_agent_context/rr_delete_agent_context は基本書き込み機能です。4つすべてが agent_context ツールグループに属します。
| ツール | 説明 |
|---|---|
rr_get_agent_context | namespace と key でエントリを1件取得。期限切れのエントリは除外されます |
rr_set_agent_context | namespace と key の下に制限サイズの JSON オブジェクトを保存(scope_ref、ttl_seconds は任意) |
rr_list_agent_context | 指定した1つの namespace の有効なエントリを一覧表示。limit の上限は200です |
rr_delete_agent_context | namespace と key でエントリを1件削除。実行者の来歴を記録します |
ルールと制限:
- 名前空間はコードで定義され、キーごとに許可リストで管理されます。 Settings > API Keys で、人間の管理者が各名前空間に対する読み取り/書き込み/削除を API キーに許可する必要があります。同じ組織に属しているだけでは不十分です。
- シークレットや未加工の個人を特定できる情報は保存できません。 トークン、パスワード、秘密鍵、認証情報、未加工のメールアドレス/電話番号/住所に見える書き込みは拒否されます。
valueはJSON オブジェクト(スカラーや配列は不可)である必要があり、シリアライズ後のサイズは16 KiBまでです。ttl_secondsは任意で、上限は90日です。TTL を指定しない場合、組織が存在する間エントリは保持されます。rr_list_agent_contextではnamespaceの指定が必須で、複数の名前空間をまたいだ一覧表示はできません。scope_refは説明用のメタデータにすぎず、一意性の判定には使用されません。スコープごとのエントリはkeyに含めてください(例:supplier_rules/sku:ABC123)。- センシティブな名前空間(例:
sourcing_economics)では、キーにセンシティブな経済情報の読み取り機能とツールグループも必要です。
支出予算(管理者が管理、MCP ツールなし)
API キーごとの支出予算(発注書ごとの金額上限、直近24時間の上限、移送数量の最大差分、autonomous_enabled フラグ、ベンダー/移送先/移送元(または経路ペア)の許可リスト)により、自律型キーが購入または移動できる内容を制限します。これらは Settings > API Keys の人間の管理者のみが管理します(JWT 管理者用の Settings API)。予算の読み取りや変更を行う MCP ツールはなく、API キーは自分自身の上限であっても予算関連のルートにアクセスできません。予算が消費されるのは自律モードで送信/確定を行う場合のみです。自律モードはデフォルトで無効になっており、自律アクションが拒否された場合に返されるのは簡潔な判定理由だけです。上限額、許可リスト、他のキーの台帳情報が返されることはありません。
Rate Limits
- Standard ($99/mo): 10 calls/hour, read + basic-write tools
- Growth ($199/mo): 100 calls/hour, read + basic + sensitive read/write + diagnosis/status tools
- Scale ($499/mo): 1,000 calls/hour, full read + write capability set
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コメント
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。