Sentor

Sentor MCP Server

Claude、Cursor、Windsurf、および MCP 互換のすべての AI アシスタント向けのエンティティベースの感情分析です。

Sentor は、ファインチューニング済みの BERT モデルを活用した、エンティティベースの感情分析プラットフォームです。この MCP サーバーは、Sentor の ML API を AI アシスタントから直接呼び出せるツールとして提供します。自然言語のプロンプトを 1 つ入力するだけで、テキスト内の特定のエンティティに対する感情のスコアリング、トピック別のドキュメントのクラスタリング、トピックラベルの生成を行えます。

---

目次

• できること
• 要件
• クイックスタート
  • Claude Desktop
  • Cursor / Windsurf
  • Claude.ai Web（リモート MCP）
• ツールのリファレンス
• 使用例
• レート制限
• リモートデプロイ
• リンク

---

🎯 できること

接続すると、AI アシスタントで次の 4 つのツールを使用できます。

ツール	機能
analyze_sentiment	1 つ以上のドキュメントに含まれる名前付きエンティティ（ブランド、製品、機能、人物）に対する感情をスコアリングします。ドキュメントごと、および文ごとの内訳を返します。
cluster_documents	BERTopic + HDBSCAN を使用して、5 件以上のドキュメントをテーマ別にクラスタリングします。クラスタ数は自動的に検出されます。
name_topic	LLM を使用して、各クラスタに 3～5 語の説明的なラベルを生成します（例：「配送遅延に関する苦情」）。
health_check	Sentor API に接続でき、ML モデルが読み込まれていることを確認します。

セットアップ後のプロンプト例：

「顧客レビュー 50 件を分析し、チェックアウトの流れと配送速度に対する感情を調べてください。その後、トピック別にクラスタリングし、各クラスタに名前を付けてください。」

---

📋 要件

• Python 3.10+
• Sentor API キー — dashboard.sentor.app で無料で取得

---

🚀 クイックスタート

Claude Desktop

macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "sentor": {
      "command": "uvx",
      "args": ["sentor-mcp"],
      "env": {
        "SENTOR_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop を再起動します。ツールセレクターにハンマーのアイコンが表示されたら、Sentor を使用できます。

uvx がありませんか？ pip install uv でインストールするか、pip install sentor-mcp の後に sentor-mcp を直接使用してください。

---

Cursor / Windsurf

.cursor/mcp.json（プロジェクトレベル）または ~/.cursor/mcp.json（グローバル）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "sentor": {
      "command": "uvx",
      "args": ["sentor-mcp"],
      "env": {
        "SENTOR_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

---

Claude.ai Web（リモート MCP）

HTTP サーバーを実行し、URL で接続します。

docker run -e SENTOR_API_KEY=your_api_key -p 8080:8080 ghcr.io/nikx-tech/sentor-mcp:latest

次に、Claude.ai → Settings → Integrations → Add MCP Server の順に進みます。

http://your-server:8080/sse

---

🔧 ツールのリファレンス

analyze_sentiment(docs, language="en")

1 つ以上のドキュメント内のエンティティレベルの感情を分析します。

docs = [
    {
        "doc_id": "review-1",
        "doc": "The delivery was fast but the packaging was completely crushed.",
        "entities": ["delivery", "packaging"]
    }
]
# Returns: predicted_label, probabilities, per-sentence details

対応言語： en（英語）、nl（オランダ語）

---

cluster_documents(documents, language="en")

ドキュメントをテーマ別にクラスタリングします。最低 5 件のドキュメントが必要です。

documents = [
    {"doc_id": "r1", "text": "Great product quality, very happy.", "entities": ["product"]},
    # ... at least 5 documents
]
# Returns: clusters with cluster_id, document_count, documents, top_words
# Cluster -1 = outliers that did not fit any topic

---

name_topic(cluster_id, documents, top_words, entities, language="en")

クラスタの短いラベルを生成します。cluster_documents の出力からデータを直接渡してください。

name_topic(
    cluster_id=0,
    documents=cluster["documents"],
    top_words=cluster["top_words"],
    entities=["BrandName"],  # exclude your brand from the label
    language="en"
)
# Returns: { "topic_name": "Shipping Delay Complaints", "generation_method": "LLM" }

---

health_check()

# Returns: { "status": "healthy", "version": "1.0.0", "llm_status": "available" }

---

💬 使用例

単一の文書：

「Sentor を使って、このレビューの Apple と iPhone に対する感情を分析してください：[テキストを貼り付け]」

バッチ分析：

「顧客レビューが 100 件あります。Sentor を使って、それぞれのレビューにおける『delivery』と『support』に対する感情をスコア化し、ポジティブとネガティブの比率を教えてください。」

全体的なパイプライン：

「Sentor を使って、1）この 200 件のレビューにおける『product quality』と『price』に対する感情を分析し、2）トピックごとにクラスタリングし、3）各クラスタに名前を付け、4）調査結果を要約してください。」

競合分析：

「Sentor を使って、これらのツイートにおける Apple、Samsung、Google それぞれに対する感情を分析し、結果を比較してください。」

---

📊 レート制限

プラン	1 分あたり	1 日あたり	1 か月あたり
Free	5	100	1,000
Starter	60	1,000	10,000
Growth	200	3,000	30,000
Business	500	10,000	100,000
Enterprise	カスタム	カスタム	カスタム

料金の詳細を見る →

---

🐳 リモートデプロイ

リモート MCP エンドポイントに対応した AI ツール向けに、ホスト型 HTTP/SSE サーバーとして実行します。

Docker：

docker build -t sentor-mcp .
docker run \
  -e SENTOR_API_KEY=your_key \
  -p 8080:8080 \
  sentor-mcp

サーバーは次のエンドポイントを公開します：

• GET /sse — SSE ストリーム（MCP トランスポート）
• POST /messages — メッセージエンドポイント

環境変数：

変数	デフォルト	説明
SENTOR_API_KEY	—	必須です。 Sentor API キーを指定します。
SENTOR_BASE_URL	https://sentor.app/api	セルフホスト可能な Sentor インスタンスを指定する場合に上書きします。
PORT	8080	HTTP サーバーのポートです。

---

🔗 リンク

• Sentor ダッシュボード — API キー、プロジェクト、使用状況を管理します
• API ドキュメント — REST API の完全なリファレンス
• MCP 統合ガイド — 手順に沿ったセットアップガイド
• PyPI パッケージ — pip install sentor-mcp
• サポート

---

NIKX Technologies B.V. が開発