LLM Brand Monitor について
LLM Brand Monitor MCP Serverは、互換クライアントをLLM Brand Monitorに接続し、プロジェクト管理、モデル回答のスキャン、結果分析を行います。プロジェクト、スキャン、結果、モデル利用状況向けの17個のツールを備えています。
主な機能
- 01監視プロジェクトとプロンプトの作成・管理
- 02スキャン実行と進捗・履歴確認
- 03ブランド言及、競合、引用リンクの確認
- 04競合の言及傾向の追跡
- 05利用可能なモデルと利用状況の確認
活用シーン
- 01ブランド監視プロジェクトとプロンプトの設定
- 02モデル回答をスキャンしてブランド言及を追跡
- 03競合の言及数や傾向の比較
- 04スキャン結果、引用元、クレジット利用量の確認
MCP 対応
MCPサーバーはLLM Brand Monitor APIを利用し、互換クライアントにプロジェクト管理、スキャン、結果、モデル利用状況の17個のツールを提供します。利用にはLBM_API_KEYが必要です。
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。
ツール
17掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| limit | number | いいえ | 1 ページあたりの項目数(デフォルト:20、最大:100) |
| offset | number | いいえ | スキップする項目数(デフォルト:0) |
| status | string | いいえ | 任意:ステータスで絞り込みます(active、inactive、pending) |
| include_all_fields | boolean | いいえ | true に設定すると、完全な JSON レスポンスが返されます。デフォルト:false(簡潔な CSV — 推奨)。 |
詳細
LLM Brand Monitor MCP サーバー
LLM Brand Monitor 用の MCP サーバーです。AI モデルがブランドにどのように言及しているかを追跡するプラットフォームです。
Claude、Cursor、Windsurf、または MCP 対応のクライアントを接続して、ブランドモニタリングプロジェクトの管理、350 以上の LLM に対するスキャンの実行、結果の分析をすべて自然言語で行えます。
クイックスタート
Claude Desktop
claude_desktop_config.json に追加します。
{
"mcpServers": {
"lbm": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@serpstat/llm-brand-monitor-mcp"],
"env": {
"LBM_API_KEY": "lbm_your_key_here"
}
}
}
}
Claude Code
claude mcp add lbm-mcp -e LBM_API_KEY=lbm_your_key_here -- npx -y @serpstat/llm-brand-monitor-mcp
ソースから
git clone https://github.com/SerpstatGlobal/llm-brand-monitor-mcp.git
cd llm-brand-monitor-mcp
npm install && npm run build
次に、MCP クライアントの設定に追加します。
{
"mcpServers": {
"lbm": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/llm-brand-monitor-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"LBM_API_KEY": "lbm_your_key_here"
}
}
}
}
MCP Inspector
LBM_API_KEY=lbm_your_key_here npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js
API キーの取得
- llmbrandmonitor.com で登録します
- プロフィールページ を開きます
- API キー(
lbm_で始まります)をコピーします
ツール
4 つのカテゴリにわたる 17 個のツール:
プロジェクト(7 個のツール)
| ツール | 機能 |
|---|---|
lbm_list_projects | ブランドモニタリングプロジェクトをすべて一覧表示します |
lbm_get_project | プロンプトとモデルを含むプロジェクトの詳細を取得します |
lbm_create_project | 新しいプロジェクトを作成します |
lbm_update_project | プロジェクト名、モデル、またはモニタリング設定を更新します |
lbm_archive_project | プロジェクトをアーカイブします |
lbm_add_prompts | モニタリング用プロンプトをプロジェクトに追加します |
lbm_delete_prompt | プロジェクトからプロンプトを削除します |
スキャン(3 個のツール)
| ツール | 機能 |
|---|---|
lbm_run_scan | スキャンを開始します。プロンプトを LLM に送信し、応答を収集します |
lbm_get_scan_status | スキャンの進行状況を確認します |
lbm_list_scans | スキャン履歴を表示します |
結果(5 個のツール)
| ツール | 機能 |
|---|---|
lbm_list_results | モニタリング結果(ブランドへの言及、ステータス)を閲覧します |
lbm_get_transcript | 特定の結果に対する LLM の応答全文を読み取ります |
lbm_list_competitors | LLM が言及している競合ブランドを確認します |
lbm_list_links | LLM が引用している URL とドメインを確認します |
lbm_get_history | 競合への言及の経時的な傾向を確認します |
モデルと使用状況(2 個のツール)
| ツール | 機能 |
|---|---|
lbm_list_models | 利用可能な 350 以上の LLM モデルを一覧表示します |
lbm_get_usage | クレジット残高と使用状況の統計を確認します |
一般的なワークフロー
You: "What brand monitoring projects do I have?"
Claude: → lbm_list_projects
You: "Run a scan on the Serpstat project"
Claude: → lbm_run_scan (asks you to confirm — scans spend credits)
→ lbm_get_scan_status (polls until complete)
You: "Show me the results — which models mentioned my brand?"
Claude: → lbm_list_results
You: "What did GPT-5 say exactly?"
Claude: → lbm_get_transcript
You: "Who are my competitors according to AI models?"
Claude: → lbm_list_competitors
トークン効率の高い応答
すべての一覧表示ツールは、冗長な JSON の代わりに、デフォルトでコンパクトな CSVを返します。これによりトークン使用量を 80〜96%削減し、応答をコンテキストの制限内に収めます。
# Default (CSV) — 3-6 key columns
competitor,mentions,visibility_pct
Competitor A,178,72.4
Competitor B,105,42.7
# Full JSON — pass include_all_fields: true
{"data": [{"competitor_id": "...", "competitor_name": "Competitor A", ...}]}
すべての一覧表示ツールは、ページネーション用の offset と limit に対応しています。
設定
| 変数 | 必須 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
LBM_API_KEY | はい | — | llmbrandmonitor.com の API キー |
LBM_API_BASE_URL | いいえ | https://llmbrandmonitor.com/api/v1 | API のベース URL |
LOG_LEVEL | いいえ | info | error、warn、info、debug |
エラー処理
エラーには、LLM が対応できる具体的なヒントが含まれます。
| エラー | ヒント |
|---|---|
INSUFFICIENT_CREDITS | lbm_get_usage で残高を確認してください。llmbrandmonitor.com/pricing でチャージできます |
RATE_LIMITED | 数秒待ってから再試行してください |
NOT_FOUND | lbm_list_projects を呼び出して、ID が存在することを確認してください |
UNAUTHORIZED | API キーが無効です。LBM_API_KEY を確認してください |
開発
npm install
npm run build # TypeScript → dist/
npm test # 126 tests
API ドキュメント
REST API の全ドキュメント:llmbrandmonitor.com/api-docs
ライセンス
MIT
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。