Swotpal — Swot Analysis について
Swotpalは、AIエージェント向けにSWOT分析や企業比較を作成し、既成の事例を閲覧できるMCPサーバーです。Claude、Cursor、WindsurfなどのMCPクライアントで利用できます。
主な機能
- 01SWOT分析の生成
- 022社の比較
- 03保存済み分析の一覧と取得
- 04100件以上の業界事例の閲覧
活用シーン
- 01企業の強みとリスクの評価
- 02競合する2ブランドの比較
- 03保存済み分析の確認
- 04業界別SWOT事例の検索
MCP 対応
MCPクライアントに、SWOT分析、競合比較、保存済み分析の参照、事例閲覧のツールを提供します。
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。
ツール
5掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| topic | string | はい | 分析する企業、ブランド、またはトピック(例:'Tesla 2026') |
| language | string | いいえ | 言語コード:en、ja、zh_TW、zh、ko、vi、pt、de、es、fr、it、ru |
詳細
SWOTPal MCP サーバー
AI エージェント向けのSWOT分析ツールです。Claude Desktop、Cursor、Windsurf、およびMCP互換クライアントで使用できます。
AIアシスタントから、プロフェッショナルなSWOT分析や競合比較を作成したり、100件以上の事前作成済みの例を参照したりできます。
クイックスタート
1. APIキーを取得する
swotpal.comに登録し、ダッシュボードからAPIキーを生成します。
2. MCPクライアントを設定する
Claude Desktop — ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonを編集します:
{
"mcpServers": {
"swotpal": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@swotpal/mcp-server"],
"env": {
"SWOTPAL_API_KEY": "sk_live_your_key_here"
}
}
}
}
Cursor — MCP設定(設定 > MCPサーバー)に追加します:
{
"swotpal": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@swotpal/mcp-server"],
"env": {
"SWOTPAL_API_KEY": "sk_live_your_key_here"
}
}
}
Windsurf — MCP設定に同じJSON形式で追加します。
3. 使用する
AIエージェントに次のように依頼します:
- 「TeslaのSWOT分析を作成して」
- 「NetflixとDisney+を比較して」
- 「保存した分析を表示して」
- 「ヘルスケア分野のSWOT事例を参照して」
ツール
| ツール | 説明 |
|---|---|
generate_swot | 企業、ブランド、製品、またはトピックのSWOT分析 |
generate_versus | 2社を並べて比較する競合比較 |
list_analyses | ページネーションで保存済みの分析を一覧表示 |
get_analysis | IDを指定して保存済みの分析の詳細を取得 |
browse_examples | 100件以上の事前作成済みの業界別SWOT事例を参照 |
対応言語
英語、日本語、繁体字中国語、簡体字中国語、韓国語、ベトナム語、ポルトガル語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、イタリア語、ロシア語
出力例
## SWOT Analysis: Tesla 2026
### Strengths
- Global EV market leader with 20%+ market share
- Vertically integrated manufacturing and battery production
- Supercharger network as competitive moat
...
### Weaknesses
- Quality control issues persist across models
- CEO distraction risk with multiple ventures
...
View & edit: https://swotpal.com/editor/abc123
Remaining usage: 47
リンク
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。