Engageable Analytics

Engageable

AI エージェント向けのオープンソース分析エンジンです。

GA4、Mixpanel、PostHog などに接続する、1 つの MCP サーバーです。9 つのツールで、プラットフォームごとのインテグレーションを置き換えます。Anthropic のキーはご自身で用意してください。

クイックスタート

pip install engageable
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
export POSTHOG_API_KEY=phc_...
export POSTHOG_PROJECT_ID=12345
engageable-mcp

これで完了です。MCP サーバーが stdio で実行されています。Claude Desktop、Cursor、または任意の MCP クライアントに接続してください。

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "engageable": {
      "command": "engageable-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

Claude Desktop を再起動してください。9 つの分析ツールが利用可能になります。

Docker

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... docker compose -f docker-compose.mcp.yml up

http://localhost:8080/sse の SSE 経由で接続します。

ツール

ツール	機能
get_sources	接続済みデータソースを一覧表示します
configure_source	新しいデータソースを接続します（~/.engageable/credentials.json に保存）
analyze_trends	トレンド検出、変化点、異常検出を含む時系列分析を行います
compare_segments	統計的有意性を含む A/B テスト、前後比較、セグメント別分析を行います
detect_anomalies	急増、急減、異常なパターンを検出します
analyze_retention	コホートのリテンション曲線（D1/D7/D30）を分析します
analyze_funnel	離脱率を含む複数ステップのコンバージョンファネルを分析します
analyze_cohort	ユーザーコホートを定義して比較します
ask	自然言語での分析に関する質問を受け付けます（LLM 経由でほかのツールに振り分けます）

対応データソース

ソース	認証	必要な情報
PostHog	API キー	POSTHOG_API_KEY + POSTHOG_PROJECT_ID
Mixpanel	サービスアカウント	MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME + MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET + MIXPANEL_PROJECT_ID
Google Analytics 4	サービスアカウント	GA4_CREDENTIALS_JSON（パスまたはインライン）+ GA4_PROPERTY_ID

これらを環境変数として設定するか、configure_source ツールを使って対話的に ~/.engageable/credentials.json に保存してください。ファイル形式については、credentials.example.json を参照してください。

仕組み

Engageable は、Model Context Protocol（MCP） 経由で分析ツールを公開します。MCP 互換クライアント（Claude、Cursor、VS Code、カスタムエージェント）は、これらのツールを検出して呼び出せます。

各ツールは、リクエストの解析、適切なコネクターからのデータ取得、分析の実行、結果の返却を行う自己完結型のパイプラインです。ask ツールは、自然言語での質問に対応するための LLM ルーティングレイヤーを追加します。

レスポンスには表形式データとして CSV を使用します（JSON よりトークンを 50% 節約）。コンテキストウィンドウを扱いやすく保つため、上限を 1000 セルに設定しています。

アーキテクチャ

MCP Client (Claude, Cursor, etc.)
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  MCP Server (stdio or SSE)          │
│  - Dynamic tool registration        │
│  - Credential injection             │
│  - CSV response formatting          │
├─────────────────────────────────────┤
│  Composite Skills (agent-facing)    │
│  analyze_trends, compare_segments,  │
│  detect_anomalies, analyze_funnel,  │
│  analyze_retention, analyze_cohort, │
│  ask, get_sources, configure_source │
├─────────────────────────────────────┤
│  Connector Skills (internal)        │  Analysis Skills (internal)
│  ga4_query, posthog_query,          │  trend_detection, significance,
│  mixpanel_query, + metadata/probe   │  cohort_retention, forecasting,
│                                     │  bayesian_ab, correlation, ...
└─────────────────────────────────────┘

ライセンス

MIT