algolia-mcp

Algolia Search & Analytics

データの書き込み／変更が必要ですか？ 代わりに algolia-cli を使用してください。インポート、エクスポート、バックアップ、設定変更、同義語、ルール、API キー、すべての管理操作に対応しています。

接続のセットアップ

/algolia-mcp:mcp-connect を使用して、MCP クライアントを Algolia MCP サーバーに設定します。 クライアントを手動で設定する方法については、connection-setup を参照してください。

ツールの選択

検索

タスク	ツール
インデックスを検索する	algolia_search_index
利用可能なインデックスを一覧表示する	algolia_search_list_indices
ファセット値を調べる	algolia_search_for_facet_values

アナリティクス

タスク	ツール
人気の検索語句	algolia_analytics_top_searches
結果のない検索	algolia_analytics_searches_no_results
結果なしの割合	algolia_analytics_no_results_rate
クリック位置	algolia_analytics_click_positions
クリックなしの割合	algolia_analytics_no_click_rate
クリックのない検索	algolia_analytics_top_searches_without_clicks
検索ボリューム	algolia_analytics_number_of_searches
人気の検索結果	algolia_analytics_top_search_results
ユニークユーザー数	algolia_analytics_number_of_users
人気のフィルター	algolia_analytics_top_filters
結果のないフィルター	algolia_analytics_top_filters_no_results
人気の国	algolia_analytics_top_countries

レコメンデーション

タスク	ツール	model パラメーター
よく一緒に購入される商品	algolia_recommendations	bought-together
関連商品	algolia_recommendations	related-products
トレンドアイテム	algolia_recommendations	trending-items
トレンドのファセット	algolia_recommendations	trending-facets
見た目が似ているアイテム	algolia_recommendations	looking-similar

検索フィルターの構文

フィルターは query と合わせて algolia_search_index 呼び出しに指定します。

facetFilters（配列形式）：

[["color:red", "color:blue"]]              → OR (red OR blue)
[["brand:Nike"], ["category:running"]]     → AND (Nike AND running)
[["size:10"], ["color:red", "color:blue"]] → mixed (size 10 AND (red OR blue))

各内側の配列は OR 条件、外側の配列は AND 条件です。

numericFilters（文字列形式）：

["price < 100"]                    → single condition
["price >= 50", "price <= 200"]    → range (AND'd)

日付によるフィルタリング：日付は Unix タイムスタンプとして保存する必要があります。numericFilters: ["timestamp >= 1704067200"] を使用します。

属性の選択：attributesToRetrieve: ["name", "price"] を使用して、レスポンスサイズを制限します。

アナリティクスの重要事項

• clickAnalytics: true：CTR、コンバージョン率、クリック数を含めるには、algolia_analytics_top_searches または algolia_analytics_top_search_results に設定します。この設定に対応しているのは、この 2 つのツールのみです。
• revenueAnalytics: true：カート追加率、購入率、売上も含めるには、同じツールに設定します。
• データの遅延：最新のデータには、処理に 1～4 時間の遅延があります。データを完全に取得するには、少なくとも 4 時間前までの期間を指定してください。

結果の解釈

結果なしの割合	評価
< 5%	優秀
5–10%	良好
10–20%	改善が必要
> 20%	不良

クリック位置：健全な状態では、クリックの 30～40% が 1 位に集中し、10 位に向かって減少します。均等に分布している場合は、関連性が低いことを示します。5～10 位に集中している場合は、ランキングに問題があります。

CTR が低く、検索ボリュームが大きい = 検索結果の関連性が低い状態です。よくある原因として、同義語の不足、コンテンツの不足、検索意図の不一致があります。

推奨しきい値

しきい値	動作
50	結果が増え、関連性が低くなります
60	バランスが取れています（適切なデフォルト値）
75	結果が減り、関連性が高くなります

モデルのパラメーター要件：

• bought-together、related-products、looking-similar → objectID が必要です
• trending-items → objectID は不要です。カテゴリで絞り込むには facetName と facetValue を使用してください
• trending-facets → facetName が必要です

必須ワークフロー

1. まずインデックスを確認：ほかのツールを呼び出す前に、必ず algolia_search_list_indices を呼び出して applicationId と indexName を特定してください。applicationId パラメーターは enum です。推測せず、ツールスキーマにある値から選択してください。
2. インデックス名では大文字と小文字が区別されます：algolia_search_list_indices が返した名前をそのまま使用してください。
3. 日付パラメーター：分析ツールでは、startDate と endDate を YYYY-MM-DD 形式で指定します。デフォルトの期間は直近8日間です。
4. 権限：すべてのツールをすべてのユーザーが利用できるわけではありません。分析ツールには Analytics 権限が必要です。レコメンデーションには Recommend 機能が必要です。

よくあるワークフロー

検索品質の監査

1. algolia_search_list_indices → applicationId とインデックス名を取得します
2. algolia_analytics_no_results_rate → 全体的な健全性を確認します（5%未満なら非常に良好です）
3. algolia_analytics_searches_no_results → 問題のある具体的なクエリを見つけます
4. clickAnalytics: true を指定して algolia_analytics_top_searches を呼び出します → 検索数が多くCTRが低いクエリを見つけます
5. algolia_analytics_click_positions → クリックが1位に集中しているか（良好）、均等に分散しているか（関連性が低い）を確認します
6. 問題のあるクエリごとに、そのクエリを指定して algolia_search_index を呼び出し、結果を確認します

レコメンデーションの設定確認

1. algolia_search_list_indices → applicationId を特定します
2. 必要なデータが最も少ない trending-items から始めて、Recommend が動作していることを確認します
3. 次に、既知の商品の objectID を指定して bought-together または related-products を試します
4. 結果が空の場合は、レコメンデーションのリファレンスでイベント数の要件を確認してください

リファレンスドキュメント

• 接続設定 — MCP サーバーの設定と認証
• 検索 — 検索パラメーター、フィルター構文（facetFilters、numericFilters）、ページネーション
• 分析 — 分析指標の解釈、日付範囲、クリック／コンバージョンの追跡
• レコメンデーション — レコメンデーションモデル、しきい値、ファセットベースの絞り込み
• トラブルシューティング — よくあるエラーと解決手順