BigQuery MCP 公式あり
BigQueryに貯めた売上・POSのデータを、AIから直接集計できる。テーブル一覧やスキーマの確認に加えて、傾向の分析や予測までツールとして用意されている。
メーカー・卸・小売の現場向けに、ChatGPTやClaudeにつなげるMCPサーバーを集めたカタログです。公式か有志か、読み取りだけか書き込めるか、何が取れて何が取れないかまで書いています。
押すと、その困りごとでサイト内を検索して近いMCPを並べます。技術名を知らなくても引けることが、このディレクトリの入口です。サービス名が分かっている人は、下のカテゴリからどうぞ。
押すと、使うMCPの組み合わせとプロンプト例が開きます。
売れ筋なのに離脱される商品ページを直す
商品ページで直帰率が高い上位5ページを出し、Clarityでスクロールが止まる位置を確認して。そのカテゴリで購買動機になっている観点のうち、ページ本文に書かれていないものを挙げ、追記する文章を作ってShopifyの下書きに反映して。
広告の訴求軸をレビュー統計で決める
キャンペーンの検索語別CTRとCVを出して。低CTRの広告グループについて、そのカテゴリのレビューで購買動機の比率が高い観点を3つ選び、その言葉を使った見出し案を各5本作って。
新規参入カテゴリの下調べを1時間で終える
「〇〇」カテゴリの検索需要の伸び、上位商品の価格帯とランキング変動、そのカテゴリのレビューで不満が集中している観点を出して。空いている訴求ポジションを3つ提案して。
売上が急に落ちた理由を突き止める
直近4週で販売数が前月比20%以上落ちた商品を出して。その商品のレビューを観点別に見て、不評が増えた観点と、同じ期間に競合で好評が増えた観点を並べて。値下げ対応か商品改良かを提案して。
配信面ごとに刺さる訴求を変える
FBとIGで配信面ごとのCPAを比べて。IGで反応がいい訴求と、レビューで若年層が語っている観点(3Wの「誰が」で絞る)を突き合わせ、IG専用のクリエイティブ文案を出して。
SEO記事のネタをレビューから作る
当社サイトで表示回数は多いのに順位が10位以下のクエリを出して。Ahrefsで難易度が低い関連語を足し、レビューで「新しく発見された話題」に該当するものを優先順位付けして、記事タイトル10本を作って。
価格で負けているのか、品質で負けているのか
自社ASINと競合ASINの90日価格推移とランキングを出して。競合が値下げした時期に自社レビューの評価が落ちたかを確認し、価格で負けているのか品質観点で負けているのかを判定して。
問い合わせが来る前にFAQで先回りする
直近30日の問い合わせを内容別に集計して。同じ商品のレビューで不評が多い観点と一致するものを抽出し、問い合わせが来る前に商品ページやFAQで先回りできる項目を作って。
在庫を積み増すべき商品と様子見の商品を分ける
在庫回転が速く欠品リスクのある商品を出して。そのレビューで購買動機が安定して高いか、一時的な話題(サブ観点の急増)で売れているかを判定し、発注量を増やすべき商品と様子見の商品に分けて。
改良費をかける価値がある商品を粗利で選ぶ
商品別の粗利をfreeeとBigQueryの売上から出して。粗利上位の商品が評価されている観点と、粗利下位の商品で不評な観点を並べ、改良費をかける価値がある商品を根拠付きで選んで。
「当社で実行済み」の3本は 検証記事 に実際の出力があります。「当社の想定手順」は順次検証して更新します。
MCPは、ChatGPTやClaudeに社内のデータを読ませるための「つなぎ口」です。読み取りだけのものから1つ、が始め方の基本。
主要ECモールのレビューを観点別に集計した結果を、URL登録だけでChatGPT/Claudeから呼び出せます。無料プランで接続可。
TrendViewer MCP を見るホーム > 売上・データ基盤
BigQueryに貯めた売上・POSのデータを、AIから直接集計できる。テーブル一覧やスキーマの確認に加えて、傾向の分析や予測までツールとして用意されている。
Snowflake上のデータをAIから参照する。SQLの実行に加えて、意味づけしたデータへの質問(Cortex Analyst)や文章の検索(Cortex Search)をツールとして公開できる。
Unity Catalogで管理しているデータに、AIから自然言語で質問できる。会話型の分析(Genie)、SQL、文書の検索など、用途別に5つのサーバーが用意されている。
Lookerのダッシュボードの元になっているデータに、AIから言葉で質問できる。LookMLやSQLを書かなくても集計が返る。
社内の基幹DBにAIから直接つないで、テーブル一覧の確認やSQLでの集計ができる。件数や売上をExcelに落とさずその場で確かめられる。
Metabaseのダッシュボードや保存した質問(カード)を、AIから一覧・実行できる。つないでいるDBへ直接SQLを投げる版もある。
Redashに保存したクエリやダッシュボードを、AIから一覧・実行できる。クエリの新規作成や更新まで行える版もある。
「当社確認」は当社が実際に接続して動かした日付、「公式資料で確認」は公式リポジトリ・ドキュメント・公開情報の記載を確認した日付です。検索数は Ahrefs(日本・月間)。
Googleアナリティクス4のレポートをAIから直接取る。ページ別のセッション・流入元・キーイベントまで、会話で表にできる。
キャンペーン・キーワード・費用・コンバージョンを、Google Ads Query Language(GAQL)でAIから取得する。
検索クエリ・表示回数・クリック・順位を、ページ単位でAIから取得する。「流入はあるのに買われない語」を探す起点。
Facebook・Instagram広告の費用・配信面別の成果・ターゲティング地域をAIから参照。キャンペーンの作成・変更まで行える。
ヒートマップ・スクロール到達・滞在時間の集計と、セッション録画の一覧をAIから取得する。どこで離脱しているかを数字で拾える。
Looker Studio(旧データポータル)には、2026年9月時点でMCPサーバーも会話用のAPIもない。BI本体の Looker(Google Cloud)には公式の「Looker管理MCP」がプレビュー提供されているが、別製品。
検索ボリューム・上位表示の難易度・競合サイトの流入・被リンク・AIに引用された回数を、AIから直接取る。新しいカテゴリの需要調べや、狙う語の選定に使う。Search Console のデータもここから取れる。
計測タグ・トリガー・変数の一覧と変更、バージョンの作成と公開をAIから行う。「このボタンのクリックを計測して」を、管理画面を開かずに済ませる。
「当社確認」は当社が実際に接続して動かした日付、「公式資料で確認」は公式リポジトリ・ドキュメント・公開情報の記載を確認した日付です。検索数は Ahrefs(日本・月間)。
公式MCPは4本。Storefront(商品検索・カート・店舗ポリシー)、Customer Account(注文履歴・配送追跡、要ログイン)、Checkout(決済)、Dev(開発者向け資料)。いずれも買い物客を手伝うAIのためのもので、店側の売上・受注・分析は取れない。
楽天市場に公式MCPは無い。RMS内の「AIアシスタント」は管理画面の中に閉じていて、外のAIからは呼べない。RMS Web Service(商品API・受注API)を自分でMCP化した公開例が複数ある。
NE株式会社が2026年6月30日に発表。既存APIをMCP化し、受注・売上(期間別の件数・金額・店舗別・商品別)、在庫(在庫数・引当・フリー在庫・入出庫履歴)、注文状況(ステータス・入金)をAIから取得・集計できる。
公式MCPは無い。有志版は「スマレジAPIの使い方をAIに教える」資料型で、取引データそのものは返さない。実データをつなぐなら、CDataなど有料のコネクタか自作になる。
Seller Central/Selling Partner API(SP-API)の公式MCPは無い。第三者製・有志製が多数あるが、どれもSP-APIの利用登録が別途必要(承認まで最大10営業日)。Amazon広告には公式MCPがある(2026年2月からオープンβ・APIパートナー向け)。
Amazonの価格・ランキング・出品者の履歴をAIから直接取る。競合商品の価格推移や、値下げがいつ起きたかを会話で出せる。当社の検証記事で取れなかった「競合の価格帯」を埋める道具。
「当社確認」は当社が実際に接続して動かした日付、「公式資料で確認」は公式リポジトリ・ドキュメント・公開情報の記載を確認した日付です。検索数は Ahrefs(日本・月間)。
楽天・Amazon・Yahoo!ショッピングの購入者レビューを、観点(静音性・耐久性など)ごとに言及数・肯定率・否定率で集計した結果をAIから取得する。購買動機の定量化、新規カテゴリの分析作成も対話の中から実行できる。
プレイドの公式ブログ(2026年3月)は、Craft Functions 上に自分でリモートMCPサーバーを建てる手順を示している(例はCraft RAGのコンテンツ検索)。利用者がURLを登録するだけの出来合いMCPは確認できない。KARTE Datahub(BigQuery)を読む有志版はある。
Zendesk公式は「MCPクライアント」側(Zendesk側のAIが他社のMCPサーバーを呼ぶ)で、外のAIから問い合わせデータを読む公式サーバーは無い。チケットの検索・作成・更新ができる有志製・第三者製が多数。
店舗の口コミの取得・返信・投稿をAIから行う有志版が複数ある。いずれも Business Profile API の利用承認(申請制)と、Google CloudのOAuthクライアントが要る。
「当社確認」は当社が実際に接続して動かした日付、「公式資料で確認」は公式リポジトリ・ドキュメント・公開情報の記載を確認した日付です。検索数は Ahrefs(日本・月間)。
freee会計の仕訳・取引・試算表をAIから参照し、登録や更新まで行える。会計だけでなく請求書・販売・人事労務など複数サービスを同じ入り口から扱える。
マネーフォワード クラウド会計の試算表や仕訳をAIから参照でき、連携済みの口座明細から仕訳を登録することもできる。
kintoneで作った受発注・在庫・与信などの業務アプリのレコードを、AIから検索・追加・更新できる。基幹システムの代わりにkintoneを使っている会社向け。
Microsoftの中堅向けERP(Dynamics 365 Business Central)の得意先・品目・受注データをAIから扱える。既定は参照のみで、設定した範囲だけ登録・更新を許可できる。
AIから直接つなぐ公式MCPサーバーは見当たらない。クラウド版は公開APIで仕訳伝票やマスタをやり取りできるので、自作MCPの土台にはできる。
公式MCPサーバーの提供は確認できない。外部サービスとのつなぎは連携基盤経由のAPI連携や、スマート取引取込での取り込みが中心。
販売・購買・在庫・会計を1つで持つOSS基幹システムOdooのレコードを、AIから検索・作成・更新できる。有志版が複数あり、実装ごとに触れる範囲が違う。
「当社確認」は当社が実際に接続して動かした日付、「公式資料で確認」は公式リポジトリ・ドキュメント・公開情報の記載を確認した日付です。検索数は Ahrefs(日本・月間)。
Salesforceの組織にAIからつなぎ、SOQLで商談・取引先・リードのデータを問い合わせられる。設定やコードの反映といった開発作業のツールも同じ入り口に入っている。
HubSpotの取引・企業・担当者・見積・請求などのレコードを、AIから検索したり登録・更新したりできる。通話やメールなどの対応履歴も読める。
Pipedriveの取引・連絡先・組織・リードをAIから検索でき、取引の作成や更新、次の予定の登録までできる。
Zoho CRMの商談・取引先データをAIから扱える。用途別に4つのサーバーが分かれていて、参照だけのものと登録・更新までできるものを選んで接続する。
Sansanに溜まった名刺・接点履歴・企業情報を、生成AIツールの側から検索できる。誰がどの取引先と会っているかを人に聞かずに調べたいときに向く。
Microsoftの営業支援システム(Dynamics 365 Sales)のリードや商談をAIから引き出せる。レコードの登録・更新まで行うにはDataverse側のMCPも合わせて接続する。
公式のMCPサーバーは確認できない。AIからつなぐなら、外部の商用コネクタを挟んでデータを読む形になる。
「当社確認」は当社が実際に接続して動かした日付、「公式資料で確認」は公式リポジトリ・ドキュメント・公開情報の記載を確認した日付です。検索数は Ahrefs(日本・月間)。