mcp-dir > 組み合わせレシピ
MCPを組み合わせて、業務を1つ終わらせるレシピ
売上・広告・在庫・会計・問い合わせのMCPを、ChatGPT/Claude から順に呼んで仕事を片付ける手順集です。各レシピで、使うMCPの流れを図で、AIとのやり取りをチャットで見せ、そのまま使えるプロンプトまで載せています。
組み合わせレシピ
12本売れ筋なのに離脱される商品ページを直す
売れているのに商品ページで離脱が多い。4つのMCPで「どこで読むのをやめ、何が書かれていないか」を突き止め、追記文を下書きまで作る。
広告の訴求軸をレビュー統計で決める
広告の見出しを担当者の勘で決めていないか。成績の悪い広告グループを見つけ、買った人が実際に重視した観点の言葉で見出しを作り直す。
新規参入カテゴリの下調べを1時間で終える
新しいカテゴリに出るか決める前の下調べ。検索需要・季節性・価格帯・買った人の不満を1回の会話で並べ、空いている売り方を探す。
広告費がかかっているのに売れていない商品を止める
広告費はかかっているのに売れていない商品を見つけ、「入札を下げる」か「商品ページを直す」かを仕分ける。
欠品しそうな商品を発注リストにする
欠品してから慌てないために。在庫の残り日数と売れ行き・粗利を並べ、発注すべき商品をスプレッドシートにまとめる。
売上と入金・粗利を月次で突き合わせる
月末の突き合わせを手作業でやっていないか。受注・入金・会計の3つを並べ、合わない日と理由の候補を出す。
問い合わせの多い理由を、FAQと商品ページに反映する
同じ問い合わせが何度も来ていないか。多い理由を集計し、FAQと商品ページに答えを先回りして書く。
検索で来ているのに買われないページを直す
検索では表示されているのに、クリックも購入もされないページ。検索語とページの中身のズレを見つけ、見出しから直す。
市場の売れ筋と自社の売れ行きを並べて棚割を決める
棚割を勘で決めていないか。市場の売れ筋と自社の売れ行きを並べ、棚を増やす商品・減らす商品を決める。
週次の経営レポートを自動で配る
毎週月曜の数字集めを自動にする。売上・粗利・広告費を集計し、表とチャットに要点を届ける。
商談の打ち合わせ内容を、営業記録とお礼メールにする
取引先との打ち合わせのあと、議事録づくり・商談記録の更新・お礼メールが後回しになる。会議の要約から商談記録と次の宿題、お礼メールの下書きまでを一度に作る。
受注メールを、kintoneの受注アプリに漏れなく登録する
取引先からの注文がメールで届き、kintoneの受注アプリへの手入力で漏れや二重登録が起きている担当者向け。メールとkintoneを突き合わせ、未登録の注文だけを登録し、確認が要る注文には問い合わせの下書きまで用意します。
TrendViewer MCP と組み合わせる
レビュー分析×ほかのMCP・9本(毎週追加)TrendViewer MCP は mcp-dir の運営会社(HALDATA)の製品です。主要ECモールのレビューを観点別に集計した結果を、ほかのMCPと組み合わせて使う施策です。
レビューから新商品の企画候補を複数作り、広告の反応で絞る
新商品の企画が担当者の勘や社内の声で決まり、出してみるまで売れるか分からないメーカー・商品企画担当向け。TrendViewer MCPでカテゴリ全体のレビューから「買う場面」と「その場面で求められる性能」を拾い、競合が満たしていない点と組み合わせた企画候補を複数作ります。Keepa MCPで市場の価格帯と売れ筋を、Ahrefs MCPで場面の言葉の検索需要を確かめ、Meta広告 MCPで場面ごとの広告の反応を同じ条件で比べて、試作に進む候補を絞ります。
読まれずに離脱される位置と買う決め手を並べ、商品ページの順番を直す
商品ページの下のほうに大事な説明を置いていても、そこまで読まれていなければ伝わりません。Clarity で「どこまで読まれ、どこで離れたか」を、TrendViewer MCP で「買った人が何を決め手にし、どこで後悔したか」を出し、ページの並び順を決めます。
競合の不満と自社の強みを並べ、商品ページの説明を書き直す
商品ページの箇条書きや説明の順番を、感覚で決めているEC担当向け。TrendViewer MCPで自社と競合の商品を観点別に比べ、Keepa MCPで競合の価格と順位の動きを確かめたうえで、Amazon(セラー)や楽天RMSの商品ページに載せる説明の書き直し案を、今の文面と並べて作ります。
検索需要とレビューの観点から、記事の構成を作って下書きする
狙う検索語は決めたものの、何を書けば選ばれるかが決まらないオウンドメディア・LP担当向け。Ahrefs MCPで検索されている語と質問を、TrendViewer MCPで買った人が気にする観点・買った理由・使う場面を集めて重ね、記事やLPの見出し構成を作り、WordPressに下書きとして保存するところまで進めます。
問い合わせに来ない不満をレビューで見つけ、FAQと商品ページに書く
問い合わせは多くないのに、評価や売れ行きが伸びないCS・EC担当向け。Zendeskに届いた問い合わせ(窓口に来た声)と、TrendViewer MCPの観点別レビュー(買った人の声)を同じ観点でそろえ、窓口には来ないまま不満がたまっている点を洗い出して、FAQと商品ページの追記案まで作ります。
自社の売れ行きと買った人の評価を並べて、棚割を決める
棚割を売上の順位だけで決めると、「売れているが不満の多い商品」を増やしたり、「評価が高いのに置いていない商品」を見落としたりします。BigQuery MCPで自社のPOSから商品別の売れ行きを出し、TrendViewer MCPで同じカテゴリの商品別の評価と不満を並べて、棚を増やす・減らす・新しく入れる商品を決めます。
商談前に、取引先の売場に合う提案の根拠をレビューで用意する
メーカー・卸の営業が小売のバイヤーに提案するとき、「この商品は売れます」の根拠が自社の資料だけになりがちです。Salesforce MCPで今月の商談と取引先の扱いカテゴリを確かめ、TrendViewer MCPで同じカテゴリの買った人の評価と購入のきっかけを集めて、商談ごとの提案の要点を作ります。
レビューの購買動機から、検索広告の見出しを作り直す
検索広告の見出しが「高品質」「人気」のような売り手の言葉になり、クリック率が伸びない広告担当向け。買った人が実際に挙げた購入理由と使う場面をTrendViewer MCPで集め、Google広告 MCPでクリック率の低い広告グループを洗い出して、見出し案の差し替え候補まで作ります。
サイト内検索の言葉とレビューから、絞り込み項目を決める
自社ECのサイト内検索で「お客さまが何を探しているか」は分かっても、どの条件で絞り込めれば選びやすいかまでは分かりません。GA4の検索語と、買った人のレビューにある使う場面・不満を突き合わせ、カテゴリページに足す絞り込み項目と商品ページに足す記載を決めます。
「当社で実行済み」「当社で接続確認済み」は当社が実際にMCPを呼び出して確かめたもの、「当社の想定手順」は公式資料をもとに組んだ手順です。