AllGoodInsp MCPサーバー

AIエージェントのための厳選されたデザインリファレンスデータベースです。数百の厳選されたWebサイトから、実際のCSS値、タイポグラフィ仕様、カラーパレット、デザインの根拠といった構造化されたデザインデータを取得し、より優れたWebデザインを生成します。

一般的なプロンプトから生成するのではなく、AIが高品質なサイトから実際のデザイン決定事項を取得し、それらをコード化可能な仕様に統合します。

クイックスタート

Claude Desktop / Claude Code / Cursor

MCP設定に追加してください：

{
  "mcpServers": {
    "allgoodinsp": {
      "url": "https://mcp.allgoodinsp.com"
    }
  }
}

設定ファイルの場所：

初回接続時に、ブラウザ経由でGoogle OAuthによる認証を求められます。

APIキー認証

サーバー間通信やCI/CDで使用する場合は、allgoodinsp.com/account でAPIキーを生成し、Bearerトークンとして渡してください：

Authorization: Bearer agi_your_key_here

基本的な使用フロー

AllGoodInspを使用した一般的なデザインワークフローは以下の順序で行われます：

ステップ1：メソドロジー（方法論）の読み込み

get_reference_guide()
get_methodology({ layers: ["principles", "patterns"] })

AIにデザインの語彙（普遍的な原則：タイポグラフィ、レイアウト、カラー、モーション、IA）と反復的なパターンを与えます。セッションごとに一度読み込んでください。これが基盤となります：リファレンスなしのメソドロジーは、正しくはあるものの退屈なデザインを生み出します。

ステップ2：リファレンスの検索

search_sites({ query: "minimal SaaS landing page, confident and warm" })

構築したいものを自然言語（ムード、目的、美学）で記述します。検索には3軸マッチング（目的 + ムード + コントラストの多様性）を使用し、多様で関連性の高い結果を返します。

ステップ3：リファレンスの選択と読み込み

get_site({ site_id: "stripe-com", detail: "full" })
get_site({ site_id: "linear-app", detail: "full" })
get_site({ site_id: "vercel-com", detail: "full" })

3つ以上のリファレンスを選択します。各リファレンスには、CSS値、タイポグラフィ仕様、カラーパレット、デザインの根拠が含まれています。各サイトを特定の決定事項のスペシャリストとして使用してください。それらを平均化してはいけません。

ステップ4：デザインブリーフへの統合

extract_essence({
  site_ids: ["stripe-com", "linear-app", "vercel-com"],
  brief: "SaaS landing page for a developer tool, confident and minimal"
})

extract_essence は、選択されたリファレンスをコード化可能なデザイン仕様（CSS変数、カラーパレット、タイポグラフィスケール、スペーシングシステム、セクション構造、および固定/探索可能な境界を持つデザインルール）に統合します。

ステップ5：構築とレビュー

統合されたブリーフを使用してデザインを構築し、品質チェックリストを実行します：

self_review()

デザインのアンチパターン、クラフト品質、原則の遵守、IA構造をチェックします。

ツール

extract_essence — 主要ツール

2〜5つのサイトリファレンスをコード化可能なデザインブリーフに統合します。CSS変数、カラーパレット、タイポグラフィスケール、スペーシングシステム、セクション構造、および固定/探索可能な境界を持つデザインルールを返します。

extract_essence({
  site_ids: ["stripe-com", "linear-app", "vercel-com"],
  brief: "SaaS landing page for a developer tool, confident and minimal"
})

search_sites

ムード、目的、または説明に基づいて、すべてのリファレンスをセマンティック検索します。3軸検索（目的 + ムード + コントラストの多様性）を使用して、多様な結果を返します。

search_sites({ query: "warm editorial magazine layout" })
search_sites({ query: "bold fintech landing page", category: "software-saas" })

get_site

特定のサイトの完全なデザイン分析（カラーパレット、タイポグラフィ、セクション、CSS値と根拠を含むコンポーネント）を取得します。

get_site({ site_id: "stripe-com" })
get_site({ site_id: "stripe-com", detail: "full" })

search_by_component

特定のデザイン要素によってサイトを検索します。すべてのリファレンス内のすべてのコンポーネントを横断検索します。

search_by_component({ query: "hero with video background" })
search_by_component({ query: "pricing table with toggle" })

get_methodology

デザインメソドロジー（普遍的な原則、クラフトガイドライン、反復的なパターン、情報アーキテクチャ）にアクセスします。

get_methodology({ layers: ["principles", "patterns"] })

get_principles

特定のドメインに対するデザイン原則。

get_principles({ category: "typography" })
get_principles({ category: "color" })

利用可能なカテゴリ：typography, layout, color, motion, ia

get_patterns

複数のサイトからの証拠に基づき、コレクションから抽出された反復的なテクニックの組み合わせ。

get_patterns()

get_reference_guide

デザインリファレンスを効果的に読み解き、組み合わせるためのガイド。

get_workflow

リファレンスからデザインシステムを構築するAIエージェントのための自律型ワークフロー。

self_review

デザインパターン、アンチパターン、クラフト品質、情報アーキテクチャに関する実装後の品質チェックリスト。

データの内容

各リファレンスには、実際のWebサイトからの構造化されたデザイン決定事項が含まれています：

• カラーパレット — 背景、テキスト（プライマリ/セカンダリ）、CTA、アクセント（16進数値と根拠付き）

• タイポグラフィ — 見出し、本文、ナビゲーション、CTAのフォントファミリー、ウェイト、サイズ、行間、文字間隔

• 慣習の打破 — デザイン原則の意図的な違反（範囲と根拠付き）

• セクション — ヒーロー、ナビゲーション、コンテンツ、CTA、フッター（それぞれ主要なデザイン決定事項を含む）

• コンポーネント — CSS値、原則リファレンス、「なぜそうしたか」の解説を含む個々の要素

3層の知識システム

カテゴリ

エージェンシー、Eコマース、コンサルティング、ソフトウェア/SaaS、ポートフォリオ、飲食、ホスピタリティ、教育、ヘルス＆ウェルネス、メディア/エディトリアル、ディープテック、建築、ビジネス/金融、採用など。

REST API

MCP以外からのプログラムによるアクセスのために、REST APIも利用可能です。

ベースURL: https://api.allgoodinsp.com/v1

より高いレート制限には認証が必要です。allgoodinsp.com/account でAPIキーを生成してください。

リンク

• ギャラリー: allgoodinsp.com

• MCPエンドポイント: https://mcp.allgoodinsp.com

• REST API: https://api.allgoodinsp.com/v1

• MCPドキュメント: allgoodinsp.com/docs/mcp

• APIドキュメント: allgoodinsp.com/docs/api

ライセンス

MIT