featuriq
featuriq-mcp
Featuriq(プロダクトマネージャー向けの製品フィードバックおよびロードマップツール)用のMCP (Model Context Protocol)サーバーです。
FeaturiqワークスペースをMCP互換のAIクライアント(Claude Desktop、Cursorなど)に接続することで、機能リクエストの照会、顧客フィードバックの検索、AIによる優先順位付け、ステータスの更新、ユーザーへの通知などをすべて自然言語で行うことができます。
インストール
オプション 1 — npxで直接実行(インストール不要)
npx featuriq-mcpオプション 2 — グローバルにインストール
npm install -g featuriq-mcp
featuriq-mcpRelated MCP server: Feedbucket MCP Server
セットアップ
1. APIキーを取得する
featuriq.ioにログインし、Settings → APIに移動してAPIキーをコピーします。
2. 環境変数を設定する
export FEATURIQ_API_KEY=fq_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxまたは、.env.exampleを.envにコピーし、クライアントが.envファイルをサポートしている場合はキーを入力してください。
変数 | 必須 | デフォルト | 説明 |
| はい | — | Featuriq APIキー |
| いいえ |
| APIベースURLのオーバーライド |
3. MCPクライアントに追加する
Claude Desktop
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) または %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) を編集します:
{
"mcpServers": {
"featuriq": {
"command": "npx",
"args": ["featuriq-mcp"],
"env": {
"FEATURIQ_API_KEY": "fq_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
}
}
}
}Cursor
CursorのMCP設定に追加します:
{
"featuriq": {
"command": "npx featuriq-mcp",
"env": {
"FEATURIQ_API_KEY": "fq_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
}
}
}利用可能なツール
get_top_requests
投票数または収益への影響度でソートされた、主要な機能リクエストを返します。
パラメータ:
limit(数値、デフォルト 10) — 返す結果の数sort_by("votes" | "revenue_impact"、デフォルト "votes") — ソート順
プロンプト例:
"最もリクエストの多い機能トップ5は何ですか?"
"収益への影響度が最も高いリクエストを表示して。"
search_feedback
自然言語を使用してすべてのフィードバック投稿を意味的に検索します。正確な単語が一致しなくても関連する結果を見つけます。
パラメータ:
query(文字列) — 検索内容limit(数値、デフォルト 10) — 最大結果数
プロンプト例:
"ダッシュボードの読み込みが遅いことに関するフィードバックを見つけて。"
"CSVエクスポートに関連するリクエストを検索して。"
"モバイルのパフォーマンスについてユーザーは何と言っていますか?"
get_feature_feedback
特定の機能リクエストに対するすべてのコメントと議論を返します。
パラメータ:
feature_id(文字列) — 機能の一意のID
プロンプト例:
"機能 feat_01j8k に関するすべてのフィードバックを表示して。"
"APIレート制限のリクエストについてユーザーは何と言っていますか?"
get_prioritization
選択した要素に基づいてスコアリングされた、AIによる優先順位付けされた機能リストを返します。
パラメータ:
factors(配列) — "votes", "revenue", "effort", "strategic_fit" の1つ以上limit(数値、デフォルト 10)
プロンプト例:
"投票数と収益への影響度に基づいてバックログの優先順位を付けて。"
"投票数、工数、戦略的適合性でランク付けされた上位10個の機能を出して。"
"収益と戦略的整合性に基づいて、来四半期に何を構築すべきですか?"
update_feature_status
機能リクエストのステータスを更新します。
パラメータ:
feature_id(文字列) — 機能の一意のIDstatus("planned" | "in_progress" | "shipped" | "closed")
プロンプト例:
"機能 feat_01j8k を in_progress にマークして。"
"ダークモードのリクエストを shipped に設定して。"
"レガシーIEサポートの機能リクエストをクローズして。"
notify_requesters
機能に投票したすべてのユーザーにパーソナライズされた通知を送信します。
パラメータ:
feature_id(文字列) — 通知対象の機能message(文字列) — 送信するメッセージ(Featuriqが受信者ごとにパーソナライズします)
プロンプト例:
"CSVエクスポートをリクエストした全員に、それが利用可能になったことを通知して。"
"ダークモードに投票したユーザーに、次のスプリントで作業を開始することを伝えて。"
create_post
Featuriqボードに新しいフィードバック投稿を作成します。
パラメータ:
board_id(文字列) — 投稿先のボードtitle(文字列) — 投稿の短いタイトルdescription(文字列) — 詳細な説明
プロンプト例:
"機能ボードに一括CSVインポートの機能リクエストを記録して。"
"今日の顧客との通話から得たSlack統合のアイデアの投稿を作成して。"
利用可能なリソース
リソースは、AIがコンテキストのためにいつでも読み取ることができるデータソースです。
featuriq://roadmap
ステータスごとにグループ化された現在のロードマップ:In Progress(進行中)、Planned(計画中)、Recently Shipped(最近リリース済み)。
プロンプト例:
"現在のロードマップはどうなっていますか?"
"現在進行中の機能は何ですか?"
featuriq://changelog
リリース日とリリースノートを含む、最近リリースされた20個の機能。
プロンプト例:
"最近リリースされた機能は何ですか?"
"先月の製品アップデートの要約を書いて。"
会話例
あなた: まだ着手していない主要な機能リクエストは何ですか?また、投票数と収益への影響度に基づいて優先順位を付けるべきものはどれですか?
Claude: (
get_top_requestsとget_prioritizationを呼び出す) まだ着手していない上位のリクエストは以下の通りです...
あなた: 素晴らしい。1番目のものを in_progress にして、投票した全員に通知して。
Claude: (
update_feature_statusとnotify_requestersを呼び出す) 完了しました!ステータスを更新し、47名のユーザーに通知しました。
開発
git clone https://github.com/carlosalvite/featuriq-mcp
cd featuriq-mcp
npm install
npm run build
FEATURIQ_API_KEY=your_key node dist/index.js開発中に変更を監視するには:
npm run devライセンス
MIT © Featuriq
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Connect AI agents to Suggix to manage feedback, roadmap items, changelogs, and users.
Connect your AI assistant to Produktly. Read changelogs, feedback responses, and roadmap items.
Turn user requests and support messages into tasks and tell users what shipped, from any AI agent.
1Capture feature requests and bug reports from chat into a searchable, AI-categorized backlog.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityDmaintenanceEnables interaction with Featurebase API to manage feature requests, feedback posts, comments, and upvotes. Supports creating, updating, and organizing customer feedback through natural language commands.12505 npm8MIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceEnables AI assistants to manage website feedback from Feedbucket, including listing, filtering, commenting on, and resolving feedback items through natural language interactions.610 npmMIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceEnables AI assistants to manage Featureflow feature flags, including creating and updating features, controlling feature states across environments, and managing projects, environments, and targeting rules through natural language.229 npmMIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceGives AI agents direct access to your Arcate product discovery workspace to read signals, browse roadmaps, and ingest new customer feedback. It enables users to search existing data and link signals to initiatives through natural language commands.-