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Glama

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-mcp

Related 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.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

FEATURIQ_API_KEY

はい

Featuriq APIキー

FEATURIQ_API_URL

いいえ

https://featuriq.io/v1

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ID

  • status ("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_requestsget_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_statusnotify_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

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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