BuiltWith MCP サーバー

「BuiltWith」MCPサーバーの役割とは？

BuiltWith MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントをBuiltWithテクノロジー検出APIと接続するために設計された専用ツールです。その主な機能は、AIエージェントがあらゆるウェブサイトの技術スタックを分析・特定できるようにすることです。自然言語クエリとBuiltWith APIの橋渡しを行うことで、開発者やAIワークフローは、フレームワーク、アナリティクスツール、ホスティングサービス、CMSなど、そのドメインで使われている詳細な技術情報を取得できます。この機能により、迅速な技術監査や競合分析、API統合によるデータ駆動の意思決定が可能となり、開発ワークフローが向上します。

プロンプト一覧

リポジトリには明示的な再利用可能プロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリには明示的なMCPリソースは記載されていません。

ツール一覧

• ドメインルックアップ: BuiltWith APIにクエリを送ることで、あらゆるウェブサイトの包括的な技術プロファイルを提供。これにより、ドメインで使用されているフレームワーク、サービス、アナリティクス、ホスティングプロバイダーなどが分かります。

このMCPサーバーのユースケース

• 技術スタック調査: 任意のサイトが使っているフレームワーク・分析ツール・ホスティング等を即座に特定し、開発統合や移行計画に役立てます。
• 競合分析: 複数の競合サイトの技術スタックを比較し、技術戦略やビジネス判断に活用。
• CMS/プラットフォーム特定: どのCMSやECプラットフォームが使われているか判別し、ターゲット営業や互換性チェックに活用。
• サードパーティサービス監査: 特定の分析・マーケティング・セキュリティサービスの導入状況を調査し、パートナーシップやコンプライアンス評価に利用。
• 開発者ツール統合: 開発環境に技術情報取得機能をシームレスに統合し、開発中のサイト調査を容易にします。

セットアップ方法

Windsurf

1. システムにNode.jsがインストールされていることを確認します。
2. リポジトリをクローンし、依存関係をインストールします:

   git clone https://github.com/builtwith/mcp.git
   cd mcp
   npm install
   

3. BuiltWith API からAPIキーを取得します。
4. 以下の構成スニペットをWindsurfのMCP設定ファイルへ追加します:

   {
       "mcpServers": {
           "builtwith": {
               "command": "node",
               "args": ["[PATH-TO]/bw-mcp-v1.js"],
               "env": {
                   "BUILTWITH_API_KEY": "[YOUR-API-KEY]"
               }
           }
       }
   }
   

5. 設定を保存し、Windsurfを再起動。サーバーが稼働していることを確認してください。

Claude

1. Node.jsが未導入の場合はインストールします。
2. BuiltWith MCPリポジトリをクローンし、依存関係を導入します。
3. BuiltWith用APIキーをコピーします。
4. claude_desktop_config.json（場所は以下の通り）を編集します:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
5. MCPサーバー構成を追加します:

   {
       "mcpServers": {
           "builtwith": {
               "command": "node",
               "args": ["[PATH-TO]/bw-mcp-v1.js"],
               "env": {
                   "BUILTWITH_API_KEY": "[YOUR-API-KEY]"
               }
           }
       }
   }
   

6. 保存・Claudeを再起動し、統合を確認します。

Cursor

1. Node.jsをインストールします。
2. リポジトリをクローンし、依存関係を導入します。
3. APIキーを追加します。
4. MCP設定ファイルを編集します:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
   • Windows: %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
5. 以下の構成を挿入します:

   {
       "mcpServers": {
           "builtwith": {
               "command": "node",
               "args": ["[PATH-TO]/bw-mcp-v1.js"],
               "env": {
                   "BUILTWITH_API_KEY": "[YOUR-API-KEY]"
               }
           }
       }
   }
   

6. 保存後、Cursorを再起動して反映させます。

Cline

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. 上記同様にMCPサーバーをクローン・セットアップします。
3. MCP設定ファイルを編集します（Cursorの設定ファイルパスを参照）。
4. 先述のサーバー構成を追加します。
5. 保存・Clineを再起動し、MCPサーバーのアクセス性を確認してください。

APIキーの安全な管理について:
機密性の高いAPIキーは必ず環境変数を使って保存しましょう。例:

{
    "env": {
        "BUILTWITH_API_KEY": "[YOUR-API-KEY]"
    },
    "inputs": {}
}

フロー内でこのMCPを使うには

FlowHuntでMCPを使用する

MCPサーバーをFlowHuntのワークフローへ統合するには、MCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続してください。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP設定セクションで次のJSONフォーマットでサーバー情報を入力します。

{
  "builtwith": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AIエージェントはこのMCPの全機能へアクセスできるようになります。builtwith部分はご自身のMCPサーバー名、URLも自身のサーバーURLへ必ず置き換えてください。

サマリー

現時点のドキュメントでは、BuiltWith MCPサーバーは明確なセットアップ手順と用途を持っていますが、MCP固有の高度な機能（リソース、プロンプトテンプレート、ルート、サンプリング等）はありません。シンプルで目的特化型のMCPサーバーです。

MCPスコア

総合評価として、このMCPは 4/10 程度です。特定用途には機能的かつドキュメントも整っていますが、リソースやプロンプトテンプレート、サンプリングサポート等、MCP固有の拡張性が乏しく、コミュニティの関与も現状では限定的です。