「KeywordsPeopleUse」MCPサーバーは何をしますか？

KeywordsPeopleUse MCPサーバーは、AIアシスタントをKeywordsPeopleUseプラットフォームへ接続し、高度なキーワードリサーチ機能を提供するModel Context Protocol（MCP）サーバーです。AIクライアントとKeywordsPeopleUse APIの橋渡しとなり、「People Also Ask」の質問、Google自動補完候補、RedditやQuoraのトピック質問、セマンティックキーワードデータなどのキーワードインサイトへプログラム的にアクセスできます。この統合により、開発・生産性ツール内で直接キーワードリサーチワークフローを効率化し、開発者やコンテンツ制作者がSEOリサーチ、コンテンツ発想、市場分析を自動化・強化できます。

プロンプト一覧

リポジトリのドキュメントやコードには明示的なプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

リポジトリのドキュメントやコードには明示的なMCPリソースの記載はありません。

ツール一覧

• People Also Askの質問を取得
  • 指定したキーワードに対するGoogleの関連「People Also Ask」質問を取得します。
• Google自動補完候補を取得
  • Googleから自動補完キーワード候補を返します。
• RedditおよびQuoraの質問を取得
  • リサーチやコンテンツアイデア用に、RedditとQuoraの関連質問を取得します。
• セマンティックキーワードを取得
  • キーワードターゲティング拡張のため、意味的に関連するキーワードを提供します。

このMCPサーバーの利用例

• SEOキーワードリサーチ
  開発者やマーケターは、ワークフローツール内で高価値なキーワード、関連検索、質問アイデアの収集を自動化し、効率的なSEO計画が可能です。
• コンテンツ発想
  MCPサーバーを使い、RedditやQuoraの実際の質問へアクセスし、ユーザーのリアルな疑問に基づくコンテンツ戦略やブログ構成案を立てることができます。
• 競合分析
  自動補完やセマンティックキーワードデータを取得し、競合コンテンツのギャップ分析や新たな市場機会の発見に役立てます。
• 自動レポーティング
  社内ダッシュボードやレポートツールと統合し、最新のキーワードトレンドやPeople Also Askデータを定期取得できます。
• AI搭載ライティングツール
  フレッシュで関連性の高いキーワードデータやユーザー質問をAIアシスタントへ提供し、文脈豊かなコンテンツ生成を促進します。

セットアップ方法

Windsurf

リポジトリにWindsurf用セットアップ手順はありません。

Claude

1. KeywordsPeopleUseのAPIキー（Standardプラン以上）を取得します。
2. Claude Desktopで、設定 > 開発者 > 設定を編集へ進みます。
3. 下記JSONのYOUR_API_KEY部分を実際のAPIキーに置き換えて追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "keywordspeopleuse": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "mcp-remote",
           "https://mcp-keywordspeopleuse.com/sse",
           "--header",
           "Authorization:YOUR_API_KEY"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Claude Desktopを再起動します。
5. Claude環境でツールが利用可能か確認します。

APIキーの安全な管理

APIキーは環境変数や.envファイルに保存してください:

KPU_API_KEY=sk_01234567890123456789012345678901

環境変数参照例:

{
  "mcpServers": {
    "keywordspeopleuse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://mcp-keywordspeopleuse.com/sse",
        "--header",
        "Authorization:${KPU_API_KEY}"
      ]
    }
  }
}

Cursor

MacOS/Linuxの場合

1. 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/data-skunks/kpu-mcp.git
   cd kpu-mcp
   npm install
   

2. APIキーを取得し.envに設定します。
3. Cursorの設定を開きます。
4. Features > MCP Servers > 「+ Add New MCP Server」に進みます。
5. 以下を入力:
   • Name: “keywordspeopleuse”
   • Type: “command”
   • Command: node /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kpu-mcp/index.js
6. 保存してCursorを再起動します。

JSON例:

{
  "mcpServers": {
    "keywordspeopleuse": {
      "command": "node",
      "args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kpu-mcp/index.js"]
    }
  }
}

Windowsの場合

{
  "mcpServers": {
    "keywordspeopleuse": {
      "command": "node",
      "args": ["C:/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kpu-mcp/index.js"]
    }
  }
}

Cline

リポジトリにCline用セットアップ手順はありません。

フロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでMCPを利用する

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、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ます:

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定欄に下記JSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

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

設定後、AIエージェントはこのMCPの全機能をツールとして利用できるようになります。“keywordspeopleuse"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLへ変更してください。

概要

| ルート対応 | ⛔ | 記載なし |

現時点のドキュメントから、このMCPサーバーは機能的かつ比較的簡単にセットアップ可能ですが、詳細な開発者向けドキュメント、サンプルプロンプト、MCPプリミティブ（ルートやリソース、サンプリング等）の明示的な記載はありません。キーワードリサーチ自動化には基本をカバーしていますが、ドキュメントの充実やMCP準拠の明確化が課題です。

総評

MCPスコア: 4/10
実用的なキーワードリサーチや基本的なMCPツール機能は提供しますが、より高度なMCP機能やリソース公開、ドキュメント・コミュニティサポートが不足しています。

MCPスコア