Microsoft Clarity MCPサーバー

「Microsoft Clarity」MCPサーバーとは？

Microsoft Clarity MCPサーバーは、Microsoft ClarityデータエクスポートAPIと連携するためのModel Context Protocol（MCP）サーバーです。AIアシスタント（Claude for Desktopや他のMCP対応クライアントなど）とClarityアナリティクスサービスの橋渡し役となります。Clarityの分析データを標準プロトコルで公開することで、ウェブサイト分析のクエリ、特定ディメンション（例：ブラウザ、デバイス、国/地域）でのフィルタ、様々なウェブ指標（例：スクロール深度、エンゲージメント時間、トラフィック）の取得など、AI駆動のワークフローを可能にします。この統合により、ウェブサイトのパフォーマンス監視やユーザーエンゲージメント分析などが効率化され、開発者やアナリストはAIツールから直接実用的なインサイトを得ることができます。

プロンプト一覧

提供情報に明示的なプロンプトテンプレートはありません。

リソース一覧

リポジトリの内容に特定のMCP「リソース」の記載はありません。

ツール一覧

• get-clarity-data
  Clarityアナリティクスデータへのアクセスを提供。日数（1～3日）指定、最大3ディメンション（ブラウザ、デバイス、国/地域など）での絞り込み、指標（スクロール深度、エンゲージメント時間、トラフィックなど）選択が可能。Clarity APIトークンが必要です。

このMCPサーバーのユースケース

• ウェブサイト分析データの取得
  Microsoft Clarityからユーザーセッション、エンゲージメント、スクロール深度などの主要分析データを即座に取得し、AIアシスタント経由でウェブサイトのパフォーマンスを監視。
• カスタム分析フィルタリング
  最大3つのディメンション（例：デバイス種別、地域、ブラウザ）で分析結果をフィルタし、特定ユーザーセグメントにフォーカスした分析が可能。
• 自動レポート生成
  ウェブサイトの1日/複数日分の分析レポートを自動生成・取得し、プロダクトマネージャーやアナリストの定期レポート作業を効率化。
• AIワークフローとの統合
  ウェブサイト分析をAIワークフローにシームレス統合し、エージェントが利用状況の統計を取得して意思決定やアクションをリアルタイムに促進。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.js v16以上がインストールされていることを確認します。
2. Microsoft ClarityのAPIトークンを取得します。
3. Windsurf MCP設定ファイルを開きます。
4. 以下のMicrosoft Clarity MCPサーバー構成を追加します。
5. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server",
        "--clarity_api_token=your-api-token-here"
      ]
    }
  }
}

APIキーの安全な管理:

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Node.js v16以上をインストールします。
2. Clarity APIトークンを生成します。
3. Claude for Desktopの設定を開きます:
   • Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
4. MCPサーバー設定を追加します。
5. 保存し、Claude for Desktopを再起動します。

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server",
        "--clarity_api_token=your-api-token-here"
      ]
    }
  }
}

APIキーの安全な管理:

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Node.js v16+が利用可能か確認します。
2. ClarityダッシュボードからAPIトークンを取得します。
3. CursorのMCP設定を見つけます。
4. 以下のサーバー設定を追加します。
5. 変更を保存し、Cursorを再起動します。

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server",
        "--clarity_api_token=your-api-token-here"
      ]
    }
  }
}

APIキーの安全な管理:

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Node.js v16以上をインストールします。
2. ClarityからAPIトークンを取得します。
3. Cline MCP設定ファイルを開きます。
4. 以下のMCPサーバー設定を挿入します。
5. 保存してClineを再起動します。

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server",
        "--clarity_api_token=your-api-token-here"
      ]
    }
  }
}

APIキーの安全な管理:

{
  "mcpServers": {
    "@microsoft/clarity-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@microsoft/clarity-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CLARITY_API_TOKEN": "your-api-token-here"
      }
    }
  }
}

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを利用

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、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設定セクションに以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

{
  "clarity-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用できるようになり、すべての機能・能力へアクセス可能となります。“clarity-mcp"はご自身のMCPサーバー名（例：“clarity-mcp”）へ、URLもご自身のMCPサーバーURLへ変更してください。

概要

以上より、Microsoft Clarity MCPサーバーはClarityアナリティクスAPIとシンプルかつ直接的に連携しますが、範囲はやや限定的です。必要最低限のセットアップと利用法はカバーしていますが、高度なMCP機能（プロンプトテンプレート、追加リソース、roots、サンプリングなど）はありません。

MCPスコア

所感:
このMCPサーバーは機能的で、セットアップ手順も明確にドキュメント化されており、アナリティクス連携用ツールも提供されています。しかし、プロンプトテンプレートやリソース公開、サンプリングやrootsなどの高度なMCP機能はなく、実用本位ですがフル機能とは言えません。基本機能を明快にカバーしている点で5/10と評価しますが、MCPプロトコルの可能性を十分に活かしているとは言えません。