PostHog MCPサーバー統合

「PostHog」MCPサーバーは何をする？

PostHog MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントとPostHog分析プラットフォームを接続し、開発や運用ワークフローを強化するために設計されています。AIクライアントとPostHogのフィーチャーフラグ管理・分析・エラー追跡機能との橋渡しとなることで、AIモデルは有効なフィーチャーフラグの照会、フィーチャートグルの管理、エラーデータの取得などのタスクを実行できます。この統合により、開発者やチームは分析データへのアクセスやフィーチャーロールアウトの制御、問題のプログラム的なトラブルシューティングをLLM経由で行えるため、プロダクト管理や可観測性のプロセスが効率化されます。

プロンプト例一覧

• 有効なフィーチャーフラグは何ですか？
  PostHogプロジェクトで現在有効なフィーチャートグルを確認します。
• ホームページリニューアル用に新しいフィーチャーフラグを追加
  ホームページリニューアルのロールアウトを制御するための新規フィーチャーフラグを作成・設定します。
• 最も多いエラーは何ですか？
  PostHogで検出された最も頻発するエラーを取得し要約します。

リソース一覧

• （利用可能な情報には明示的なリソースの記載はありません。）

ツール一覧

• docs-search（Inkeep APIキーが必要）
  適切なAPIキーが設定されていれば、LLMがドキュメント内を検索できます。

このMCPサーバーのユースケース

• フィーチャーフラグ管理
  開発者はフィーチャーフラグの照会・追加・管理をプログラム的に行え、フィーチャーロールアウトや実験を簡素化できます。
• エラー分析とモニタリング
  PostHogのAIアシスタント経由で直接エラーや分析データを取得し、迅速なデバッグや品質保証が可能です。
• 運用インサイト
  プロンプトテンプレートを活用して、ユーザー行動・プロダクト利用・運用指標などのインサイトをPostHog内で取得できます。
• 自動ドキュメント検索
  有効化時は、AIクライアントが内部・外部ドキュメントを検索し、トラブルシューティングやオンボーディングを支援します。

セットアップ方法

Windsurf

1. こちらからMCPサーバープリセットでPostHog APIキーを取得します。
2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. 下記のようにPostHog MCPサーバーの設定を追加します。
4. 保存してWindsurfを再起動します。
5. テストプロンプトを実行して接続を確認します。

{
  "mcpServers": {
    "posthog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://mcp.posthog.com/sse",
        "--header",
        "Authorization:${POSTHOG_AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": {
        "POSTHOG_AUTH_HEADER": "Bearer {INSERT_YOUR_PERSONAL_API_KEY_HERE}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. PostHog APIキーを取得します。
2. Claudeの設定ファイルを開きます。
3. 下記のPostHog MCPサーバーJSONスニペットを挿入します。
4. 保存してClaudeを再起動します。
5. サンプルプロンプトで統合をテストします。

{
  "mcpServers": {
    "posthog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://mcp.posthog.com/sse",
        "--header",
        "Authorization:${POSTHOG_AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": {
        "POSTHOG_AUTH_HEADER": "Bearer {INSERT_YOUR_PERSONAL_API_KEY_HERE}"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. PostHogからAPIキーを取得します。
2. Cursorの設定または設定ファイルを開きます。
3. JSON設定を用いてサーバー情報を追加します。
4. 変更を保存し、Cursorを再起動します。
5. サンプルプロンプトで接続を確認します。

{
  "mcpServers": {
    "posthog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://mcp.posthog.com/sse",
        "--header",
        "Authorization:${POSTHOG_AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": {
        "POSTHOG_AUTH_HEADER": "Bearer {INSERT_YOUR_PERSONAL_API_KEY_HERE}"
      }
    }
  }
}

Cline

1. PostHog APIキーを取得します。
2. Clineの設定を編集し、PostHog MCPサーバーを追加します。
3. 下記のJSONスニペットを利用します。
4. Clineを再起動します。
5. プロンプトでセットアップを検証します。

{
  "mcpServers": {
    "posthog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://mcp.posthog.com/sse",
        "--header",
        "Authorization:${POSTHOG_AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": {
        "POSTHOG_AUTH_HEADER": "Bearer {INSERT_YOUR_PERSONAL_API_KEY_HERE}"
      }
    }
  }
}

APIキーの安全な管理
APIキーは必ず環境変数として保存し、平文で管理しないでください。例：

"env": {
  "POSTHOG_AUTH_HEADER": "Bearer {INSERT_YOUR_PERSONAL_API_KEY_HERE}"
}

このMCPをフロー内で利用する方法

FlowHuntでMCPを利用する

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、まず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設定セクションに次のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPのすべての機能・能力をツールとして利用可能になります。“MCP-name"は"posthog"に変更し、ご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

現時点の情報から、PostHog MCPサーバーはセットアップが簡単で、プロンプトやツールのドキュメントが充実していますが、明示的なリソースや高度なMCP機能のドキュメントは制限されています。基本的な統合や開発者ユーティリティの観点では高評価です。

MCPスコア