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PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説
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Bangermap

作者：AdesiaHQバージョン 1.0.3i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.AdesiaHQ/bangermap-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Find YouTube outliers, videos that beat their channel's own baseline, on your own free API key.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: マーケティング・SNS
  • 入力が必要なもの：YOUTUBE_API_KEY

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック：1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
  • 自分で入力するもの： YOUTUBE_API_KEY

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "bangermap": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "bangermap-mcp"
      ],
      "env": {
        "YOUTUBE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add bangermap --env YOUTUBE_API_KEY=your-value -- npx -y bangermap-mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "bangermap": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "bangermap-mcp"
      ],
      "env": {
        "YOUTUBE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "bangermap": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "bangermap-mcp"
      ],
      "env": {
        "YOUTUBE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • YOUTUBE_API_KEY 秘密 必須 env
    Your own YouTube Data API v3 key, created free in the Google Cloud console

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント AdesiaHQ で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

マーケティング・SNSのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2985件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2985件のうち23%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの2985件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Bangermapは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

入力が必要なもの：YOUTUBE_API_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（1.0.3）がレジストリに届いたのは3 か月前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Google Analytics MCP

作者：surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

パソコンで動く★ 244MIT10 日前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

bangermap-mcp

YouTube outlier research over MCP, running on your own free YouTube Data API key.

An outlier is a video that beat its own channel's normal performance. A 10x on a small channel is a stronger signal than a million views on a channel that always gets a million, because it is proof an idea worked without an audience behind it. This server measures that, from any MCP client.

No account, no credits, no meter. The data comes from Google's public API on your key, so the only quota is the free 10,000 units a day Google already gives you, which is roughly 1,100 channel scans.

Setup

Create a free key in the Google Cloud console, enable YouTube Data API v3 on its project, then point your client at the server.

Claude Code:

claude mcp add bangermap --env YOUTUBE_API_KEY=your-key -- npx -y bangermap-mcp

Claude Desktop, in claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "bangermap": { "command": "npx", "args": ["-y", "bangermap-mcp"], "env": { "YOUTUBE_API_KEY": "your-key" } } } }

Any other MCP client works the same way. The server speaks stdio and needs only YOUTUBE_API_KEY in its environment.

Tools

ToolWhat it answersCost
find_outliersWhich of this channel's recent uploads beat its own baseline, and by how much~5 units
channel_baselineWhat normal looks like for this channel, so a view count can be judged~5 units
compare_channelsWhat is working across a set of competitors, each measured against itself~5 units per channel
sweep_nicheWhich channels a seed channel is connected to, and what is overperforming on them~5 units per channel

Channels can be given as a URL, an @handle, a channel id, or the URL of any video on the channel.

Discovery runs through the channel graph rather than keyword search on purpose. Google caps search at 100 calls a day on a free key while channel reads cost a single unit, so seeding from a channel you already know is both cheaper and deeper.

How the baseline works

For each channel, the baseline is the median views of its recent uploads of the same format, counting only uploads old enough to have settled. Shorts and long-form get separate baselines, since comparing a 40-second Short against a 20-minute upload would flatter one and punish the other. A video's multiple is its views divided by that baseline.

The outlier multiple and the baseline are computed by this server, not by YouTube. View and channel data comes from the YouTube Data API. YouTube is a trademark of Google LLC.

The app

This server shares its scoring engine with Bangermap, a Mac app for the same research when you want it to persist. The app keeps a watchlist that re-scans and flags what is new since your last visit, shows outliers in a thumbnail wall for pattern study, exports to CSV, and caches locally so repeat research does not re-spend quota. One payment, no subscription, same free key.

There is also a free browser version at bangermap.com/tools/outlier-finder if you want to try the measurement without installing anything, and an n8n community node, n8n-nodes-bangermap, for the same operations inside a workflow.

PopNxに聞く