Outbound Engine MCP

Name: Outbound Engine MCP
Author: closermethod

作者：closermethodバージョン 1.0.2i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.closermethod/outbound-engine-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

One cold-outreach engine for any target: HOOK/BRIDGE/SOFT-ASK, follow-up ladder, reply playbook.

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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: その他

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。
レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

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？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "outbound-engine": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "outbound-engine-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add outbound-engine -- npx -y outbound-engine-mcp

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": {
    "outbound-engine": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "outbound-engine-mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "outbound-engine": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "outbound-engine-mcp"
      ]
    }
  }
}

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。

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6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 closermethod 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

その他のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの32417件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの32417件のうち17%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32417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

Outbound Engine MCP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？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

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（1.0.2）がレジストリに届いたのは4 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：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FOGA node

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

Spec Driven Development

作者：formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

パソコンで動く★ 440MIT14 か月前更新

インストール

Remote Desktop Commander

作者：desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211昨日更新

インストール

FOGA node

作者：garyyang-finchip

A Finch OG Agent cell as an MCP server: read the world, dry-run and take ERC-8414 tenders by policy.

パソコンでもクラウドでも今日更新

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。

Outbound Engine MCP

The cold-outreach method layer for AI agents. One engine, any target: brand deals, UGC, newsletter sponsorships, jobs, podcasts.

Built from the method behind The Outbound Engine.

Disclaimer. Outputs are structured outreach-method frameworks based on documented practice. Results vary by niche, proof quality, and consistency. Not legal advice. Follow platform rules and outreach law for your channel and region.

Why This Exists

Every AI agent that drafts cold outreach today has the same failure mode: it writes long, polite, generic pitches that ask a stranger for the biggest possible thing on the first touch. Those messages don't get replies, and outreach that doesn't get replies doesn't get deals.

This MCP encodes one rule and enforces it with tools:

A cold pitch is not trying to close a deal. It is trying to get a reply. The deal closes in the follow-up.

It does NOT send messages and does NOT scrape prospects. It is the method layer: give it a draft, a target type, or a reply — get back structure, violations, and the next move.

7 Tools

Tool	What it returns
`structure_cold_pitch`	HOOK / BRIDGE / SOFT ASK structure + the 4 swap variables (who to pitch, signal to research, proof to lead with, soft-ask object) per target type
`audit_cold_message`	PASS/FAIL audit of a draft: money in a cold message, identity-first opener, generic hook, hard ask, length over ~90 words, multiple asks — with a rewrite recipe
`build_followup_ladder`	The 5-step ladder (Day 3 / 7 / 12 / 18 / 25) — where 80% of deals actually close. The Day 25 break-up alone pulls ~30% of replies
`handle_reply`	The next move for any reply type: price question, interested, not now, no budget, exposure offer, spec request, pay-on-performance, ghosted
`build_pricing_menu`	The 3-option menu (Starter / Most Popular / Full) + the two scoping questions to ask first. Drop scope, never price
`detect_red_flags`	Scans a reply or brief for walk-away signals: exposure-pay, spec work, pay-on-performance, budget mismatch, scope creep
`get_full_pack`	The complete engine as one payload — drop it into a Claude Project system prompt

Sample Use

// Agent drafted a cold DM for a brand deal. Before sending:

mcp.call("audit_cold_message", { message: "Hi, I'm a UGC creator with 50k followers! I love your brand. My rate is $500/video...", target_type: "brand_deal" }); // Returns: FAIL — no_money_in_cold_message, no_identity_first_opener, // specific_hook_required + a 3-move rewrite recipe.

// Prospect replied asking "what do you charge?" mcp.call("handle_reply", { reply_type: "price_question" }); // Returns: don't send one number — two scoping questions first, then the 3-option menu.

Target Types

brand_deal · ugc · newsletter_sponsorship · job · podcast · client_work

Same engine, four swapped variables per target. That's the whole trick.

The Full System

This MCP is the free method layer. The full Outbound Engine product adds per-target research packs, an onboarding intake that builds your proof inventory, and the daily operating system — at elisabethhitz.com.

Built By

Elisabeth Hitz — 10+ years of B2B enterprise sales experience across ad-tech, SaaS, media, and global hiring. Now building MCP servers for the AI agent ecosystem.

License: MIT

Outbound Engine MCP

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

その他のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

FOGA node

作者のREADME

Outbound Engine MCP

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7 Tools

Sample Use

Target Types

The Full System

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