プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Convai Analytics

作者:Conv-AIバージョン 0.2.5i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Conv-AI/convai-analytics-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Analyze Convai sessions, latency, reliability, usage, and provider telemetry via 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:CONVAI_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: CONVAI_API_KEY, CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL

「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": {
    "convai-analytics": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@convai/analytics-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONVAI_API_KEY": "your-value",
        "CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add convai-analytics --env CONVAI_API_KEY=your-value --env CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL=your-value -- npx -y @convai/analytics-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": {
    "convai-analytics": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@convai/analytics-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONVAI_API_KEY": "your-value",
        "CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL": "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": {
    "convai-analytics": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@convai/analytics-mcp"
      ],
      "env": {
        "CONVAI_API_KEY": "your-value",
        "CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL": "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

  • CONVAI_API_KEY 秘密 必須 env
    Convai API key for the account to query.
  • CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL env
    Optional analytics API base URL override.

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 Conv-AI 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2984件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2984件のうち9%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2984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

Convai Analytics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:CONVAI_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(0.2.5)がレジストリに届いたのは6 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。

@convai/analytics-mcp

Local stdio MCP server for Convai Analytics.

This package is the recommended agent interface for Convai Analytics. It lets MCP-capable agents answer questions about your Convai sessions, latency, reliability, usage, and provider/model performance without writing custom SDK scripts. It wraps the public @convai/analytics TypeScript SDK, uses CONVAI_API_KEY, and returns structured JSON plus Vega-Lite chart specs.

Package: @convai/analytics-mcp

Official MCP Registry name: io.github.Conv-AI/convai-analytics-mcp

Install And Run

export CONVAI_API_KEY="ck_live_your_key_here"

npx -y @convai/analytics-mcp@latest

Optional:

export CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL="https://analytics-api.convai.com/v1/analytics"

Leave CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL unset for production. Do not put the API key in source code, committed MCP config, screenshots, or logs.

After adding or changing MCP config, restart Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Codex, or your MCP host so it reloads the server command and CONVAI_API_KEY.

Claude Desktop

{

"mcpServers": { "convai-analytics": { "command": "npx", "args": ["-y", "@convai/analytics-mcp@latest"], "env": { "CONVAI_API_KEY": "ck_live_your_key_here" } } } }

After saving this config, quit and reopen Claude Desktop so it starts the new MCP server.

Cursor / Codex-Compatible MCP Clients

Use the same stdio command:

{

"command": "npx", "args": ["-y", "@convai/analytics-mcp@latest"], "env": { "CONVAI_API_KEY": "ck_live_your_key_here" } }

For Claude Code, Cursor, Codex-compatible clients, and other stdio MCP hosts, restart the client or start a new session after adding or changing MCP config.

Security Model

The server is customer-facing and public-safe by design:

  • It only calls the public Convai Analytics API through @convai/analytics.
  • It does not accept account overrides, service credentials, database URLs, or other internal access paths.
  • Account scoping, plan gating, and quota enforcement stay server-side in the hosted analytics API.
  • Tool results are sanitized so errors do not echo CONVAI_API_KEY.

Tools

Core and account tools:

  • get_summary
  • get_metrics_catalog
  • list_sessions
  • get_session_timeline
  • get_interaction_trace

Latency tools:

  • get_p95_latency_over_time
  • get_latency_percentile_series
  • get_latency_percentile_chart
  • get_latency_threshold_chart
  • get_latency_heatmap_chart
  • get_component_latency_breakdown
  • generate_component_latency_chart
  • find_component_latency_bottlenecks
  • generate_interaction_waterfall
  • explain_slow_session

Reliability tools:

  • get_error_trend
  • generate_error_trend_chart
  • get_error_breakdown
  • generate_error_breakdown_chart
  • get_dropped_error_persist_trend
  • generate_dropped_error_persist_chart
  • generate_reliability_summary_chart
  • generate_reliability_trends_chart

These reliability tools use error and dropped-persistence metrics that are available today. If an agent asks for a status distribution, only use group_by=status when the returned rows contain real non-empty status groups; otherwise report that status-tagged aggregate telemetry is not available for that range.

Usage and concurrency tools:

  • get_usage_trends
  • generate_usage_trends_chart
  • get_character_usage_leaderboard
  • generate_character_usage_chart
  • generate_session_duration_scatter
  • estimate_active_session_concurrency
  • generate_active_session_concurrency_chart
  • generate_peak_concurrency_chart

Provider and model tools:

  • get_tts_provider_attribution
  • generate_tts_provider_chart
  • get_llm_model_latency
  • generate_llm_model_latency_chart
  • compare_providers

Plan-gated advanced tools:

  • detect_regressions
  • advanced_query

Plan-gated tools return typed MCP tool errors for 402/403 responses with the required plan in the message.

Prompts

The server exposes prompt templates for common customer questions:

  • why_was_this_session_slow
  • aggregate_latency_distribution
  • p95_latency_trend
  • component_bottlenecks
  • trace_explanation
  • error_rate_trends
  • provider_comparison
  • usage_summary

Resources

  • convai://analytics/docs/concepts
  • convai://analytics/docs/metrics-reference
  • convai://analytics/docs/authentication
  • convai://analytics/catalog

The catalog resource fetches the caller's account catalog when CONVAI_API_KEY is available.

Example Questions

How many interactions and unique end users did I have in the last 30 days?

Break it down by character and generate a usage trend chart.

Show aggregate P50/P95/P99 voice.user_to_bot_latency for production readiness sign-off.

Add a 3000 ms p95 threshold line and summarize the worst buckets.

Explain why session s_123 was slow and generate an interaction waterfall if there is a traceable interaction.
Show reliability trends, errors by component, and dropped error-persistence events.
Estimate active session concurrency and show the peak concurrency chart.

Local Development

From the repo root:

make mcp-install

make mcp-lint make mcp-test make mcp-build make mcp-smoke

Live smoke against production with your own key:

export CONVAI_API_KEY="ck_live_your_key_here"

export CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL="https://analytics-api.convai.com/v1/analytics" export CONVAI_ANALYTICS_E2E_RANGE="last_30d" cd packages/mcp npm run e2e:prod

The live smoke accepts empty data for accounts without recent traffic and treats plan-gated 402/403 responses as valid gated results.

Discovery

The canonical MCP registry manifest is server.json. The server is published to npm and the Official MCP Registry. Additional directories and marketplaces such as GitHub MCP Registry, Smithery, Glama, PulseMCP, mcp.so, and Docker MCP Catalog can reference the same package and registry metadata.

PopNxに聞く