PostHog MCP Server
Official PostHog MCP Server for product analytics, feature flags, experiments, and more.
Plan and check marketing copy against the nine questions every reader asks. Free, no API key.
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。
チェック 4/5 合格 · 質問内容は提供元のサーバー(taxonomy.coppica.com)を通ります · ✓ コマンド確認済み 2026年11月13日
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude につなげます · 約 2 分
キー不要、インストール不要 · claude.ai かデスクトップアプリで一度設定すれば、チャットで使えます · 無料アカウントは 1 つまで · Team/Enterprise はオーナー(Owner)が追加
CustomizeConnectors
ここからコピーして Claude の同じ名前の欄に貼り付け、Continue を押します
Persuasion Taxonomyhttps://taxonomy.coppica.com/mcpClaude が検出したサインイン設定の画面で Continue を押す · Authentication は作者の説明どおり(Sign in now・Sign in when needed・No sign in)を選び Add を押します
+ConnectorsPersuasion Taxonomy
Persuasion Taxonomy を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が Persuasion Taxonomy を使っていると言うか、回答に Persuasion Taxonomy のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT との接続はプランしだい
フル MCP:Web 版 ChatGPT の Business・Enterprise・Edu · Pro:読み取り/取得の権限で接続、データを変えるツールは使えないことがあります · Plus:公式ドキュメントで未確認。プラグイン画面にカスタム MCP を追加する項目があれば試せます · Web のみ
Plugins+Add custom MCP server
名前を入れ、Connection にアドレスを貼り付け、注意事項にチェックして Create as a plugin を押します
Persuasion Taxonomyhttps://taxonomy.coppica.com/mcp新しいチャットを開き、入力前にプラグインの一覧から Persuasion Taxonomy を選びます
Persuasion Taxonomy を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ ChatGPT が Persuasion Taxonomy を使っていると言うか、回答に Persuasion Taxonomy のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に OpenAI のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Claude Code につなげます · 約 2 分
キー不要、インストール不要
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
claude mcp add --transport http --scope user persuasion-taxonomy https://taxonomy.coppica.com/mcpPersuasion Taxonomy が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
Persuasion Taxonomy を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude Code が Persuasion Taxonomy を使っていると言うか、回答に Persuasion Taxonomy のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Cursor につなげます · 約 2 分
キー不要、インストール不要
Persuasion Taxonomy を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Cursor が Persuasion Taxonomy を使っていると言うか、回答に Persuasion Taxonomy のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
VS Code につなげます · 約 2 分
キー不要、インストール不要
Persuasion Taxonomy を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ VS Code が Persuasion Taxonomy を使っていると言うか、回答に Persuasion Taxonomy のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください
Web 経由でつなぐアプリ用のアドレス
https://taxonomy.coppica.com/mcpJSON 設定は下の「開発者向け」にあります
Claude Code
claude mcp add --transport http --scope user persuasion-taxonomy https://taxonomy.coppica.com/mcpCursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"persuasion-taxonomy": {
"url": "https://taxonomy.coppica.com/mcp"
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"persuasion-taxonomy": {
"type": "http",
"url": "https://taxonomy.coppica.com/mcp"
}
}
}Claude Code
claude mcp add --scope user persuasion-taxonomy -- npx -y @coppica/persuasion-mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"persuasion-taxonomy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@coppica/persuasion-mcp"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"persuasion-taxonomy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@coppica/persuasion-mcp"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"persuasion-taxonomy": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@coppica/persuasion-mcp"
]
}
}
}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。
npm: @coppica/persuasion-mcpこのサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
インターネット経由でつなげるアプリ
ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月13日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。
plan_marketing_copyPlan any piece of marketing copy, whether it's an ad, a landing page, a sales page or sales letter, an email, a subject line, a social post, a headline or a video script. It takes the goal, the reader and the offer, and returns which of the nine questions every reader silently as
diagnose_marketing_copyReview, critique or roast any piece of marketing copy, whether it's an ad, a landing page, an email, a sales page, a social post or a script, and find out why it might not persuade. It takes the copy and line-by-line labels naming the reader question each persuasive line answers.
explain_why_not_convertingWork out why an ad, a landing page, an email or a whole funnel isn't converting, starting from what you can see. Maybe people don't click (a low CTR), or they click and bounce, or they read and don't buy. Maybe they abandon the checkout or the form, the leads never buy, customers
find_persuasion_techniquesSearch the Persuasion Taxonomy, 767 named persuasion techniques documented from real advertising and organized by the nine reader questions they answer. It takes a plain description of what the copy should do, like handle a price objection, make an opening less generic, prove a c
get_persuasion_techniqueLook up one persuasion technique by its ID (like PT-PRV-10000), its slug or its name. You get the full definition, why it works, when it lands and when it backfires, real examples from advertising, related and opposite techniques, and a link you can cite. It answers questions lik
check_headlinesCheck headlines, email subject lines, ad openings, video hooks, social post openings and first lines, and compare options against each other. For each line it tells you whether the line does its job in that spot, meaning which of the nine reader questions it answers, and whether
check_marketing_claimsCheck whether marketing claims and calls to action are specific enough to believe. It catches the vague superlative, like "the best" or "#1", that readers discount on sight. It catches promises with no proof behind them and results with no mechanism, and it flags the generic butt
plan_ab_testPlan an A/B test for marketing copy. It takes the current conversion rate, the smallest lift worth detecting and the daily traffic, and returns how many visitors each version needs and how many days to run. It also frames the test as two different answers to the same reader quest
read_ab_test_resultRead the result of an A/B test. You get each version's conversion rate and lift, whether the difference is statistically significant, the confidence interval, and the chance each version really beats the original. It also warns you about the things that make a test result lie. Th
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14日にチェック
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
まだレビューはありません
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。
当てはまる基本チェック5項目のうち4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。
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。
どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。
GitHubリポジトリの最終更新は3 日前、最新バージョン(1.0.7)がレジストリに届いたのは3 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URL で接続するので、リモート MCP を受け付けるアプリでも使えます。例:Web 版 ChatGPT(Business 以上はフル MCP、Pro は読み取りのみ)。
同じカテゴリには:PostHog MCP Server, Openshorts, Google Ads + Meta Ads + SEO/GEO MCP
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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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
Official PostHog MCP Server for product analytics, feature flags, experiments, and more.
Turn long videos into viral vertical shorts and publish them to TikTok, Instagram and YouTube.
Google Ads, Meta Ads, Google Analytics (GA4) & Search Console MCP server by Ryze AI
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。
Most AI-written marketing copy fails for the same reason. The model answers every question the reader has with the most expected move, and the most expected move is exactly what readers have learned to skim past.
This server gives your AI a better model of the reader. Everyone who reads an ad, a page or an email is silently asking nine questions:
Copy persuades when it answers the questions its goal needs, answers them truthfully, and the answers fit together. The server helps your AI plan copy around those questions, check a draft against them before anyone sees it, and reach past the obvious move for one of 766 persuasion techniques documented from real advertising. It also does the math behind A/B tests.
It's free and needs no API key. It makes no AI calls of its own, either: your model does the thinking, and the server only serves the catalog and runs plain code.
The hosted server lives at https://taxonomy.coppica.com/mcp. Any client that accepts a remote MCP server (Streamable HTTP) can use that URL as it is.
Claude Code
claude mcp add --transport http persuasion-taxonomy https://taxonomy.coppica.com/mcp
Claude Code plugin. This adds the server along with a short skill that tells Claude when to reach for it.
/plugin marketplace add Otha-Labs/persuasion-mcp
/plugin install persuasion-taxonomy@persuasion-taxonomy
Claude, ChatGPT and other apps with custom connectors. Add a custom connector and paste in the URL above. There's nothing to sign in to.
Cursor (.cursor/mcp.json)
{ "mcpServers": { "persuasion-taxonomy": { "url": "https://taxonomy.coppica.com/mcp" } } }
VS Code (.vscode/mcp.json)
{ "servers": { "persuasion-taxonomy": { "type": "http", "url": "https://taxonomy.coppica.com/mcp" } } }
Run it on your own machine (any client that launches local servers)
{ "mcpServers": { "persuasion-taxonomy": { "command": "npx", "args": ["-y", "@coppica/persuasion-mcp"] } } }
You don't need to name the tools. Ask for what you want and a capable model reaches for the right one, and in testing it did so in all 16 realistic requests we tried, without being told the server existed.
| When someone asks... | The tool that answers |
|---|---|
| "Write me a landing page / ad / email / sales letter" | plan_marketing_copy plans it around the nine questions before a word is written |
| "Is this good?", "Roast this", "What's wrong with this copy?" | diagnose_marketing_copy shows which questions the copy answers, which it skips, and what reads as machine-written |
| "My ad gets clicks but no sales" | explain_why_not_converting works back from the symptom to the question going unanswered |
| "Give me other ways to build trust", "Make this less generic" | find_persuasion_techniques searches the catalog for a less expected move |
| "What is this technique called?", "How does it work?" | get_persuasion_technique returns the full entry, with real examples and when it backfires |
| "Which of these headlines is best?" | check_headlines says what each line is betting on and which two to test |
| "Is this claim believable?", "Is this button any good?" | check_marketing_claims catches vague superlatives, unproven promises and stock buttons |
| "How long should I run this test?" | plan_ab_test sizes the test and frames it so the result teaches you something |
| "Did my test win?" | read_ab_test_result reads the result and warns you when it might be lying |
It also offers four ready-made prompts (/roast, /brief, /why-not-converting and /next-test) and the nine questions as a resource you can read in full.
Nothing you send it. Your copy, your brief and your test numbers are used to answer that one request and then dropped. The hosted server logs which tool was called and when, and like any website, its host keeps ordinary request logs for a short time. The full policy is at taxonomy.coppica.com/privacy.
Every technique is an entry in The Persuasion Taxonomy, a catalog of persuasion techniques documented from real ads, sales letters, emails and pages, with examples from the 1920s to now. The catalog is free under CC BY 4.0. When your AI uses a technique, it names the technique and links to its page, so your reader can see the real examples behind the advice.
npm install
npm run build npm run smoke # connects as a client over stdio and calls every tool npm run smoke -- --http # the same, over Streamable HTTP npm run voice # checks every model-facing string for machine tells
The catalog in data/ is a snapshot. npm run export-data refreshes it, and it needs read access to Coppica's database, so outside contributors can work against the snapshot as it is.
The src/http.ts module exports handleMcpRequest(request), which takes a web-standard Request and returns a Response. That makes it easy to host anywhere that speaks fetch: a Next.js route, a Vercel or Cloudflare function, or plain Node 18 and up.
Every word the server shows a model reads the way a good direct-response writer would write it: plain words, full sentences that lead into each other, no em dashes, no shouted labels and no "it's not X, it's Y". That goes for the instructions, the tool descriptions, every line of output and every error message. A model picks up the voice of whatever it reads and passes it on to whoever it's writing for, so the tool has to model the writing it asks for. src/voice.ts turns the scorers' findings into plain sentences, and npm run voice keeps it honest.
The code is MIT. The catalog data in data/ is CC BY 4.0 and belongs to The Persuasion Taxonomy by Coppica.
Built by Coppica. This server knows how readers think. Coppica connects that same model of the reader to your live conversion data, so over time it learns which answers actually sell to your buyers.