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

refd

作者:emaitchessバージョン 0.3.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名ai.refd/refd

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Read AI search visibility, competitors, and citations from refd; manage tracked prompts.

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: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

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
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • 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

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。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://api.refd.ai/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http refd https://api.refd.ai/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": {
    "refd": {
      "url": "https://api.refd.ai/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": {
    "refd": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.refd.ai/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。

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://api.refd.ai/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

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

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

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

    レジストリ名はドメイン refd.ai で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • … 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

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7223件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7223件のうち50%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7223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

refd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?

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

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(0.3.0)がレジストリに届いたのは39 日前です。

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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT3 日前更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT44 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。

refd

Open-source AI search monitoring — track how AI answers talk about any brand: visibility, mentions, citations, and rank across ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Mode, and Google AI Overviews. Use the hosted app at refd.ai or self-host the whole stack.

A Bun-workspace monorepo of three independently deployed Cloudflare Workers: `apps/api` (api.refd.ai) — the Hono API, OAuth, remote MCP, daily cron, and queue consumer, holding every binding; `apps/dashboard` (dash.refd.ai) — the React SPA as an assets-only Worker; `apps/web` (refd.ai) — the static Astro public site. Shared runtime-neutral code lives in `packages/core`. Data via BrightData (dataset scrapers + SERP API), stored in D1 (Drizzle) with gzipped raw payloads in R2.

refd also exposes the same workspace intelligence to AI agents through a remote MCP connector. Its default data:read scope is read-only; the optional data:write scope adds the bounded setup lifecycle, can start one onboarding report, and can revoke the connection with explicit confirmation. The hosted guide lives at refd.ai/agents; the MCP connector guide covers Claude, Claude Code, ChatGPT, generic clients, personal access tokens for headless agents, and self-hosting setup.

One click from the guide installs it in Cursor or VS Code — or claude mcp add-json refd '{"type":"http","url":"https://api.refd.ai/mcp"}'. Headless agents use a personal access token from Settings → Personal access tokens instead of OAuth.

How it works

Accounts hold workspaces; each workspace tracks one brand — its competitors, its prompt set, its runs. A daily cron creates an idempotent run for every workspace eligible for scheduled monitoring, then fans out queue messages: one batch-snapshot trigger per dataset surface × sample (trigger → notify → fetch, with a backstop poll), plus one sync SERP call per prompt × sample for AI Overviews. Every answer is scored for every tracked entity (mentioned / cited / first-mention position), and the raw payload is archived gzipped in R2. A missing AI Overview is recorded as a valid "no AIO shown", not a failure. Run dispatch persists immutable launch plans and resumes with bounded backoff. Storage converges under queue redelivery, but BrightData has no idempotency key, so a crash after provider acceptance can repeat paid work.

Develop

bun install

bun run dev # applies local migrations, then runs all three Workers behind

Caddy on same-site subdomains over real HTTPS

Register on the login screen (business email + password ≥ 8 chars) — your first workspace is created automatically and drops you into a resumable setup wizard: name your brand, let it draft your description from your site, pick competitors and prompts, choose engines, then watch the first report fill in live. Every AI step falls back to typing it yourself. Standard accounts can create up to five workspaces, keep up to 25 active prompts in each, and enable up to three AI surfaces. Emails in ADMIN_EMAILS have no workspace or active-prompt cap and can enable all available surfaces.

bun run dev starts Caddy (Caddyfile) fronting all three Workers on same-site subdomains — Astro at https://refdlocal.io, the dashboard at https://dash.refdlocal.io, the API at https://api.refdlocal.io (add all three to /etc/hosts as 127.0.0.1, and run caddy trust once). Real HTTPS on same-site subdomains exercises secure cross-origin cookies, CORS, OAuth redirects, and WebSocket streaming just like production. Caddy stops when dev exits.

Local secrets go in apps/api/.dev.vars (gitignored): JWT_SECRET, BRIGHTDATA_API_TOKEN, BRIGHTDATA_WEBHOOK_SECRET (optional locally; requires a publicly reachable PUBLIC_BASE_URL), ADMIN_EMAILS (comma-separated administrator and operator allowlist), and EXA_API_KEY (onboarding's competitor search, optional). Non-secret build-time origins (VITE_API_ORIGIN, PUBLIC_DASHBOARD_ORIGIN, …) are committed per environment in each app's .env.development / .env.production. Analytics is a self-hosted Umami instance shared by the public site and the dashboard, so the activation funnel can span both: the web app needs PUBLIC_UMAMI_HOST_URL, PUBLIC_UMAMI_WEBSITE_ID, and PUBLIC_ANALYTICS_HOSTNAME, and the dashboard needs the same three as VITE_* (with the same website id). Leave any of them unset and the build emits no tracker at all, which is what a self-hosted deployment wants. Onboarding also uses two bindings, not secrets — Workers AI (AI) and Browser Rendering (BROWSER) — both remote: true in apps/api/wrangler.jsonc, so local dev proxies to the real services and the account needs both enabled.

  • bun run check — typecheck (all workspaces) · bun run lint / lint:fix — Biome · bun test — unit tests
  • bun run build — build all three Workers · bun run deploy — build, migrate D1, then deploy all three (the self-hosted/manual path; on refd.ai, merging to main deploys all three Workers automatically via Cloudflare)

Git worktrees are supported out of the box with wt: wt create runs the checked-in .wt/setup.sh, which installs dependencies and copies local secrets and wrangler state, so a fresh worktree behaves like your main checkout.

Self-host

wrangler queues create refd-ingest && wrangler queues create refd-ingest-dlq

wrangler secret put JWT_SECRET wrangler secret put BRIGHTDATA_API_TOKEN wrangler secret put ADMIN_EMAILS # comma-separated admin/operator allowlist wrangler secret put EXA_API_KEY # optional: onboarding competitor search bun run db:migrate:remote bun run deploy

bun run deploy builds all three Workers and deploys them (refd-api, refd-dashboard, refd-web); point their custom domains at api., dash., and the apex. The API workspace's own deploy script runs remote D1 migrations first, so deploying @refd/api alone (CI or a Cloudflare dash deploy command) always brings the schema along. (The hosted deployment wires these deploy scripts to push-to-main via Cloudflare's Git integration, so refd.ai itself has no manual deploy step.) You'll need a Cloudflare account (Workers paid plan for Queues, plus Workers AI and Browser Rendering enabled for onboarding), a D1 database + R2 bucket (ids/names in apps/api/wrangler.jsonc), and a BrightData account: fill the dataset IDs in apps/api/wrangler.jsonc vars (dashboard → Web Scrapers → each AI scraper) and create a SERP API zone matching BRIGHTDATA_SERP_ZONE. Set the deployment origins (PUBLIC_BASE_URL, DASHBOARD_ORIGIN, PUBLIC_SITE_ORIGIN, API_ORIGIN) and SCHEDULED_MONITORING_POLICY=all for a self-hosted deployment; the checked-in entitled policy is for refd.ai and limits cron to active pilot or subscribed workspaces. Cron schedule (daily 06:00 UTC), samples, and geo also live in apps/api/wrangler.jsonc.

Notes

  • AI answers are non-deterministic: hosted scheduled runs use SAMPLES=1 per prompt and surface; read trends across completed runs, not one sample. Operators can request additional samples for focused manual runs.
  • Each standard full run is capped at 25 active prompts × 3 enabled surfaces × samples (25 × 3 × 1 = 75 records at the default). Quota scales with the number of workspaces eligible for scheduled monitoring.
  • The public site is built to be read by agents as well as people: every page is also served as markdown at the same path with .md appended, /llms.txt follows the llmstxt.org format and links those markdown versions, and /llms-full.txt inlines them all. Self-hosted deployments get this for free.
  • Design system: DESIGN.md. Scoring/metrics contract: docs/METRICS.md. Remote MCP + OAuth: docs/mcp.md.

Contributing

Contributions welcome. See CONTRIBUTING.md for setup and the checks your PR must pass, and CODE_OF_CONDUCT.md for community expectations. Found a security issue? Follow SECURITY.md instead of opening a public issue.

License

MIT © refd

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