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rebelytics/peec-ai-mcp

Peec AI MCP のためのエージェントスキル。探索とストレステストに基づいて構築されています。エージェントが Peec AI MCP を扱う際の初期設定を支援し、開発に集中できるようにします。

peec-ai-mcp とは?

このスキルは、AI エージェントが Peec AI MCP サーバーと効果的に連携するための包括的なガイダンスを提供します。Peec AI は、ChatGPT や Gemini などの主要な AI 検索エンジンにおけるブランドの可視性、シェア・オブ・ボイス、センチメント、ポジションを監視するプラットフォームであり、このスキルはその MCP インターフェースを最大限に活用するための知識をエージェントに与えます。Claude Desktop、Cursor、Codex など、あらゆる MCP 対応クライアントで動作し、エージェントのプラットフォームやプロジェクトに依存しません。スキルには、27 のツール(読み取り専用 15、書き込み 8、破壊的 4)の完全なカタログと、7 つのスラッシュコマンドプロンプトが含まれています。特に、Peec のデータモデルにおける「可視性」や「ポジション」などの主要な用語の正確な定義、公式ドキュメントと実際の動作との相違点、数値を解釈する際の注意点、そして空の結果の診断方法など、実践的な知識が網羅されています。このスキルは、開発者と AI エージェントの両方を対象としており、CC BY 4.0 ライセンスの下で自由に共有・改変できます。

対応✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓Gemini CLI
npx skills add rebelytics/peec-ai-mcp

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ドキュメント

Peec AI MCP コンパニオンスキル

Peec AI MCP サーバーを操作する AI エージェントのためのオープンソースガイド。エージェント非依存、プロジェクト非依存、CC BY 4.0。自由に共有・改変できますが、帰属表示は維持してください。

生きたドキュメントです。このファイルに矛盾する動作や、本ドキュメントでカバーされていない新しい Peec の機能を発見した場合は、github.com/rebelytics/peec-ai-mcp で Issue または PR を開いてください。ワークフローについては CONTRIBUTING.md を参照してください。

ここでの動作観察は 2026 年 4 月時点のものです。Peec は反復開発を続けており、内容は変化する可能性があります。


1. Peec AI MCP とは(エージェント向け)

Peec AI (peec.ai) は、ブランドが AI 検索エンジン(ChatGPT、AI Overviews、Perplexity、Gemini、Grok、Copilot、Claude など)でどのように表示されているかを監視します。毎日追跡対象のプロンプトを実行し、その応答を分析することで実現しています。MCP サーバーは、そのデータと、基盤となる設定を変更する機能を、MCP 対応の任意のエージェントに公開します。

サーバー URL: https://api.peec.ai/mcp トランスポート: Streamable HTTP 認証: OAuth 2.0(ブラウザでの同意、トークンは持続)

その表面は公式ドキュメントが示唆するよりも広大です。27 のツール(読み取り専用 15、書き込み 8、破壊的 4)に加え、事前に定義された分析をバンドルする 7 つのスラッシュコマンド「プロンプト」 があります。公式の /mcp/tools ドキュメントページは 13 の読み取りツールのみをリストしており、書き込み/破壊的な表面については完全に省略されています(§7.11 および §7.25 を参照)。

中核用語集

このスキル全体で使用される用語。それぞれが Peec のデータモデルにおいて、特定の、自明ではない意味を持ちます。

  • 可視性 (Visibility) — AI の応答にブランドがどの程度出現するか。メンション数 ÷ 追跡チャット総数 で算出され、0~1 の比率で返されます(UI では 0~100 で表示)。§7.3 / §7.37 を参照。
  • シェア・オブ・ボイス (SoV) — 追跡対象ブランドリスト全体における、特定ブランドのメンション割合。0~1 の比率(UI では 0~100 で表示)。「追跡対象」が重要です — ポジション を参照。
  • センチメント (Sentiment) — 0~100 のスコア、中立は 50。計算式: 50 + (sentiment_sum / sentiment_count) × 50。§7.3 を参照。
  • ポジション (Position) — 追跡ブランド間 での平均順位。全体の中での順位ではありません。値が低いほど良い。§7.4 を参照。
  • 自社ブランド (Own brand) — list_brands 内の is_own=true の行。それ以外のすべての行は 追跡対象競合他社 です。
  • メンション (Mention) — ブランド名が AI 応答テキストに出現すること。ウェブ取得の有無は問いません。
  • レトリーバル (Retrieval) — AI エンジンが応答中に 1 つ以上の URL を取得したこと。get_domain_report および get_url_report でカウントされます。
  • 引用 (Citation) — モデルが応答で 明示的に参照 する、取得された URL。すべての引用はレトリーバルですが、すべてのレトリーバルが引用になるわけではありません。
  • パラメトリックメモリ (Parametric memory) — モデルがウェブソースを取得せずにトレーニングデータから回答したこと。チャットペイロードの sources: [] がその兆候です。
  • ファンアウト (Fanout) — AI エンジンが検索前にユーザーのプロンプトをサブクエリに書き換えること。list_search_queries(chat_id=...) で公開されます。
  • スクレイパーバリアント (Scraper variant) — サフィックス -scraper が付いたモデル ID(例: chatgpt-scraper)。実際のコンシューマーアプリを介してプロンプトを再生し、生の API 出力ではなく、ユーザーが見るものをキャプチャします。可視性監視にはこちらを推奨します。§7.2 を参照。
  • UGC — ユーザー生成コンテンツ。domain_report.classification の 8 つの値の 1 つで、Reddit、YouTube、フォーラムなどをカバーします。§7.30 を参照。
  • 冪等 (Idempotent) — 2 回実行しても安全。Peec のソフトデリートは 冪等ではありません — 2 回目の呼び出しは「見つかりません」を返します。§7.34 を参照。
  • ソフトデリート (Soft-delete) — エンティティを list_* から削除し、フィルターしますが、サーバー側には保持します。Peec が公開する唯一の削除形式です。§7.34 を参照。
  • ID プレフィックス — or_(プロジェクト)、kw_(ブランド — Peec のキーワード追跡に由来するレガシー名)、pr_(プロンプト)、tp_(トピック)、tg_(タグ)、ch_(チャット)。不透明な名前空間マーカーであり、意味的な型ではありません(kw_ はキーワードではなくブランドです)。

1.1 データモデル — ブランド、プロンプト、トピック、タグは直交している

Peec の表面で最も誤解されやすい部分です。プロンプトはブランドに「所属」しません — brand_id 外部キーは存在せず、update_prompt はプロンプトをブランド間で移動できません。

エンティティ:

  • プロジェクト (Project) (or_…) — ルートコンテナ。他のすべてはプロジェクトにぶら下がります。
  • ブランド (Brand) (kw_…) — AI 応答テキストに適用される 検出パターン。フィールド: name、aliases、regex、domains、is_own。プロンプト、トピック、タグへのリンクはありません。
  • トピック (Topic) (tp_…) — プロンプトのフォルダのようなグループ化。プロンプトはゼロまたは 1 つのトピックを持ちます。
  • タグ (Tag) (tg_…) — プロンプトに添付されるラベル。プロンプトはゼロ以上のタグを持ちます。
  • プロンプト (Prompt) (pr_…) — 毎日追跡される質問。フィールド: text、country_code、topic_id、tag_ids。brand_id フィールドはありません。
  • チャット (Chat) (ch_…) — あるプロンプトに対する、ある AI エンジンからの、ある日の 1 つの応答。チャットテキストはすべてのブランドの検出パターンに対してスキャンされ、メンション数とブランドレポートが生成されます。

ブランド ↔ プロンプトの関係は読み取り専用であり、間接的です。 プロンプトはチャットを生成し、チャットは応答テキストを含み、ブランド検出は取り込み時にそのテキストに対して実行されます。プロンプトをブランドにリンクする書き込みパスは存在しません。プロンプトをブランド間で「割り当てる」または「移動する」ことはカテゴリエラーです — ブランドはコンテナではなく、検出パターンです。

実用的な意味:

  • update_prompt は topic_id と tag_ids のみを変更します — text や、想定上の brand_id は変更しません。§7.13 を参照。
  • update_brand は検出パターン(name、aliases、regex、domains)を変更します。プロンプトを参照するものはありません。
  • 「どのプロンプトがブランド X に言及したか」を知るには、list_chats(brand_id=…) を実行し、prompt_id 列を確認します。
  • create_brand はデフォルトで is_own=false です — 常に競合他社を作成します。自社ブランドの選定は MCP 経由では公開されていません。
  • 自社ブランドの TLD リストは分類にとって重要です。 `domains=[

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