Product Hunt MCP
Product Hunt MCPサーバーは、Product HuntのAPIをModel Context Protocol（MCP）を介して任意のLLMまたはAIエージェントに接続する、非常に高速なプラグアンドプレイサーバーであり、投稿、コレクション、トピック、ユーザー、投票、およびコメントへのシームレスなアクセスを可能にします。
https://github.com/jaipandya/producthunt-mcp-server?ref=aipure&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年05月16日
Product Hunt MCPとは
Product Hunt MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）を介してProduct HuntのAPI機能を人工知能アプリケーションと統合する特殊なブリッジです。最適なパフォーマンスのためにFastMCPで構築されたこのオープンソースツールは、AIモデルとエージェントが製品の発売、ユーザーインタラクション、およびコミュニティコンテンツのProduct Huntの広範なデータベースと対話できるようにする重要なコネクターとして機能します。これは、AIを活用したアプリケーションでProduct Huntのデータを活用したいAI / LLMユーザー、開発者、および試作者向けに設計されています。
Product Hunt MCPの主な機能
Product Hunt MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）を使用してProduct HuntのAPIをAI言語モデルおよびエージェントに接続するプラグアンドプレイサーバーです。これにより、ユーザーはClaude DesktopやCursorなどのAIアシスタントを通じて、投稿、コレクション、トピック、ユーザー、投票、コメントなどのProduct Huntデータにアクセスして操作できます。また、フィルタリング、検索、ページネーションの機能も提供します。
包括的なデータアクセス: フィルタリングおよび検索機能を備えた、投稿、コメント、コレクション、トピック、ユーザー、投票など、Product Huntのコンテンツへの詳細なアクセスを提供します
AI統合: Claude DesktopやCursorなど、Model Context ProtocolをサポートするAIツールおよび言語モデルとシームレスに接続します
Dockerサポート: 簡単なセットアップとさまざまなプラットフォーム間での一貫した環境のために、Dockerを使用したコンテナ化されたデプロイメントオプションを提供します
レート制限管理: インテリジェントなレート制限を実装し、APIの使用状況がProduct Huntの制約内に収まるようにステータス監視を提供します
Product Hunt MCPのユースケース
AIを活用した製品調査: 研究者やアナリストがAIアシスタントを使用して、Product Huntから製品のトレンドや市場データを収集および分析できるようにします
自動化されたコンテンツ監視: 開発者が特定のカテゴリで新しい製品、コメント、およびユーザーエンゲージメントを追跡するためのボットと自動化ツールを構築するのに役立ちます
インタラクティブな製品発見: ユーザーがAIと自然言語で会話して、新しい製品やテクノロジーを発見し、学ぶことができます
コミュニティエンゲージメント分析: 企業がユーザーのコメント、投票、インタラクションを分析して、製品のコミュニティでの評価を理解できるようにします
メリット
簡単なインストールとセットアッププロセス
複数のAIプラットフォームおよびツールと互換性があります
詳細なドキュメントによる包括的なAPIカバレッジ
デメリット
認証にはProduct Hunt APIトークンが必要です
APIレート制限の対象となります
外部サービス（Product Hunt API）の可用性に依存します
Product Hunt MCPの使い方
前提条件のインストール: Python 3.10以降がインストールされていることを確認し、https://www.producthunt.com/v2/oauth/applicationsからAPIトークンを取得するためにProduct Huntアカウントを作成します
Product Hunt MCPのインストール: uvインストーラーを使用している場合は、'pip install product-hunt-mcp'または'uv pip install product-hunt-mcp'を実行します
環境変数の設定: Product Hunt APIトークンを環境変数として設定します：export PRODUCT_HUNT_TOKEN=your_token_here
MCPクライアントの構成: product-huntコマンドとトークンを含むmcpServersセクションを使用して、構成をClaude DesktopまたはCursor構成ファイル（config.json / settings.json）に追加します
サーバーの起動: 'product-hunt-mcp'コマンドを実行して、MCPサーバーを起動します
代替Dockerセットアップ: または、Dockerを使用してビルドおよび実行します：'docker build -t product-hunt-mcp .'の後に'docker run -i --rm -e PRODUCT_HUNT_TOKEN=your_token_here product-hunt-mcp'が続きます
MCPツールの使用: 構成済みのMCPクライアントを介して、get_post_details、get_posts、get_commentsなどの利用可能なMCPツールを使用してProduct Huntデータにアクセスします
クライアントの再起動: 構成の変更後、Claude DesktopまたはCursorクライアントを再起動します
レート制限の監視: get_api_rate_limitsまたはcheck_server_statusツールを使用してAPIレート制限を追跡し、制限に達しないようにします
Product Hunt MCPのよくある質問
Product Hunt MCP Serverは、Product HuntのAPIをModel Context Protocol (MCP) を使用するあらゆるLLMまたはエージェントに接続するプラグアンドプレイサーバーです。これにより、ユーザーはClaude Desktop、Cursor、またはその他のMCPクライアントのようなAIアシスタントを通じて、投稿、コレクション、トピック、ユーザー、投票、コメントにアクセスできます。
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