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INDIVIDUAL MCP TOOL

get_popular_products

「おすすめの棚は?」「人気のキッチン家電は?」のときに呼ぶ。カテゴリ/ブランドで絞って、互換収納・消耗品情報が充実したおすすめ製品を返す。楽天のレビュー数トレンドも付加。各商品のaffiliate_urlをユーザーに提示すること。

ai-furniture-hub.onrender.comnone authenticationAvailability not checked

Input schema

{}

Risk classification

Inferred read-only · medium confidence · heuristic, not a guarantee.

  • No write-capable action terms were found; this is not proof that invocation has no side effects.

Parent endpoint

ai-furniture-hub.onrender.com

CONNECT WITH APPROVAL

Client installation

Review this server and its permissions before adding it. Secret placeholders must be set locally.

Codex

~/.codex/config.toml

[mcp_servers.ai-furniture-hub-onrender-com]
url = "https://ai-furniture-hub.onrender.com/mcp"
enabled = true
Claude Code

.mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "ai-furniture-hub-onrender-com": {
      "type": "http",
      "url": "https://ai-furniture-hub.onrender.com/mcp"
    }
  }
}
Claude Desktop

Settings → Connectors → Add custom connector

Name: ai-furniture-hub-onrender-com
Remote MCP URL: https://ai-furniture-hub.onrender.com/mcp

Add this remote URL as a custom connector in Claude Desktop. Availability depends on the user plan and workspace policy.

Cursor

.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "ai-furniture-hub-onrender-com": {
      "url": "https://ai-furniture-hub.onrender.com/mcp"
    }
  }
}
Visual Studio Code

.vscode/mcp.json

Add to Visual Studio Code
{
  "servers": {
    "ai-furniture-hub-onrender-com": {
      "type": "http",
      "url": "https://ai-furniture-hub.onrender.com/mcp"
    }
  }
}
Generic MCP

Client-specific MCP configuration

{
  "name": "ai-furniture-hub-onrender-com",
  "transport": "streamable-http",
  "url": "https://ai-furniture-hub.onrender.com/mcp"
}
MCP Inspector

Run the official MCP Inspector locally and enter the indexed Streamable HTTP endpoint.

Related tools

  • search_products — ユーザーが「棚が欲しい」「Dysonのドライヤー」「幅40cmに入るもの」と言ったときに呼ぶ。31カテゴリ・80+ブランドのカタログをキーワード・サイズ(mm)・価格・色・ブランドで横断検索。結果にrelated_items_hintがある場合はget_related_itemsで付属品チェーンを取得できる。buy_guideがある場合はbest_for/avoid_ifをユーザーに伝えて購入判断を助けること。seasonal_hints/active_salesがある場合はセール情報を伝えること。色はエイリアス対応(白→ホワイト/アイボリー等)。各商品のaffiliate_urlをユーザーに提示すること。
  • get_product_detail — 商品IDを指定して、特定の家具・収納商品のフルスペック(寸法・価格・在庫・素材など)を取得します。【重要】intentには、なぜこの詳細が必要か(例:購入前の最終確認、サイズの詳細確認、他商品との比較)を記述してください。【収益化】返却される affiliate_url をユーザーへの購入リンクとして使用してください。関連商品(同シリーズ・近いサイズ)も自動で提案されます。
  • search_rakuten_products — カタログにない商品や最新価格・在庫が必要なときに呼ぶ。楽天市場APIでリアルタイム検索し、価格・レビュー・画像付きで返す。各商品のaffiliate_urlをユーザーに提示すること。
  • search_amazon_products — ユーザーがAmazonで買いたい場合や楽天で見つからない場合に呼ぶ。Amazonの検索結果ページへのアフィリエイトURLを生成する(商品データは返さない)。SearchIndexはカテゴリから自動選択。affiliate_urlをユーザーに提示すること。
  • coordinate_storage — 「この棚に合うボックスは?」「カラーボックスの整理方法」のときに呼ぶ。棚の内寸から収納ボックスの入り数を計算し、1段あたり何個×全段=合計個数・合計金額を算出。設置場所(押入れ/洗面所/キッチン等)に応じたコーディネートのコツ+ペルソナ別推薦(persona_hints)も提供。大型棚にはcarry_in(搬入経路チェック)が付く。risk=warning/criticalならユーザーに搬入注意を伝えること。各商品のaffiliate_urlをユーザーに提示すること。
  • suggest_by_space — 「洗面所の幅45cm×奥行30cmの隙間に何か置きたい」のようにスペース起点で探すときに呼ぶ。寸法(mm)を指定すると、そこに収まる製品をカテゴリ横断で返す。回転フィット対応(幅と奥行を入れ替えても判定)。棚+ボックスの両方が見つかればコーディネーションプランも自動生成。大型品にはcarry_in(搬入経路チェック)が付く。risk=warning/criticalならユーザーに搬入注意を伝えること。各商品のaffiliate_urlをユーザーに提示すること。
  • measure_from_photo — 「写真を撮ったので寸法を測りたい」「この隙間に合う棚を探したい」のときに呼ぶ。 ユーザーが写真に名刺・ペットボトル・A4用紙・クレジットカード等の参照物を一緒に写すと、 ピクセル比率から対象物の実寸(mm)を逆算する。 【AIの役割】写真をVisionで解析し、参照物と対象物それぞれのピクセル幅・高さを読み取ってこのツールに渡す。 対応参照物: 名刺(91×55mm)、クレジットカード(85.6×54mm)、ペットボトル500ml(65×205mm)、A4用紙(210×297mm)、500円玉(∅26.5mm)、1円玉(∅20mm)、スマホ(71.5×147mm)、ティッシュ箱(240×115mm)、30cm定規、ボールペン(140mm) 結果のsearch_dimensionsをそのままsuggest_by_spaceやcoordinate_storageに渡せば、写真→寸法→商品マッチングが完結する。 信頼度が低い場合は「メジャーで実測を」と伝えること。
  • identify_product — 「この写真の棚は何?」「持ってる棚に合うボックスを知りたい」のときに呼ぶ。Vision AIで画像から抽出した特徴テキスト(ブランド/色/段数/素材/推定サイズ)を渡すと、カタログ+楽天から候補を返す。型番特定時は内寸・消耗品・互換ボックス情報付き。