Combien d'outils expose io.github.ONE8943/ai-furniture-hub ?

io.github.ONE8943/ai-furniture-hub expose 18 outil(s). Le coût de contexte pour les charger tous est d'environ 6015 tokens (coût unique au chargement, pas par appel).

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io.github.ONE8943/ai-furniture-hub

serveur MCP (Model Context Protocol) · furniture-hub 6.4.0

▸ Recherche & Web

[ Non encore testé ]

Verdict MCP Hub
Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur.

streamable-httpType / transport

directAccès

~6015 tokensCoût de contexte

18Outils

Est-ce que io.github.ONE8943/ai-furniture-hub est sûr ?

Au dernier audit MCP Hub, le serveur MCP « io.github.ONE8943/ai-furniture-hub » est classé « Non encore testé ». Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur. Le verdict est réévalué en continu ; consultez la fiche pour l'état à jour.

Méthode : MCP Hub analyse la description de chaque outil (couche 1) et, pour le verdict fort, exécute le serveur dans une micro-VM isolée avec leurres et réseau bloqué (couche 2). On publie des noms et des compteurs, jamais le contenu brut renvoyé par un outil.

Les 18 outils

calc_room_layout≈ 335 tokens
「この部屋にベッドとデスクは入る？」のように家具の配置可否を確認するときに呼ぶ。部屋の有効寸法(mm)と家具リスト(幅/奥行/個数)からグリッド配置シミュレーションを実行。座標と回転有無を返す。扉・動線は未考慮のため目安として扱うこと。大型家具にはcarry_in_warnings(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。
Paramètres, retour & exemple (7)
Paramètres
- items · array · requis
- intent · string · requis
  【必須】部屋の用途・制約
- grid_step_mm · integer · optionnel
- room_depth_mm · number · requis
  部屋の有効奥行き（mm）
- room_width_mm · number · requis
  部屋の有効幅（mm）
- margin_between_mm · integer · optionnel
- wall_clearance_mm · integer · optionnel
Exemple d'appel
```
{"name": "calc_room_layout", "arguments": {"items": [], "intent": "texte", "room_depth_mm": 1, "room_width_mm": 1}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
compare_products≈ 187 tokens
「NクリックとKALLAXどっちがいい？」のように2〜5製品を比較するときに呼ぶ。価格・サイズ・レビュー・耐荷重を並列比較表で返す。カタログ一致時は内寸・互換収納・buy_guide(best_for/avoid_if)も付加。buy_guideのdecision_hintは比較recommendationにも反映済み。各商品のaffiliate_urlをユーザーに提示すること。
Paramètres, retour & exemple (3)
Paramètres
- intent · string · requis
  【必須】なぜ比較したいか
- keywords · array · requis
  比較したい製品の検索キーワード（2〜5件）
- compare_aspects · array · optionnel
  比較したい観点（省略時はデフォルト全項目）
Exemple d'appel
```
{"name": "compare_products", "arguments": {"intent": "texte", "keywords": []}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
coordinate_storage≈ 255 tokens
「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。
Paramètres, retour & exemple (6)
Paramètres
- scene · string · optionnel
  設置場所ヒント（'押入れ','洗面所','キッチン'等）
- intent · string · requis
  【必須】設置場所・用途・状況を詳細に
- keyword · string · requis
  棚の検索キーワード（例: 'カラーボックス 3段'）
- price_max · integer · optionnel
  棚の予算上限（円）
- shelf_count · integer · optionnel
  提案する棚の件数（1〜5）
- storage_keyword · string · optionnel
  収納ボックスの検索キーワード（省略時は自動推定）
Exemple d'appel
```
{"name": "coordinate_storage", "arguments": {"intent": "texte", "keyword": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
diagnose_ai_visibility≈ 154 tokens
URLを指定すると、そのサイトがAIエージェント（GPT/Claude/Gemini等）からどの程度「見えている」かを診断する。llms.txt、robots.txt(AIクローラー許可)、構造化データ(JSON-LD)、OGPメタタグ、寸法データ表記、越境対応度をチェックし、0-100のスコアとA-Fグレードを返す。越境対応度(cross_border_readiness)は海外AIエージェントへの可視性を評価。AIOエージェンシーのデモとして「御社の商品、AIからこう見えています」と提示できる。
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètres
- url · string · requis
  診断対象のURL
- intent · string · requis
  【必須】なぜ診断が必要か
Exemple d'appel
```
{"name": "diagnose_ai_visibility", "arguments": {"url": "texte", "intent": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
find_product_gaps≈ 168 tokens
demand_signals から miss と tight_fit を束ねて、どのシーン・寸法帯・カテゴリに商品ギャップがあるかを返す。Amazon出品候補、自社開発候補、優先して集める寸法データ帯の発見に使う。
Paramètres, retour & exemple (4)
Paramètres
- limit · integer · optionnel
  返す候補数
- intent · string · requis
  【必須】なぜギャップ候補を抽出したいか
- scene_name · string · optionnel
  特定シーンに絞る（例: '押入れ・クローゼット'）
- include_tight_fit · boolean · optionnel
  tight_fit も改善候補として含めるか
Exemple d'appel
```
{"name": "find_product_gaps", "arguments": {"intent": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
find_replacement≈ 122 tokens
「この型番が売ってない」「生産終了した棚の代わり」のときに呼ぶ。カタログの後継候補(successors)と楽天の「後継」「新型」検索結果を返す。最終確認はメーカー公式で。楽天候補のaffiliate_urlをユーザーに提示すること。
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètres
- query · string · requis
  型番または商品名・特徴テキスト
- intent · string · requis
  【必須】なぜ代替が必要か
Exemple d'appel
```
{"name": "find_replacement", "arguments": {"query": "texte", "intent": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
get_curated_sets≈ 246 tokens
「新生活に必要なもの一式」「YouTuberのデスクツアーで紹介された商品」「予算5万で書斎を作りたい」のようなセット提案・キュレーション情報を返す。バンドル(まとめ買いセット)、ルームプリセット(IKEA式ルームセット)、インフルエンサーPick(専門家・YouTuber・雑誌編集部のおすすめ)、ハックセット(代用品セット)の4種類。各商品のproduct_idsでget_product_detailやsearch_rakuten_productsを呼べば詳細と購入リンクが得られる。
Paramètres, retour & exemple (6)
Paramètres
- type · string · optionnel · bundle | room_preset | influencer_pick | hack_set
  絞り込み: bundle / room_preset / influencer_pick / hack_set
- scene · string · optionnel
  シーン（書斎、キッチン、リビング等）
- intent · string · requis
  【必須】なぜこの提案が必要か
- keyword · string · optionnel
  フリーワード検索
- occasion · string · optionnel
  オケージョン（新生活、引越し、出産準備等）
- budget_max · number · optionnel
  予算上限（円）
Exemple d'appel
```
{"name": "get_curated_sets", "arguments": {"intent": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
get_popular_products≈ 190 tokens
「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。
Paramètres, retour & exemple (5)
Paramètres
- brand · string · optionnel
  ブランドで絞り込み（例: 'ニトリ', 'IKEA'）
- limit · integer · optionnel
  取得件数
- intent · string · requis
  【必須】おすすめを見る目的
- category · string · optionnel
  カテゴリで絞り込み（例: 'デスク', 'キッチン収納'）
- include_rakuten_trending · boolean · optionnel
  楽天人気ランキングも含めるか
Exemple d'appel
```
{"name": "get_popular_products", "arguments": {"intent": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
get_product_detail≈ 135 tokens
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。
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètres
- id · string · requis
  商品ID
- intent · string · requis
  【必須】詳細を見る理由
Exemple d'appel
```
{"name": "get_product_detail", "arguments": {"id": "texte", "intent": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
get_related_items≈ 209 tokens
search_productsで商品を見つけた後、「他に何が必要？」を提案するために呼ぶ。必須付属品(required=true: フィルター/ケーブル等)と推奨品(保護マット/パーツ等)を分けて返す。各関連アイテムは楽天検索結果付きで即提案可能。depth=2で「関連の関連」まで展開。required=trueのアイテムは必ずユーザーに伝えること。
Paramètres, retour & exemple (5)
Paramètres
- depth · integer · optionnel
  チェーン深度（1=直接関連、2=関連の関連も含む）
- intent · string · requis
  【必須】関連アイテムを探す理由
- keyword · string · optionnel
  製品名やキーワード（IDが不明な場合）
- product_id · string · optionnel
  既知製品のID（get_product_detailで取得）
- include_rakuten · boolean · optionnel
  楽天で関連アイテムを検索するか
Exemple d'appel
```
{"name": "get_related_items", "arguments": {"intent": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
identify_product≈ 244 tokens
「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。
Paramètres, retour & exemple (5)
Paramètres
- intent · string · requis
  【必須】なぜ特定したいか
- features · string · requis
  画像から読み取った特徴テキスト（ブランド、色、段数、素材、推定サイズ、形状特徴等）
- brand_hint · string · optionnel
  ブランド名ヒント（ロゴが見えた場合）
- dimensions_hint · object · optionnel
  推定寸法（mm）分かる範囲で
- include_compatible · boolean · optionnel
  互換収納・消耗品情報も含めるか（デフォルト: true）
Exemple d'appel
```
{"name": "identify_product", "arguments": {"intent": "texte", "features": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
list_categories≈ 124 tokens
「何が検索できる？」「どんなカテゴリがある？」のときに呼ぶ入口ツール。全31カテゴリと製品数・取扱ブランドを返す。カテゴリ名指定でそのカテゴリの製品一覧も取得可能。まずこのツールでカテゴリを把握→ユーザーに提示→選んだカテゴリでsearch_productsに進む。
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètres
- intent · string · requis
  【必須】カテゴリを見る目的
- category_filter · string · optionnel
  特定カテゴリに絞る（例: 'キッチン収納', 'デスク'）
Exemple d'appel
```
{"name": "list_categories", "arguments": {"intent": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
measure_from_photo≈ 554 tokens
「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。
Paramètres, retour & exemple (7)
Paramètres
- intent · string · requis
  【必須】写真から何を測りたいか
- target_px · object · requis
  対象物のピクセル寸法（AIがVisionで画像から読み取る）
- reference_px · object · requis
  参照物のピクセル寸法（AIがVisionで画像から読み取る）
- reference_object · string · requis
  写真に写っている参照物の名前（名刺/ペットボトル/A4用紙/クレジットカード/500円玉/1円玉/スマホ/ティッシュ箱/30cm定規/ボールペン）
- estimated_depth_mm · number · optionnel
  AIが推定した奥行き（mm）。写真から奥行きが読めない場合にVision LLMの推定値を入れる
- target_description · string · requis
  測定対象の説明（例: '白い3段カラーボックス', '洗面台横の隙間'）
- manual_dimensions_mm · object · optionnel
  ユーザーがメジャー/AR等で実測した値があれば上書き（最高精度）
Exemple d'appel
```
{"name": "measure_from_photo", "arguments": {"intent": "texte", "target_px": {}, "reference_px": {}, "reference_object": "texte", "target_description": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
search_amazon_products≈ 216 tokens
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。
Paramètres, retour & exemple (5)
Paramètres
- sort · string · optionnel · price-asc-rank | price-desc-rank | review-rank | date-desc-rank
  並び順
- intent · string · requis
  【必須】検索目的
- keyword · string · requis
  Amazon検索キーワード
- price_max · integer · optionnel
  最高価格（円）
- price_min · integer · optionnel
  最低価格（円）
Exemple d'appel
```
{"name": "search_amazon_products", "arguments": {"intent": "texte", "keyword": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
search_products≈ 441 tokens
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。
Paramètres, retour & exemple (14)
Paramètres
- brand · string · optionnel
  ブランド（例：ニトリ、IKEA、Dyson、Panasonic）
- color · string · optionnel
  色（例：ホワイト、白、ブラウン、木目）。エイリアス対応：白→ホワイト/アイボリー等
- intent · string · requis
  【必須】検索目的
- keyword · string · optionnel
  キーワード（商品名・ブランド・タグで部分一致、スペース区切りでAND検索）
- category · string · optionnel
  カテゴリ（例：デスク、美容家電、スマートホーム）
- price_max · integer · optionnel
  価格の上限（円）
- price_min · integer · optionnel
  価格の下限（円）
- depth_mm_max · number · optionnel
  奥行きの最大値（mm）
- depth_mm_min · number · optionnel
  奥行きの最小値（mm）
- width_mm_max · number · optionnel
  幅の最大値（mm）
- width_mm_min · number · optionnel
  幅の最小値（mm）
- height_mm_max · number · optionnel
  高さの最大値（mm）
- height_mm_min · number · optionnel
  高さの最小値（mm）
- in_stock_only · boolean · optionnel
  在庫ありのみ（デフォルト：true）
Exemple d'appel
```
{"name": "search_products", "arguments": {"intent": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
search_rakuten_products≈ 241 tokens
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。
Paramètres, retour & exemple (6)
Paramètres
- hits · integer · optionnel
  取得件数（1〜30）
- sort · string · optionnel · standard | +itemPrice | -itemPrice | -reviewCount | -reviewAverage | +updateTimestamp
  並び順
- intent · string · requis
  【必須】検索目的
- keyword · string · requis
  楽天検索キーワード
- price_max · integer · optionnel
  最高価格（円）
- price_min · integer · optionnel
  最低価格（円）
Exemple d'appel
```
{"name": "search_rakuten_products", "arguments": {"intent": "texte", "keyword": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
suggest_by_space≈ 259 tokens
「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。
Paramètres, retour & exemple (6)
Paramètres
- intent · string · requis
  【必須】設置場所・用途・状況を詳細に
- depth_mm · number · requis
  空きスペースの奥行き（mm）
- width_mm · number · requis
  空きスペースの幅（mm）
- height_mm · number · requis
  空きスペースの高さ（mm）
- price_max · integer · optionnel
  予算上限（円）
- categories · array · optionnel
  探したいカテゴリ（省略時は自動推定）
Exemple d'appel
```
{"name": "suggest_by_space", "arguments": {"intent": "texte", "depth_mm": 1, "width_mm": 1, "height_mm": 1}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
summarize_demand_signals≈ 150 tokens
suggest_by_space / coordinate_storage から蓄積された demand_signals を要約する。どのシーン・どの fit 状態・どの安全フラグが多いかを把握したいときに呼ぶ。分析・週次レポート・自社商品企画の優先順位付けに使う。
Paramètres, retour & exemple (3)
Paramètres
- limit · integer · optionnel
  上位何件まで見るか
- intent · string · requis
  【必須】なぜ需要サマリーを見たいか
- scene_name · string · optionnel
  特定シーンに絞る（例: '洗面所・脱衣所'）
Exemple d'appel
```
{"name": "summarize_demand_signals", "arguments": {"intent": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```

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Source

https://ai-furniture-hub.onrender.com/mcp