Built for furniture and home product search with millimeter-level precision across 355+ curated items from 90+ brands. Exposes 15 tools including exact-fit spatial search, product coordination, discontinued item replacement with dimension scoring, and live Rakuten/Amazon searches. The standout is diagnose_ai_visibility, which audits any website for llms.txt, robots.txt, structured data, and OGP tags, returning a 0-100 AI discoverability score. Includes curated sets from influencers and room presets, related item chains for accessories and consumables, and rectangle packing for floor plan layouts. Reach for this when you need structured product recommendations with precise dimensional constraints or want to audit e-commerce sites for AI agent readiness. Hosted remotely or run via npx.
Public tool metadata for what this MCP can expose to an agent.
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)。...14 params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)。...
brandstringcolorstringintentstringkeywordstringcategorystringprice_maxintegerprice_minintegerdepth_mm_maxnumberdepth_mm_minnumberwidth_mm_maxnumberwidth_mm_minnumberheight_mm_maxnumberheight_mm_minnumberin_stock_onlybooleanget_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。2 params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。
idstringintentstringsearch_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。6 params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。
hitsintegersortstringstandard · +itemPrice · -itemPrice · -reviewCount · -reviewAverage · +updateTimestampdefault: standardintentstringkeywordstringprice_maxintegerprice_minintegersearch_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。5 params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。
sortstringprice-asc-rank · price-desc-rank · review-rank · date-desc-rankintentstringkeywordstringprice_maxintegerprice_minintegercoordinate_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。persona_hintsには予算・おすすめブランド・タイプ別アドバイスが含まれるのでユーザーに合った提案に活用。各商品のaffiliate_urlをユーザーに提示すること。6 params「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。persona_hintsには予算・おすすめブランド・タイプ別アドバイスが含まれるのでユーザーに合った提案に活用。各商品のaffiliate_urlをユーザーに提示すること。
scenestringintentstringkeywordstringprice_maxintegershelf_countintegerstorage_keywordstringsuggest_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。各商品のaffiliate_urlをユーザーに提示すること。6 params「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。各商品のaffiliate_urlをユーザーに提示すること。
intentstringdepth_mmnumberwidth_mmnumberheight_mmnumberprice_maxintegercategoriesarrayidentify_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。5 params「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。
intentstringfeaturesstringbrand_hintstringdimensions_hintobjectinclude_compatiblebooleancompare_products「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。3 params「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。
intentstringkeywordsarraycompare_aspectsarrayfind_replacement「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。2 params「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。
querystringintentstringcalc_room_layout「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。7 params「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。
itemsarrayintentstringgrid_step_mmintegerroom_depth_mmnumberroom_width_mmnumbermargin_between_mmintegerwall_clearance_mmintegerlist_categories「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。2 params「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。
intentstringcategory_filterstringget_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。5 params「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。
brandstringlimitintegerintentstringcategorystringinclude_rakuten_trendingbooleanget_related_itemssearch_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。5 paramssearch_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。
depthintegerintentstringkeywordstringproduct_idstringinclude_rakutenbooleandiagnose_ai_visibilityURL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。2 paramsURL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。
urlstringintentstringget_curated_sets「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。6 params「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。
typestringbundle · room_preset · influencer_pick · hack_setscenestringintentstringkeywordstringoccasionstringbudget_maxnumber15 tools | 355+ curated products | 31 categories | 90+ brands Millimeter-precision search, curated sets, AI visibility diagnosis, OpenAPI 3.1 schema. Built for ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor, Perplexity, and any MCP-compatible AI agent.
io.github.ONE8943/ai-furniture-hubhttps://ai-furniture-hub.onrender.com/mcphttps://ai-furniture-hub.onrender.com/.well-known/mcp.jsonai-furniture-hubIf your MCP client supports registry search, search for io.github.ONE8943/ai-furniture-hub or AI Furniture & Home Product Hub.
If your client supports direct remote MCP, connect it to https://ai-furniture-hub.onrender.com/mcp.
AI agents need structured, machine-optimized product data to make useful recommendations. This MCP server provides:
Connect directly to the hosted server:
{
"mcpServers": {
"furniture-hub": {
"url": "https://ai-furniture-hub.onrender.com/mcp"
}
}
}
Works in any MCP client that accepts a remote Streamable HTTP URL.
npx ai-furniture-hub
git clone https://github.com/ONE8943/ai-furniture-hub.git
cd ai-furniture-hub
npm install
cp .env.example .env # API keys optional - works with mock data
npm start # stdio mode
npm run start:http # HTTP mode at localhost:3000/mcp
| Tool | What It Does |
|---|---|
search_products | Search 300+ products by keyword, dimensions (mm), price, color, category, brand |
get_product_detail | Full specs: inner dimensions, consumables, compatible storage, curations |
search_rakuten_products | Real-time Rakuten Ichiba search (200K+ listings with prices & reviews) |
search_amazon_products | Amazon affiliate search URL generation with auto SearchIndex |
suggest_by_space | "I have a 600x400mm space" -> everything that fits, rotation-aware |
identify_product | Visual description -> product candidates with model numbers |
| Tool | What It Does |
|---|---|
coordinate_storage | Shelf + storage box set proposals: quantity per tier, total cost |
compare_products | Side-by-side comparison (2-5 products) on price, size, load, reviews |
find_replacement | Discontinued model -> successors + dimension-compatible alternatives with fit_score |
calc_room_layout | Floor-plan rectangle packing with placement coordinates |
get_related_items | Accessory chains: required items, protection, consumables, hack substitutes (depth 1-2) |
| Tool | What It Does |
|---|---|
get_curated_sets | Bundles, room presets, influencer picks, hack sets. Filter by type/scene/budget |
get_popular_products | Trending products by category with Rakuten data |
list_categories | Browse 31 categories with counts, brands, samples |
diagnose_ai_visibility | AI visibility audit: llms.txt, robots.txt, JSON-LD, OGP, score 0-100 |
| Prompt | Flow |
|---|---|
room_coordinator | Space dimensions -> shelf + boxes + protection with quantities & cost |
moving_checklist | Floor plan type -> room-by-room purchasing checklist with budget |
product_showdown | Two products -> full comparison including accessories & running costs |
| Area | Categories |
|---|---|
| Storage | Shelves, Color boxes, Storage cases, Clothing storage, Steel racks, Closet storage, File storage |
| Furniture | Desks, TV stands, Bookshelves, Dining, Sofas & chairs, Bedding |
| Room-specific | Kitchen, Laundry, Bath, Entrance, Baby safety |
| Hardware | Tension rods, Protection materials, Parts & accessories, Wagons |
| Appliances | Home appliances, Kitchen appliances, Air quality, Smart home |
| Tech & Lifestyle | PC peripherals, Beauty devices, Gadgets, Health & fitness |
| Decor | Curtains & blinds |
All dimensions in millimeters - outer AND inner. Find products that fit a specific space with 1mm tolerance. Rotation-aware: automatically checks if swapping width/depth creates a fit.
Every product links to 3-5 related items: required accessories (HEPA filters for air purifiers), protection materials (floor mats for heavy shelves), consumables (vacuum bags), compatible storage boxes.
Discontinued product? find_replacement returns:
fit_score (0-100)diagnose_ai_visibility audits any URL:
Every API response includes _attribution metadata with a unique attribution_id, enabling:
Full OpenAPI spec available at /openapi.yaml for RapidAPI and marketplace integration.
| File | URL | Purpose |
|---|---|---|
| llms.txt | /llms.txt | AI agent overview |
| llms-full.txt | /llms-full.txt | Full tool schemas & examples |
| OpenAPI | /openapi.yaml | REST API specification |
| Server Card | /.well-known/mcp/server-card.json | Machine-readable metadata |
| context.md | /context.md | Structured AI context |
| robots.txt | /robots.txt | AI crawler permissions |
furniture-hub://llms.txt
furniture-hub://llms-full.txt
AI Agent (ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor, Perplexity, ...)
| MCP (stdio or Streamable HTTP)
v
+-----------------------------------------------------------+
| 15 Tools + 3 Prompts |
+-----------------------------------------------------------+
| 355+ Products | 31 Categories | 90+ Brands |
| Curated Sets: bundles, room presets, influencer picks |
| Compatibility DB: dimension-based fit scoring |
| Attribution: per-request tracking with attribution_id |
+-----------------------------------------------------------+
| Adapters: Rakuten API / Amazon URL / Nitori |
| Affiliate Engine + Gap Detector + Analytics |
+-----------------------------------------------------------+
|
v
/llms.txt /llms-full.txt /openapi.yaml
/context.md /.well-known/mcp/ /robots.txt
| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
DEPLOYMENT_MODE | No | private (default, affiliate ON) or public (affiliate OFF for marketplace) |
MCP_API_KEYS_FREE | No | Comma-separated free-tier API keys for higher rate limits + curated inner dimensions |
MCP_API_KEYS_PRO | No | Comma-separated pro-tier API keys for unlimited access |
INNER_DIMENSIONS_DATA | Render only | Hidden curated inner-dimension DB injected at build time |
AFFILIATE_ID_AMAZON | No | Amazon Associate tag |
AFFILIATE_ID_RAKUTEN | No | Rakuten Affiliate ID |
RAKUTEN_APP_ID | No | Rakuten API Application ID |
RAKUTEN_API_MOCK | No | true (default) for mock data, false for live |
All environment variables are optional. The server works out of the box with mock data.
| Platform | URL |
|---|---|
| MCP Registry | io.github.ONE8943/ai-furniture-hub |
| Render | https://ai-furniture-hub.onrender.com/mcp |
| npm | npx ai-furniture-hub |
npm run test:ci # Vitest
npm run test:all # Full legacy suite
Issues and PRs welcome. See GitHub Issues.
MIT
AI Furniture & Home Product Hub は家具・家電・ガジェット等のAIエージェント向けMCPサーバーです。
MCP Registry名: io.github.ONE8943/ai-furniture-hub
リモート接続URL: https://ai-furniture-hub.onrender.com/mcp
well-known: https://ai-furniture-hub.onrender.com/.well-known/mcp.json
355+商品、31カテゴリ、90+ブランド のキュレーション済みカタログ
mm精度の寸法検索 - 「幅425mmの隙間にぴったり収まる棚」を即座に発見
関連アイテムチェーン - 1商品から3-5個の関連商品(必須アクセサリ、保護材、消耗品)
キュレーション - バンドル提案、ルームプリセット、インフルエンサーおすすめ、100均代用ハック
後継品検索 - 廃番商品から寸法互換の代替品をfit_scoreで提案
AI可視性診断(AIO) - Webサイトの「AIからの見え方」を0-100でスコアリング
OpenAPI 3.1 - RapidAPI等のマーケットプレイス連携対応
ONE, Inc.
com.mcparmory/google-search
io.github.pipeworx-io/brave-search
marcopesani/mcp-server-serper
brave/brave-search-mcp-server
com.mcparmory/google-search-console
acamolese/google-search-console-mcp