ChatGPT・Claudeに「自社の売上やレビュー」を読ませる時代へ。流通業向けのMCPサーバまとめサイト「mcp-dir」を公開。EC業務で使えるMCPサーバをAIがネット巡回し紹介。

生成AIと業務データをつなぐ新しい仕組み「MCP」。メーカー・卸・小売の担当者が迷わず使い始められるよう、目的から探せて、手順とプロンプトまで付いたディレクトリサイトです

HALDATA株式会社

2026年9月14日 09時30分

HALDATA株式会社（本社：兵庫県神戸市、代表取締役：HAL hatanaka）は、メーカー・卸・小売など流通業の担当者が、ChatGPTやClaudeなどの生成AIに自社の業務データをつないで使うための案内所「mcp-dir（エムシーピー・ディレクトリ）」を2026年9月14日に公開しました。

URL：https://haldata.net/mcp-dir/

MCPとは — 生成AIに「自社のデータ」を読ませるための共通の差し込み口

ChatGPTやClaudeは文章を書いたり要約したりは得意ですが、そのままでは自社の売上、在庫、広告、アクセス解析、レビューといったデータを見ることができません。担当者が管理画面からCSVを書き出してAIに貼り付ける、という手作業が必要でした。

MCP（Model Context Protocol）は、この手作業をなくすために2024年末に公開された共通規格です。たとえるなら、家電のコンセントのようなものです。各サービスが「MCPサーバー」というコンセントを用意しておけば、どの生成AIからでも同じ形で差し込め、AIが必要なときに必要なデータを自分で読みに行けるようになります。

MCPサーバーが用意されていれば、担当者は次のように話しかけるだけです。

「先月、売上が落ちた商品を出して。その商品のレビューで増えた不満は？」

「在庫が残り少ない商品と、この1か月の売れ行きを並べて」

「広告で費用がかかっているのに売れていない商品を教えて」

AIがGA4や受注管理、レビュー解析などのデータをその場で取りに行き、答えを返します。データを預ける必要はなく、元の場所にあるまま、必要な分だけAIが読みます。

2025年以降、Google・Meta・Shopify・freee・Salesforce など、流通の現場で日常的に使われるサービスが相次いで公式のMCPサーバーを提供し始め、有志が公開したものを含めると数千にのぼります。

課題 — 増えすぎて、「自分の業務で使えるもの」が探せない

MCPサーバーの一覧は既に複数ありますが、その多くはエンジニア向けの技術分類で並んでおり、流通業の担当者が「売上が落ちた理由を調べたい」といった業務の目的から探すことはできませんでした。

さらに、その接続先が公式提供なのか有志が作ったものなのか、どんなログインが必要か、データを読むだけなのか書き換えもできてしまうのか、といった導入判断に欠かせない情報が一覧からは分かりません。最初の一歩で「どれを選べば安全か」が判断できず、止まってしまう担当者が少なくありません。

mcp-dirは、この「探せない」「判断できない」を解消するために作りました。

mcp-dirの特長

1. 「やりたいこと」を書くだけで探せる

検索窓に「在庫と売れ行きを突き合わせたい」「売上が落ちた理由を調べたい」のように、ふだんの業務の言葉をそのまま入力すると、それに向いた接続先（MCPサーバー）を候補として返します。サービス名や専門用語を知らなくても、文章の意味で照合するのでたどり着けます。

トップページには「広告の無駄を見つけたい」「棚割の根拠がほしい」など、流通の現場でよくある困りごとを8つ並べており、押すだけで同じ検索が実行されます。

2. 手順とAIへの指示文まで付いた「組み合わせレシピ」10本

MCPの本当の価値は、売上・広告・レビューといった複数のデータを、1つのAIの会話の中でまとめて見られることにあります。mcp-dirでは、複数の接続先を組み合わせて業務を1つ終わらせる手順を「レシピ」として10本掲載し、それぞれにAIへそのまま貼り付けて使える指示文（プロンプト）を付けています。初めての方は、レシピをなぞるだけで最初の1回を終えられます。

売れ筋なのに離脱される商品ページを直す（GA4 × Clarity × TrendViewer × Shopify）

広告の訴求軸をレビュー統計で決める（Google広告 × TrendViewer）

売上が急に落ちた理由を突き止める（POS／EC × TrendViewer）

在庫を積み増すべき商品と様子見の商品を分ける（受注管理 × TrendViewer）

改良費をかける価値がある商品を粗利で選ぶ（会計 × BigQuery × TrendViewer）　ほか

レシピは「①売上・行動の事実で対象を絞る → ②レビューで理由を読む → ③別のMCPで行動に落とす」という共通の型で整理し、当社が実際に実行したものと想定手順を区別して明記しています。

3. 流通の業務に沿った9つのカテゴリ

技術的な分類ではなく、流通業の業務に沿って9カテゴリに整理しています。

売上・データ基盤	BigQuery、Snowflake、Databricks、Looker、KSP-POS（食品スーパー市場POS）、ストアレコードほか
Web解析	広告GA4、Google広告、Search Console、Meta広告、Microsoft Clarity、Ahrefs、Picaro.ai（Amazon広告）ほか
EC・受注・在庫	Shopify、カラーミーショップ、makeshop、ネクストエンジン、zaico、ロジクラ、Square、Keepa ほか
顧客の声・レビュー	TrendViewer、KARTE、Zendesk、Googleビジネスプロフィール
会計・基幹	freee、マネーフォワードクラウド会計、kintone、Business Central、Stripe ほか
CRM・営業	Salesforce、HubSpot、Pipedrive、Zoho CRM、Sansan、L Message（エルメ）ほか

公開時点の掲載数は50件（6カテゴリ）で、うち34件は公式MCPが提供されているサービスです。カラーミーショップ・makeshop・zaico・ロジクラ・ストアレコードなど、国内の流通・EC向けサービスの公式MCPも掲載しています。残る3カテゴリも順次公開します。

4. 「安全に使えるか」を判断できる情報を、掲載基準にもとづいて確認

各掲載欄には、そのサービスの公式が提供しているのか有志が作ったものなのか、どんなログインが必要か、データを読むだけか書き換えもできるのか、利用回数などの制約、「できないこと」、当社の所感を明記しています。掲載にあたっては公式ドキュメントで確認し、当社が実際に接続して使ったものには「当社確認」の表示を付けています。あわせて、各サービスの月間検索需要や、カテゴリ別の公式MCPの割合も一目で分かるように図で示しています。

5. AIが毎日更新し、毎週点検する

掲載内容の調査・追加・入れ替えはAIエージェントが毎日1カテゴリずつ行い、掲載先リンクの死活とリンク先の正しさは毎週自動で点検して修正します。変化の速いMCPの世界で、一覧が古くならない運用を最初から組み込みました。

6. 使いたいサービスに接続先が無ければ、作るところから代行

使いたいサービスにまだ公式の接続先（MCPサーバー）が無い、自分のパソコンでしか動かずチームで共有できない、ログインや権限の設定が不安——そうした場合に向けて、接続先の構築と生成AIへの接続を請け負う「構築代行」を、mcp-dirの一部として提供します。

Google Cloud Run や AWS 上へのMCPサーバー構築、ChatGPT・Claude・Gemini・社内AIエージェントへの接続、WordPress・Shopify・EC-CUBE・スプレッドシート・Slack などへの出力連携、運用までを一括で対応します。鍵や認証情報は預からず、読み取り専用の小さな構成から始め、書き込みは承認付きで行う方針です。ディレクトリで「使いたいMCPが無い」と分かったその場で、次の手段につながります。

構築代行：https://haldata.net/mcp-dir/build/