AI Furniture & Home Product Hub

Measured conclusion: Deep-tested. L2 outcome: tools_ok.

MCP server for mm-precision furniture search, fit checks, curated sets, and AIO audits.

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{
  "mcpServers": {
    "AI Furniture & Home Product Hub": {
      "url": "https://ai-furniture-hub.onrender.com/mcp",
      "transport": "streamable-http"
    }
  }
}

Measured tools (18)

• 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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】検索目的
  • brand — string — ブランド（例：ニトリ、IKEA、Dyson、Panasonic）
  • color — string — 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
  • keyword — string — 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 — カテゴリ（例：デスク、美容家電、スマートホーム）
  • price_max — integer — 価格の上限（円）
  • price_min — integer — 価格の下限（円）
  • depth_mm_max — number — 奥行きの最大値（mm）
  • depth_mm_min — number — 奥行きの最小値（mm）
  • width_mm_max — number — 幅の最大値（mm）
  • width_mm_min — number — 幅の最小値（mm）
  • height_mm_max — number — 高さの最大値（mm）
  • height_mm_min — number — 高さの最小値（mm）
  • in_stock_only — boolean — 在庫ありのみ（デフォルト：true）

  Hints: read-only not declared · destructive not declared · idempotent not declared · open-world not declared

• 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。

  Parameters:

  • id (required) — string — 商品ID
  • intent (required) — string — 【必須】詳細を見る理由

  Hints: read-only not declared · destructive not declared · idempotent not declared · open-world not declared

• 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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】検索目的
  • keyword (required) — string — 楽天検索キーワード
  • hits — integer — 取得件数（1〜30）
  • sort — string — 並び順
  • price_max — integer — 最高価格（円）
  • price_min — integer — 最低価格（円）

  Hints: read-only not declared · destructive not declared · idempotent not declared · open-world not declared

• 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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】検索目的
  • keyword (required) — string — Amazon検索キーワード
  • sort — string — 並び順
  • price_max — integer — 最高価格（円）
  • price_min — integer — 最低価格（円）

  Hints: read-only not declared · destructive not declared · idempotent not declared · open-world not declared

• 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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】設置場所・用途・状況を詳細に
  • keyword (required) — string — 棚の検索キーワード（例: 'カラーボックス 3段'）
  • scene — string — 設置場所ヒント（'押入れ','洗面所','キッチン'等）
  • price_max — integer — 棚の予算上限（円）
  • shelf_count — integer — 提案する棚の件数（1〜5）
  • storage_keyword — string — 収納ボックスの検索キーワード（省略時は自動推定）

  Hints: read-only not declared · destructive not declared · idempotent not declared · open-world not declared

• 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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】設置場所・用途・状況を詳細に
  • width_mm (required) — number — 空きスペースの幅（mm）
  • depth_mm (required) — number — 空きスペースの奥行き（mm）
  • height_mm (required) — number — 空きスペースの高さ（mm）
  • price_max — integer — 予算上限（円）
  • categories — array — 探したいカテゴリ（省略時は自動推定）

  Hints: read-only not declared · destructive not declared · idempotent not declared · open-world not declared

• 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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】写真から何を測りたいか
  • reference_object (required) — string — 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）
  • reference_px (required) — object — 参照物のピクセル寸法（AIがVisionで画像から読み取る）
  • target_description (required) — string — 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'）
  • target_px (required) — object — 対象物のピクセル寸法（AIがVisionで画像から読み取る）
  • estimated_depth_mm — number — 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
  • manual_dimensions_mm — object — 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）

  Hints: read-only not declared · destructive not declared · idempotent not declared · open-world not declared

• 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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】なぜ特定したいか
  • features (required) — string — 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 — ブランド名ヒント（ロゴが見えた場合）
  • dimensions_hint — object — 推定寸法（mm）分かる範囲で
  • include_compatible — boolean — 互換収納・消耗品情報も含めるか（デフォルト: true）

  Hints: read-only not declared · destructive not declared · idempotent not declared · open-world not declared

• compare_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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】なぜ比較したいか
  • keywords (required) — array — 比較したい製品の検索キーワード（2〜5件）
  • compare_aspects — array — 比較したい観点（省略時はデフォルト全項目）

  Hints: read-only not declared · destructive not declared · idempotent not declared · open-world not declared

• find_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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】なぜ代替が必要か
  • query (required) — string — 型番または商品名・特徴テキスト

  Hints: read-only not declared · destructive not declared · idempotent not declared · open-world not declared

• calc_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。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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】部屋の用途・制約
  • room_width_mm (required) — number — 部屋の有効幅（mm）
  • room_depth_mm (required) — number — 部屋の有効奥行き（mm）
  • items (required) — array
  • grid_step_mm — integer
  • margin_between_mm — integer
  • wall_clearance_mm — integer

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• list_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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】カテゴリを見る目的
  • category_filter — string — 特定カテゴリに絞る（例: 'キッチン収納', 'デスク'）

  Hints: read-only not declared · destructive not declared · idempotent not declared · open-world not declared

• 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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】おすすめを見る目的
  • brand — string — ブランドで絞り込み（例: 'ニトリ', 'IKEA'）
  • limit — integer — 取得件数
  • category — string — カテゴリで絞り込み（例: 'デスク', 'キッチン収納'）
  • include_rakuten_trending — boolean — 楽天人気ランキングも含めるか

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• summarize_demand_signals

  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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】なぜ需要サマリーを見たいか
  • limit — integer — 上位何件まで見るか
  • scene_name — string — 特定シーンに絞る（例: '洗面所・脱衣所'）

  Hints: read-only not declared · destructive not declared · idempotent not declared · open-world not declared

• find_product_gaps

  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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】なぜギャップ候補を抽出したいか
  • limit — integer — 返す候補数
  • scene_name — string — 特定シーンに絞る（例: '押入れ・クローゼット'）
  • include_tight_fit — boolean — tight_fit も改善候補として含めるか

  Hints: read-only not declared · destructive not declared · idempotent not declared · open-world not declared

• get_related_items

  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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】関連アイテムを探す理由
  • depth — integer — チェーン深度（1=直接関連、2=関連の関連も含む）
  • keyword — string — 製品名やキーワード（IDが不明な場合）
  • product_id — string — 既知製品のID（get_product_detailで取得）
  • include_rakuten — boolean — 楽天で関連アイテムを検索するか

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• diagnose_ai_visibility

  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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】なぜ診断が必要か
  • url (required) — string — 診断対象のURL

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• get_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。

  Parameters:

  • intent (required) — string — 【必須】なぜこの提案が必要か
  • type — string — 絞り込み: bundle / room_preset / influencer_pick / hack_set
  • scene — string — シーン（書斎、キッチン、リビング等）
  • keyword — string — フリーワード検索
  • occasion — string — オケージョン（新生活、引越し、出産準備等）
  • budget_max — number — 予算上限（円）

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Repository

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