Persuasion Taxonomy MCP

npx add-mcp 'https://taxonomy.coppica.com/mcp'

Persuasion Taxonomy MCP

AIが書くマーケティングコピーのほとんどは、同じ理由で失敗します。モデルは読者が抱くすべての質問に対して最も予想通りの答えを返しますが、その最も予想通りの答えこそ、読者が読み飛ばすことを学んできたものなのです。

このサーバーは、あなたのAIに読者についてのより良いモデルを提供します。広告、ページ、メールを読むすべての人は、心の中で9つの質問をしています：

1. なぜ私はこれを読んでいるのか？
2. これは私に向けて書かれているのか？
3. 私の問題は実際どれほど深刻なのか？
4. 私はこれを正しく考えているのか？
5. その主張を信頼できるか？
6. その後、私の人生はどう変わるのか？
7. イエスと言うのを妨げているものは何か？
8. なぜ今すぐ行動すべきなのか？
9. 話し手を好きになり、信頼できるか？

コピーが説得力を持つのは、その目標に必要な質問に答え、それらに正直に答え、そして答え同士が整合しているときです。このサーバーは、あなたのAIがそれらの質問を中心にコピーを計画し、誰にも見られる前にドラフトをそれらに照らしてチェックし、ありきたりな手を超えて、実際の広告から記録された766の説得テクニックのいずれかに到達するのを助けます。また、A/Bテストの背後にある計算も行います。

無料で、APIキーは不要です。また、それ自体がAI呼び出しを行うこともありません。あなたのモデルが思考を行い、サーバーはカタログを提供し、プレーンなコードを実行するだけです。

接続方法

ホスト型サーバーは https://taxonomy.coppica.com/mcp にあります。リモートMCPサーバー（Streamable HTTP）を受け入れる任意のクライアントは、そのURLをそのまま使用できます。

Claude Code

claude mcp add --transport http persuasion-taxonomy https://taxonomy.coppica.com/mcp

Claude Codeプラグイン。 これにより、サーバーとともに、Claudeにいつそれを使うべきかを伝える短いスキルが追加されます。

/plugin marketplace add Otha-Labs/persuasion-mcp
/plugin install persuasion-taxonomy@persuasion-taxonomy

Claude、ChatGPT、その他のカスタムコネクタを持つアプリ。 カスタムコネクタを追加し、上記のURLを貼り付けます。サインインする必要はありません。

Cursor (.cursor/mcp.json)

{ "mcpServers": { "persuasion-taxonomy": { "url": "https://taxonomy.coppica.com/mcp" } } }

VS Code (.vscode/mcp.json)

{ "servers": { "persuasion-taxonomy": { "type": "http", "url": "https://taxonomy.coppica.com/mcp" } } }

自分のマシンで実行する（ローカルサーバーを起動する任意のクライアント）

{ "mcpServers": { "persuasion-taxonomy": { "command": "npx", "args": ["-y", "@coppica/persuasion-mcp"] } } }

あなたのAIがこれでできること

ツールの名前を指定する必要はありません。欲しいものを頼めば、有能なモデルは適切なツールに手を伸ばします。テストでは、サーバーの存在を知らされずに、試した16の現実的なリクエストすべてでそれを実行しました。

誰かが尋ねるとき...	それに答えるツール
「ランディングページ／広告／メール／セールスレターを書いて」	plan_marketing_copy が、一文書かれる前に9つの質問を中心に計画します
「これは良い？」「これを酷評して」「このコピーの何が問題？」	diagnose_marketing_copy が、コピーがどの質問に答え、どれを飛ばし、何が機械的に書かれたように読めるかを示します
「広告はクリックされるけど売れない」	explain_why_not_converting が、症状から未回答の質問へと遡って分析します
「信頼を築く他の方法を教えて」「これをありきたりでなくして」	find_persuasion_techniques が、カタログからあまり予想されない手を検索します
「このテクニックは何という名前？」「どう機能するの？」	get_persuasion_technique が、実際の例と逆効果になる場合を含む完全なエントリを返します
「これらの見出しのどれが最良？」	check_headlines が、各見出しが何に賭けているか、どの2つをテストすべきかを示します
「この主張は信じられる？」「このボタンは良い？」	check_marketing_claims が、曖昧な最上級表現、証明されていない約束、ありきたりなボタンを検出します
「このテストはどのくらい実行すべき？」	plan_ab_test が、テストの規模を決め、結果が何かを教えてくれるように枠組みを設定します
「私のテストは勝った？」	read_ab_test_result が、結果を読み取り、それが嘘をついているかもしれないときに警告します

また、4つの既製プロンプト（/roast、/brief、/why-not-converting、/next-test）と、完全に読むことができるリソースとしての9つの質問も提供します。

保持するもの

あなたが送信したものは何も保持しません。あなたのコピー、ブリーフ、テスト数値は、その1つのリクエストに答えるためにのみ使用され、その後破棄されます。ホスト型サーバーは、どのツールがいつ呼び出されたかをログに記録し、他のウェブサイトと同様に、そのホストは通常のリクエストログを短期間保持します。完全なポリシーは taxonomy.coppica.com/privacy にあります。

テクニックの出典

すべてのテクニックは The Persuasion Taxonomy のエントリです。これは、実際の広告、セールスレター、メール、ページから記録された説得テクニックのカタログで、1920年代から現在までの例が含まれています。カタログは CC BY 4.0 の下で無料です。あなたのAIがテクニックを使用するとき、それはテクニックの名前を挙げ、そのページにリンクするので、読者はアドバイスの背後にある実際の例を見ることができます。

開発

npm install
npm run build
npm run smoke            # connects as a client over stdio and calls every tool
npm run smoke -- --http  # the same, over Streamable HTTP
npm run voice            # checks every model-facing string for machine tells

data/ のカタログはスナップショットです。npm run export-data がそれを更新し、Coppicaのデータベースへの読み取りアクセスが必要なため、外部の貢献者はスナップショットをそのまま作業できます。

src/http.ts モジュールは handleMcpRequest(request) をエクスポートします。これはウェブ標準の Request を受け取り、Response を返します。これにより、fetchを話す任意の場所（Next.jsルート、VercelやCloudflare関数、またはプレーンなNode 18以降）でホストするのが簡単になります。

声

サーバーがモデルに表示するすべての単語は、優れたダイレクトレスポンスライターが書くように読めます：平易な言葉、互いにつながる完全な文、ダッシュなし、叫ぶようなラベルなし、「XではなくY」という表現なし。これは、指示、ツールの説明、出力のすべての行、すべてのエラーメッセージに当てはまります。モデルは読んだものの声を取り入れ、それを書いている相手に伝えるので、ツールはそれが求める文章をモデル化する必要があります。src/voice.ts はスコアラーの調査結果を平易な文に変換し、npm run voice はそれを正直に保ちます。

ライセンス

コードは MIT です。data/ のカタログデータは CC BY 4.0 であり、CoppicaによるThe Persuasion Taxonomyに帰属します。

について

Coppica によって構築されました。このサーバーは読者がどのように考えるかを知っています。Coppicaは、その同じ読者モデルをあなたのライブコンバージョンデータに接続するので、時間の経過とともに、どの答えが実際にあなたの購入者に売れるかを学習します。