MCP セットアップ

AIエージェント（Claude Code, Cursor, Windsurf）からMCP経由でHuman Testerを使う方法を解説します。

前提条件

  • Human TesterのアカウントとAPIキー（はじめにガイド参照）
  • Node.js 18以上
  • npx が使える環境

パッケージ

npx経由で自動インストールされるため、事前インストールは不要です。 手動でインストールする場合:

npm install -g @human-tester/mcp-server

Claude Code

CLIコマンドで追加する方法:

Terminal
claude mcp add human-tester -- npx -y @human-tester/mcp-server

# 環境変数を設定
export HT_API_KEY=ht_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

または .claude/mcp.jsonに直接記述:

.claude/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "human-tester": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@human-tester/mcp-server"],
      "env": {
        "HT_API_KEY": "ht_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop

claude_desktop_config.jsonに追加します:

claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "human-tester": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@human-tester/mcp-server"],
      "env": {
        "HT_API_KEY": "ht_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

Cursor

Cursorの設定画面 → MCP → 設定ファイルに追加:

.cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "human-tester": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@human-tester/mcp-server"],
      "env": {
        "HT_API_KEY": "ht_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

Windsurf

Windsurfの設定ファイルに追加:

.windsurf/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "human-tester": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@human-tester/mcp-server"],
      "env": {
        "HT_API_KEY": "ht_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

環境変数

変数名説明必須
HT_API_KEYAPIキー（ht_live_ で始まる）必須
HT_API_URLAPIのベースURL（デフォルト: https://human-tester.jp）任意

利用可能なMCPツール

MCP接続後、以下の7つのツールがAIエージェントから利用可能になります。

ツール名説明
create_testテストを作成し、テスターを募集する（5カテゴリ対応）
get_test_statusテストの進捗状況を取得する
get_test_results完了したテストのフィードバック結果を取得する（AI集計サマリー付き）
cancel_test未完了のテストをキャンセルする
create_surveyアンケートを作成して回答を収集する（create_testのショートカット）
list_test_types対応テスト種別一覧と料金を取得する
get_usage利用状況・課金情報を取得する

使い方の例

AIエージェントに自然言語で依頼するだけで、MCPツールが自動的に呼び出されます。

UXテスト:

「このLPを20代〜30代の5人にUXテストしてもらって」

アンケート:

「料金プランについて20人にアンケートを取りたい」

A/Bテスト:

「デザインAとBのどちらが良いか10人に比較してもらいたい」

結果確認:

「前回のテスト結果を見せて」

実行フローの例

ユーザー: 「新しいLPを20代〜30代の5人にテストしてもらいたい」

AI → create_test({
  title: "新LP UXテスト",
  description: "新しいLPの第一印象と使いやすさをテスト",
  category: "ux_test",
  target_url: "https://example.com/lp-new",
  target_testers: 5,
  target_attributes: {
    age_groups: ["twenties", "thirties"]
  },
  test_scenario: {
    tasks: [{
      instruction: "トップページを見て第一印象を教えてください",
      evaluation_items: [
        { label: "見やすさ", type: "rating_5" },
        { label: "改善点", type: "free_text" }
      ]
    }]
  }
})

← { testId: "tst_abc123", status: "recruiting", estimatedCost: 2500 }

AI: 「5人のテスターにUXテストを依頼しました。
     見積もり: ¥2,500。結果が出たらお知らせします。」

（テスト完了後）

AI → get_test_results({ testId: "tst_abc123" })

← {
  summary: {
    overall_score: 72,
    key_findings: ["CTAボタンの視認性が低い"],
    recommendations: ["CTAボタンの色を変更"]
  }
}

AI: 「テスト結果が出ました。総合スコア: 72/100。
     CTAボタンの色を変更しましょうか？」

トラブルシューティング

"HT_API_KEY environment variable is required"

APIキーが設定されていません。MCP設定ファイルの env.HT_API_KEY にダッシュボードで発行したキーを設定してください。

"API Error [UNAUTHORIZED]"

APIキーが無効です。キーが ht_live_ で始まることを確認してください。90日間未使用のキーは自動無効化されます。

"API Error [INSUFFICIENT_TESTERS]"

指定した属性条件が厳しすぎます。属性条件を緩和するか、テスター数を減らしてください。

次のステップ