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PromptQuorum人のために設計。 AI向けに構造化。
Model Context Protocol

PromptQuorumはMCPに対応

PromptQuorumは公開・読み取り専用のMCPサーバーを運用しています。Claudeなど、オープンなModel Context Protocolに対応したAIアシスタントであれば、ディレクトリやガイドを検索したり、お使いのハードウェアに合ったアプリを推薦したり、ツールを比較したりすることが、ブラウザを開かずにチャット内で直接できます。

AIアシスタントを接続 →https://www.promptquorum.com/api/mcp
累計呼び出し回数
2,557
過去30日間の呼び出し回数
1,693
過去7日間の呼び出し回数
160
MCPサーバーの利用状況
2,557
ツール呼び出し数
6
開始された回数

集計開始 2026年11月6日. すべてのAIアシスタントの匿名の合計です。氏名、IPアドレス、質問文は保存しません。

集計された、個人を特定できない呼び出しカウンターです。IPアドレスやユーザーエージェントなどの識別情報は一切記録されず、各ツールが呼び出された回数のみを記録します。2026/11/07 17:18 UTC 時点。
01

初めての方は「start」から

start はPromptQuorum MCPサーバーのコマンドであり、AIアシスタント自体のコマンドではありません。サーバーを追加したら、新しいチャットで start（または /start）と入力してください。アシスタントがPromptQuorumのメニューを開き、やりたいことを尋ね、同意すればお使いのハードウェアや好みを記憶します。役立つ回答を得る最短の方法です。

start

しくみ

一度接続すれば、あとは自分の言葉で質問するだけです。アシスタントが適切なツールを選んで呼び出し、元ページへのリンク付きで回答します。ツール名を覚える必要はありません。何ができるかを示すために一覧にしています。

02

できること

アプリを探す

  • find_best_apps
    あなたに合うアプリを探す

    言葉で伝えた目的と、OS・メモリの情報から、理由と正直なトレードオフ付きのおすすめ順リストを作ります。

    質問例: メモリ24GBのMacで、ターミナルを使わずにPDFとチャットしたい。

  • search_apps
    アプリを推薦

    指定した目的とハードウェアに合ったローカルAIアプリをディレクトリから推薦します。

    質問例: 8GBのVRAMで動く、無料のWindows向け画像生成アプリ。

  • recommend_stack
    アプリの組み合わせを提案

    目的に合わせて、Ollama + Open WebUI のような定番のアプリの組み合わせと、必要な最低ハードウェアを提案します。

    質問例: RAM 32GBで、プライベートなコーディングアシスタントを作るにはどのアプリを組み合わせればいい？

  • find_local_alternative
    ローカルの代替を探す

    MidjourneyやElevenLabsのようなクラウドAIに対応するローカルの代替を示し、差分も正直に伝えます。

    質問例: ElevenLabsのローカルな代替は？

  • get_app_alternatives
    アプリの代替を探す

    難しすぎる、高すぎる、お使いのマシンに合わないといった場合に、似たアプリを探します。

    質問例: ComfyUIは難しすぎます。もっと簡単なものは？

  • get_app_details
    ディレクトリの詳細を取得

    1つのツールのライセンス、ハードウェア要件、対応プラットフォーム、価格、URLを取得します。

    質問例: Ollamaのライセンスと必要なハードウェアは？

  • list_categories
    カテゴリーを一覧表示

    ディレクトリのカテゴリー、ユースケース、対応OSを一覧表示します。

    質問例: どんなアプリのカテゴリがあり、それぞれ何件ありますか？

  • list_local_models
    ローカルモデルを見る

    よく使われるローカルモデルの厳選カタログを、パラメータ数・ダウンロードサイズ・機能・ライセンスとともに一覧し、サイズ区分・機能・用途で絞り込めます。

    質問例: 画像を読めて、ダウンロードが10GB未満のローカルモデルはどれ？

比較・判断・確認

  • compare_apps
    アプリを比較

    ライセンス、ハードウェア、対応プラットフォーム、価格でローカルAIアプリを並べて比較します。

    質問例: 初心者向けにOllama、LM Studio、Janを比較して。

  • check_hardware_compatibility
    ハードウェア互換性を確認

    アプリ（必要に応じてモデルサイズも）がお使いのプラットフォームとメモリに合うかを示し、合わない場合の代替案も提案します。

    質問例: VRAM 8GBのWindowsノートPCでComfyUIは動きますか？

  • estimate_vram
    VRAMを見積もる

    モデルのサイズ、量子化、コンテキスト長から必要なメモリを見積もり、手持ちのメモリに収まるかを示します。

    質問例: 32BモデルをQ4・コンテキスト8Kで動かすには、どれくらいのメモリが必要？

  • recommend_models
    ローカルモデルを提案する

    厳選したカタログから、お使いのコンピューターに収まるローカルLLMを選び、正確なOllamaのダウンロードコマンドと、選んだアプリがモデルを読み込む方法を示します。

    質問例: メモリ24GBのMacのOpen WebUIでコーディングに使うなら、どのローカルモデルがいい？

  • explain_license
    ライセンスを説明

    ソフトウェアライセンス（AGPL-3.0、Apache 2.0、MITなど）の核心的なルールを平易な言葉で説明します。

    質問例: AGPL-3.0のアプリを自社製品の中で使ってもいいですか？

読む・学ぶ

  • search_promptquorum
    PromptQuorumを検索

    ローカルLLMガイド、プロンプトエンジニアリング記事、ソフトウェアディレクトリを検索します。

    質問例: MacでLlamaを動かすには？

  • get_article
    PromptQuorumの記事を取得

    クラスターとスラッグを指定して記事の全文を取得します。

    質問例: いま見つけたガイドの全文を開いて。

  • find_related_content
    関連コンテンツを探す

    アプリやトピックに関するレビュー、比較ガイド、ハンズオンテスト、セットアップ記事をまとめて返します。

    質問例: Open WebUIのレビューとセットアップガイドを見せて。

  • list_pages
    読めるページを一覧表示

    ホーム、About、PromptQuorumアプリ、セキュリティ、プライバシーなど、記事以外のすべてのページを短い説明付きで一覧にします。

    質問例: PromptQuorumには記事以外にどんなページがありますか？

  • get_page
    ページを読む

    list_pagesにあるページ（ホーム、About、セキュリティ、プライバシーなど）の本文テキストを返します。記事ではなくサイト自体についての質問に使います。

    質問例: PromptQuorumの「About」ページには何と書いてありますか？

  • get_hands_on_test
    ハンズオンテストの結果

    アプリに対するPromptQuorum自身のハンズオンテスト結果を根拠ラベル付きで返します。テストしていない場合はその旨を明示します。

    質問例: PromptQuorumは実際にBoBeをテストしましたか？何がうまくいきませんでしたか？

  • get_latest
    新着情報

    最近追加されたアプリ、更新された記事、公開されたハンズオンテストを新しい順に一覧表示します。

    質問例: 最近ディレクトリに追加されたものは？

  • list_clusters
    コンテンツクラスターを一覧表示

    サイト内のすべてのコンテンツセクションを簡単な説明とともに一覧表示します。

    質問例: PromptQuorumはどんなトピックを扱っていますか？

  • get_site_stats
    サイトの規模と利用状況

    PromptQuorum の概要と規模（掲載アプリ数、言語、記事、ハンズオンテスト、AI アシスタントの呼び出し数、Ask Hans の回答数）を返します。読み取り専用の匿名の合計値です。

    質問例: PromptQuorum とは何ですか？規模はどのくらいですか？

スタートとプロフィール

  • start
    ここから始める

    ガイド付きメニューを開きます。最初に短いプライバシーの質問、続いてこの接続でできることと番号付きのタスク一覧が表示されます。「はい」と答えるまで何も保存されません。

    質問例: スタート

  • set_consent
    プライバシーの選択を保存

    「はい」または「いいえ」を記録します。「はい」の場合はランダムなコードのもとに、言語と同意の記録だけの小さな仮名化プロフィールを保存します。「いいえ」の場合は何も保存せず、ディレクトリのツールはすべて使えます。

    質問例: はい、言語と設定を保存してください。

  • my_profile
    マイプロフィールを表示

    プロフィールコードに保存されている内容（同意日、同意文のバージョン、言語、タイムスタンプ、有効期限）をそのまま表示します。

    質問例: 私について何を保存していますか？

  • forget_me
    私を忘れる

    保存されたプロフィールと同意の記録をただちに削除します。同意の撤回は、同意するのと同じくらい簡単です。

    質問例: 私のことを忘れて、データを削除してください。

  • set_language
    言語を設定

    メニューと回答を9つの言語のいずれかに切り替えます。プロフィールがある場合のみ記憶されます。

    質問例: 日本語でお願いします。

03

実際の例

接続後の流れです。普通の言葉で質問すると、アシスタントがツールを呼び出し、情報源へのリンク付きで回答します。

あなた

メモリ24GBのMacを使っています。PDFとチャットするには何を使えばいいですか？

呼び出されるツール: recommend_stack

アシスタント

ディレクトリの「ドキュメントチャット」構成は、実行環境のOllamaと、PDFの読み込みと質問に使うAnythingLLMです。記載されているハードウェアの最低ラインはRAM 16GB（GPUは任意）で、24GBならそれを上回ります。どちらも無料でMacで動作します。アプリごとのメモリ要件はディレクトリで検証されていないため、この最低ラインは構成の目安であり、保証ではありません。

回答内のリンク

実際のrecommend_stackの応答を要約したものです。回答はアシスタントや質問時点のディレクトリの内容によって異なります。

04

リソースとプロンプト

ツールのほかに、アシスタントが背景情報として読み込める読み取り専用のリソースと、すぐ使えるプロンプトも提供しています。対応状況はクライアントによって異なりますが、ツールはどこでも使えます。

promptquorum://categories

アプリのカテゴリ、用途、OS（件数付き）。

promptquorum://stacks

目的別の定番アプリ構成と最低ハードウェア。

promptquorum://app/{slug}

アプリのスラッグで指定する、ディレクトリの1件のエントリ。

promptquorum://article/{cluster}/{slug}

クラスターとスラッグで指定する記事1本。

promptquorum://methodology

データの読み方：確認済み・不明・推定の違い。

すぐ使えるプロンプト

start

PromptQuorumのメニューを開く（/start）

recommend_local_ai_stack

自分のハードウェアに合うローカルAI構成を提案

compare_local_ai_tools

用途に合わせてローカルAIツールを比較

find_offline_alternative

クラウドツールの完全オフラインな代替を探す

check_commercial_license

アプリを商用利用できるか確認する

05

回答の読み方

  • 1ディレクトリのデータは編集情報であり、古くなっている場合があります。インストール前に公式サイトをご確認ください。
  • 2「未調査」や「不明」は、PromptQuorumに確認済みの数値がないという意味です。「できない」でも「動く」でもありません。
  • 3モデルのメモリ・VRAMの数値は推定値でありベンチマークではなく、速度については何も示しません。
  • 4ハンズオンテストの結果には根拠ラベル（観察、測定、ベンダー主張、テスターの見解）が付いたままです。テストしていないアプリは未テストと表示されます。
  • 5ライセンスの説明は一般的な情報であり、法的助言ではありません。アプリのライセンスは、その上で動かすモデルのライセンスとは別です。

アクセスと制限

公開・読み取り専用・無料で、ログインは不要です。公正利用のため、IPアドレスごとに1分あたり120リクエストの制限があります。利用カウンターは集計値のみで、制限のためにハッシュ化したIPアドレスを1分間保持しますが、質問内容と結び付けられることはありません。

06

リアルタイム利用状況

集計された、個人を特定できない呼び出しカウンターです。IPアドレスやユーザーエージェントなどの識別情報は一切記録されず、各ツールが呼び出された回数のみを記録します。2026/11/07 17:18 UTC 時点。

MCPサーバーの利用レポート

あらゆるAIアシスタントからのPromptQuorum MCPサーバーへの呼び出しをすべて集計しています。氏名、IPアドレス、質問文は保存しません。アプリ、カテゴリ、言語は、既知のディレクトリ項目またはサイトの言語に一致する場合のみ記録されます。

MCPサーバーの利用レポート本日（UTC）昨日過去7日間過去30日間累計
ツール呼び出し数16491601,6932,557
開始された回数00066
2026-10-09: 6232026-10-10: 182026-10-11: 182026-10-12: 12026-10-13: 62026-10-14: 02026-10-15: 02026-10-16: 102026-10-17: 5602026-10-18: 142026-10-19: 02026-10-20: 222026-10-21: 42026-10-22: 102026-10-23: 642026-10-24: 1192026-10-25: 262026-10-26: 102026-10-27: 192026-10-28: 12026-10-29: 02026-10-30: 82026-10-31: 02026-11-01: 202026-11-02: 252026-11-03: 152026-11-04: 132026-11-05: 222026-11-06: 492026-11-07: 16
2026-10-092026-11-07
1日あたりのツール呼び出し数（直近30日）

使用されたツール

使用されたツール本日（UTC）昨日過去7日間過去30日間累計
get_article66409701,153
get_app_details118387461
search_promptquorum7753154614
search_apps00942158
get_hands_on_test1022828
recommend_models028282828
estimate_vram0222020
list_clusters0011019
get_latest00299
compare_apps115818
list_categories003816
find_best_apps00288
start00066
recommend_stack01255
check_hardware_compatibility02233
find_related_content00022
my_profile00022
forget_me00011
list_local_models01111
set_consent00011
explain_license00004
find_local_alternative00000
get_app_alternatives00000
get_page00000
get_site_stats00000
list_pages00000
set_language00000

調べられたアプリ

調べられたアプリ本日（UTC）昨日過去7日間過去30日間
Ollama2466
llama.cpp1122
LM Studio1122
vLLM1122
Open WebUI0111

調べられたディレクトリのカテゴリ

データはまだありません

質問の言語

質問の言語本日（UTC）昨日過去7日間過去30日間
DE661212

集計開始 2026年11月6日. ツールは最初の呼び出しから集計しています。アプリ、カテゴリ、言語はアシスタントが尋ねた内容を示すため、1回の呼び出しが複数の行に現れることがあり、各表の合計は呼び出し数と一致しません。これらの表は集計を開始した日から始まります。

生のJSON: /api/mcp-status。ディレクトリのデータは編集情報であり、古くなっている場合があります。ダウンロードリンクはPromptQuorumによって検証されていません。