カスタマーサポートのチケット、機能リクエスト、AIサポートエージェントの会話をトリガーするMCPサーバーは、PMが次のビルドを決定するのに役立ちます。

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実際の結果: 3,353の信号を30日間ウィンドウで分析: 1,678サポートチケット、276機能リクエスト、および4つのプロダクトを渡る1,399 AIサポートエージェントの会話。 ツイート チャットは、チケットのみの分析が見えない信号です。

完全な物語をお読みください。 私は、私が製品を優先する方法を変更するMCPサーバーを構築しました

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何が違うのか

• 信号のtriangulation。 説得力のあるテーマを見つけるための機能要求に対するサポートチケットを一致させ、コンバージェントテーマを2x優先ブーストにします。
• 逸脱盲点。 AIサポートエージェントは、チケットにならない質問に答えるので、チケットベースの優先順位付けは、ボットハンドルのテーマごとにカウントされます。 チャットベース会話は、パーテーマ[self_serve_failure_rateで3番目の信号クラスとして来ます。
• 互換性。 他のMCPサーバーから[generate_product_plan]へ、またはトラフィックデータを転送し、メソッドは優先順位を調整します。

アーキテクチャ

クイックスタート

Node 20以上が必要です。 npmに公開されていないので、ソースからインストールしてください

PM Copilot

An MCP server that triangulates customer support tickets, feature requests, and AI support agent conversations to help PMs decide what to build next.

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Real results: Analyzed 3,353 signals in one 30-day window: 1,678 support tickets, 276 feature requests, and 1,399 AI support agent conversations across 4 products.

The chats are signal a ticket-only analysis never sees.

Read the full story: I built an MCP server that changed how I prioritize products

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What makes this different

• Signal triangulation. Matches support tickets against feature requests to find convergent themes, and gives convergent themes a 2x priority boost.
• The deflection blind spot. An AI support agent answers questions that never become tickets, so ticket-based prioritization undercounts every theme the bot handles. Chatbase conversations come in as a third signal class, with a per-theme self_serve_failure_rate.
• Composability. Pass churn or traffic data from other MCP servers into generate_product_plan via kpi_context, and the methodology adjusts priorities.

Architecture

graph TD
    A[Claude Desktop / Code] -->|stdio| B[pm-copilot]
    A -->|stdio| C[Metabase MCP]
    A -->|stdio| D[Google Analytics MCP]
    B -->|Reactive| E[HelpScout: tickets]
    B -->|Proactive| F[ProductLift: feature requests]
    B -->|Deflected| I[Chatbase: AI agent chats]
    C -->|Quantitative| G[Conversion, Churn, Revenue]
    D -->|Acquisition| H[Traffic, Channels, Trends]
    B -.->|kpi_context| A

Quick start

Requires Node 20+. Not published to npm, so install from source:

git clone https://github.com/dkships/pm-copilot.git
cd pm-copilot
npm install
cp .env.example .env   # Edit with your credentials
npm run build

.env lives in the repo root. The server loads it from there regardless of the working directory it’s launched from.

Credentials

Configure at least one source; the analysis adapts to whichever you set up. Without HelpScout there are no support tickets, so themes get no severity score and no convergence boost; ProductLift and Chatbase still rank themes by frequency and votes.