Manus 用の PostHog MCP コネクタ

PostHog に何が変わったか聞き、フラグ、エラー、クエリを確認する

「昨日のチェックアウト刷新後、決済成功率は変わった？」と聞いてみてください。Manus が PostHog のデータを調べ、グラフと一言の答え、使用した SQL を返します。どのフィーチャーフラグが有効か、何人のユーザーに適用されているか、ある実験の結果はどうだったか、今週どのエラーが最も多くの人に影響したかも聞けます。フラグを変更したり実験を作成する前に、変更内容を見せるよう頼めば、あなたの OK を待ちます。

まず Manus で PostHog を接続
Manusイラスト

昨日新しい決済ページを公開してから、支払い成功率は変わりましたか？あわせて PostHog で現在オンになっているフラグも教えてください。

変わりました。公開後、支払い成功率は約 2 ポイント上昇しています。昨日は 96.2%、本日はこれまでで 96.0%、公開前 7 日間の平均は 94.1% でした。1 週間経過後に改めて確認してください。

支払い成功率10月13日 から 10月21日 まで
97%95%93%
新しいチェックアウトページが公開されました
10月13日10月17日10月21日
使用したクエリ
SELECT toDate(timestamp) AS day,  countIf(event = 'payment_succeeded')  / countIf(event = 'checkout_started') AS success_rateFROM eventsWHERE timestamp >= '2026-10-13'GROUP BY day ORDER BY day
フィーチャーフラグイラスト
  • new-checkout新しいチェックアウトページすべてのユーザー
  • saved-cardsチェックアウト時の保存済みカードユーザーの 10%
    提案：次は 25% まで引き上げ、1 日かけて決済エラーを観察します。あなたの承認後に変更します。
  • pricing-page-v2新しい料金ページ ・ 実験実行中ユーザーの 50%
  • onboarding-checklistオンボーディングチェックリストユーザーの 50%
  • legacy-cart旧カートページオフ
最近の変更
  • new-checkout · 全ユーザーに設定Leo Park、10月20日
  • saved-cards · ユーザーの 10% に設定Maya Chen、10月14日

平易な言葉の質問から PostHog の SQL インサイトを取得します

SQL を書かずに PostHog の AI 分析を取得します。Manus が PostHog の SQL クエリを作成し、実行結果をクエリ付きで表示するので、確認したり PostHog の SQL エディタで開いたりできます。

SQL インサイトイラスト

SQL クエリを書いてください：過去 30 日間に登録したがオンボーディングを完了していない人を、登録週別に抽出します。その後、インサイトとして保存してください。

SELECT toStartOfWeek(timestamp, 1) AS week,  count(DISTINCT person_id) AS stuck_usersFROM eventsWHERE event = 'user_signed_up'  AND timestamp > now() - INTERVAL 30 DAY  AND person_id NOT IN (SELECT person_id FROM events    WHERE event = 'onboarding_completed')GROUP BY week ORDER BY week
weekstuck_users
  • 9月21日412
  • 9月28日388
  • 10月5日455
  • 10月12日521
  • 10月19日（現時点）203

10月12日 の週に登録した人のうち 521 人がまだオンボーディングを完了していません。これは直近 30 日間で最多の週です。

インサイトとして保存：オンボーディングで止まっているサインアップ

質問を保存済みの PostHog SQL インサイトに変換します

数えたい内容を伝えてください。SQL、結果、保存されたインサイトが得られます。

PostHog のファネルでユーザーがどこで離脱しているか見つける

サインアップから初回決済までの PostHog ファネル分析を実行し、どのステップで最も多くの人が離脱しているかを確認する

PostHog のフィーチャーフラグ管理：展開、変更履歴、古いフラグの整理

PostHog でどの機能フラグが有効か、新機能を 10% 以上のユーザーに展開する、または古いフラグを整理するよう聞けます。Manus に各変更を先に表示してもらい、あなたの OK を待たせることもできます。

レビュー待ちに変更イラスト
saved-cardsチェックアウト時の保存済みカード
ロールアウト10%25%
リリース条件
すべてのユーザー
影響を受けるユーザー
さらに約 4,800 人のユーザー（推定）
最終変更日
Maya Chen、10月14日
あなたの OK 待ち
90 日間使われていないフラグイラスト
  • legacy-cart最終使用日：7月2日
  • old-onboarding-tour最終使用日：6月18日
  • holiday-banner-2025最終使用日：1月6日
この 3 つのフラグはオフになっており、7 月初旬以降チェックされていません。あなたが確認してから削除します。

PostHog の機能をより多くのユーザーに展開する

数値が良好であれば、ユーザーの 10% から 25% に拡大してください。変更内容と最初に影響を受ける対象を確認させてください。

PostHog の機能フラグを誰がいつ変更したかを確認する

フラグへの変更をすべて時系列で取得でき、誰が、いつ、何を変更したかが分かります。

誰も使っていない PostHog のフラグを整理する

90 日間チェックされていないフラグを見つける。まずリストを依頼し、どれを削除するか伝える。

PostHog のどの実験バリアントが勝ったか、どれくらい差があったかを聞いてみましょう

実験結果を数値と分かりやすい回答で取得できます。どのバリアントが優勢か、どれくらいの差があるか、まだ信頼できるかどうかが分かります。新しい A/B テストの公開前に Manus に確認を依頼すれば、あなたの承認を待ちます。

PostHog の実験結果を分かりやすい言葉で取得します

どのバージョンが先行しているか、その差はどれくらいか、今信頼できるかを確認する。

PostHog の A/B テストを設定し、公開前に確認

Manus は実験とそのフラグ、目標を作成します。先に設定内容を確認するよう頼めば、あなたの承認後にのみ開始します。

実験結果イラスト
pricing-page-v210月14日 から実行中 · 目標：決済ページへ到達
  • 現在のページ6,240 人のユーザー4.0%
  • 新しい料金ページ6,198 人のユーザー4.6%
日別チェックアウトコンバージョン
5.0%3.5%
10月14日10月17日10月20日
新しい価格ページが優勢です。チェックアウトに進んだ訪問者の割合は 4.6% で、現行ページの 4.0% を上回っています。この差はまだ信頼できるものではありません。現在のトラフィック量では、決定する前にあと 6 日ほど様子を見てください。

今週の PostHog の主なエラーと、影響を受けた人を確認

どのエラーが最も多くの人に影響しているかを聞き、スタックトレースを読んで、最も深刻なものを修正または Issue に変換できます。Manus にエラーの状態を変更する前に確認してもらうこともできます。

今週の主要エラー10月19日 以降イラスト
  • TypeErrorCannot read properties of undefined (reading 'total')1,284 回 · 312 人のユーザー · 4 分前
    at CartSummary (src/checkout/CartSummary.tsx:42:18)at renderWithHooks (react-dom.production.min.js:160:2)at CheckoutPage (src/checkout/CheckoutPage.tsx:88:7)
    このエラーは 10月20日 に初めて発生しました。ちょうど new-checkout が全ユーザーに展開された日です。原因は CartSummary.tsx の 42 行目で、注文概要がカート合計より先に読み込まれる場合があります。
  • ChunkLoadErrorLoading chunk 41 failed640 回 · 205 人のユーザー · 1 時間前
  • ErrorRequest failed with status code 502318 回 · 97 人のユーザー · 25 分前
  • RangeErrorInvalid time value142 回 · 38 人のユーザー · 3 時間前

PostHog のエラーの背後にあるスタックトレースを読む

完全なトレース、最初に発生した時点、考えられる原因を分かりやすい言葉で取得します。

GitHub で PostHog のエラーの原因となっているコードを見つける

Manus はリポジトリ内のファイルを見つけ、あなたが確認するプルリクエストとして修正案を作成します。

Manus での GitHub について詳しく

修正がリリースされたら PostHog のエラーを解決済みにする

Manus に先に確認を求めるよう依頼すると、確認後にのみステータスを変更する。

PostHog からの週次製品レポートを、チームがよく使う場所に送信

PostHog の各連携を 1 か所で使いましょう。Manus が毎週の数値を Slack に投稿し、エラーを Linear の課題に変換し、発見した内容をプロジェクトに保存します。

週次プロダクトレポートイラスト
月曜 10月19日 午前 9:00 送信 · 10月12日 から 10月18日 まで集計
  • 週間アクティブユーザー18,420先週比 +3.2%
  • サインアップ数2,140先週比 +1.8%
  • チェックアウトのコンバージョン4.3%先週と同じ
過去 8 週間の週間アクティブユーザー
8月24日10月12日
  • pricing-page-v2 は 10月14日 に 50% のユーザーへ展開されました。
  • saved-cards は 10月14日 に 10% のユーザーへ展開されました。
  • pricing-page-v2 実験は進行中です。結論を出すにはまだ早すぎます。
上位 3 件のエラー
  • ChunkLoadErrorLoading chunk 41 failed188 人のユーザー
  • ErrorRequest failed with status code 50264 人のユーザー
  • RangeErrorInvalid time value31 人のユーザー
Slack の #product に投稿済みGrowth プロジェクトに保存済み

毎週月曜に PostHog のプロダクト週報を取得

一度設定するだけです。Manus はこれを自動化として実行し、主要な数値、フラグの変化、実験、トップのエラーを投稿します。

オートメーションを見る

PostHog で最も多いエラーを Linear の issue に変換してください

この問題にはスタックトレースと影響を受けたユーザー数が含まれます。作成前に確認したい場合はお知らせください。

Manus での Linear について詳しく

PostHog MCP サーバーを Manus に接続する

PostHog は既に Manus のコネクタに含まれています。一度サインインすれば、どのタスクでも PostHog MCP の分析、フィーチャーフラグ、実験、エラートラッキングを使えます。

  1. コネクタを開く

    Manus で「コネクタ」を開き、PostHog を選んで「接続」を選択します。

  2. PostHog にサインイン

    手順に従って PostHog アカウントでサインインし、アクセスを許可してください。その後 Manus は、PostHog アカウントで既に見えるプロジェクトとデータを扱います。

  3. どのタスクでも質問

    PostHog と確認したい指標、フラグ、実験、エラーをメンションしてください。変更を加える前に、Manus にまず内容を見せてもらい、あなたの OK を待たせてください。

PostHogプロダクト分析、機能フラグ管理、実験の実行を行う

AI による洞察でプロダクト分析を変革。自然言語コマンドでデータ分析、機能フラグの管理、実験の実行を簡単に行えます。

接続イラスト
  • PostHog アカウントでサインインし、アクセスを許可する
  • あなたの PostHog アカウントが権限を持つ範囲のみ表示・変更

Manus で PostHog を使うさらなる方法

PostHog AI と MCP に関する質問

PostHog を Manus に接続する方法は？

Manus でコネクタを開き、PostHog を選んで「接続」を選択します。案内に従って PostHog アカウントでサインインし、アクセスを許可してください。その後、タスク内で PostHog に言及するだけで使えます。例えば「PostHog で現在オンになっているフィーチャーフラグは？」のように。

Manus は誤って機能フラグを変更してしまいますか？

Manus はタスクの指示に従って PostHog のフラグや実験を変更します。まず変更内容を見せるよう頼めば、ロールアウトの変更、実験の作成、バリアントの公開の前に、あなたの承認を待ちます。このページでフラグや実験を変更する例は、すべてこの確認を行っています。

Manus が出す数値を確認できますか？

はい。実行したクエリを含めるように頼んでください。SQL に関する質問なら SQL そのものが得られるので、PostHog の SQL エディタで再実行したり、インサイトとして保存したりできます。

PostHog ではコストが増えますか？

PostHog によると、PostHog MCP サーバーへの接続は無料です。クエリが読み取るデータには通常どおりの PostHog 利用量が適用され、AI を使う一部の PostHog ツールは PostHog AI 利用量としてカウントされます。詳細は PostHog の料金ページをご確認ください。

Manus は PostHog の週次プロダクトレポートを送ってくれますか？

はい。例えば毎週月曜日の午前 9 時のように、レポートの内容と実行タイミングを一度だけ伝えてください。Manus は自動化として実行し、重要な数値、フラグの変化、実験結果、主なエラーを 1 つのメッセージにまとめます。

Manus は PostHog 独自の AI である PostHog AI とどう違いますか？

PostHog AI は PostHog 内で使う AI アナリストです。Manus はコネクタ経由で PostHog のデータを扱い、その答えを次の段階へ進めます：週次レポート、ドキュメント、またはタスクとして、他に接続しているツールと一緒に処理します。

これは PostHog の Claude コネクタのようなものですか？

はい、どちらも PostHog の MCP サーバーを使用します。PostHog と Claude の統合により、Claude があなたの PostHog データを扱えるようになります。Manus 内の PostHog も MCP コネクタです。Manus のコネクタで一度接続すれば、どのタスクでも接続済みの他のツールと一緒に使えます。

Manus は PostHog のエラーを Linear に、結果を Slack に送ってくれますか？

はい、それらのアプリが Manus に接続されている場合は可能です。PostHog の最上位エラーを Linear の課題に変換したり、要約を Slack チャンネルに投稿したりできます。先に確認したい場合はそう頼むこともできます。これはすべて Manus 内の PostHog 連携を通じて行われ、別途 PostHog と Slack の連携を設定する必要はありません。

Manus は PostHog の何を見られますか？

PostHog アカウントで見える範囲だけです。PostHog で開けないプロジェクト、インサイト、フラグは Manus でも開けません。Manus のコネクタからいつでも PostHog の接続を解除できます。

SQL やコードを書く必要がありますか？

いいえ。PostHog はすでに Manus のコネクタに含まれています。普通の言葉で、例えば「登録したのにオンボーディングを完了していないユーザーを見つける SQL クエリを書いて」と頼めば、Manus が作成して実行します。

Manus を PostHog の AI エージェントとして使いましょう

Manus で PostHog を接続

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