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Trenz

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リモート
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Trenz について

TrenzはAIアシスタントをtrenz.aiアカウントに接続し、TikTok Shopの調査、AIコンテンツ生成、ソーシャルアカウント管理を可能にします。OAuth対応のリモートMCPに加え、手順付きワークフローのスキルも用意されています。

主な機能

  1. 01商品、クリエイター、動画、ショップ、広告、ライブ配信の検索
  2. 02動画、画像、スクリプトの生成
  3. 03動画分析とAIキャンバスの作成
  4. 04パフォーマンス確認とソーシャルアカウント管理
  5. 05TikTok Shopのセラーレポート閲覧

活用シーン

  1. 01TikTok Shopの商品やランキングの調査
  2. 02競合やクリエイターの分析
  3. 03商品コンテンツの生成
  4. 04投稿の公開とコメントやメッセージへの返信

MCP 対応

ホスト型リモートMCPサーバーが、接続したクライアントにTrenzの商品調査、AIコンテンツ、ソーシャルアカウント機能を提供します。ストリーミングHTTPとtrenz.aiアカウントによるOAuth認証を使用します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://mcp.trenz.ai/mcp/oauth?src=mcp-registry
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

Trenz

Trenz MCP

Claude、ChatGPT、Cursor、Codex、Gemini CLI から TikTok Shop の商品を調査し、AI コンテンツを生成して、ソーシャルアカウントを管理できます。

ドキュメント · trenz.ai · ツールのリファレンス

Trenz MCP は、trenz.ai アカウントを、普段お使いの AI アシスタントに接続します。接続後は、AI アシスタントに TikTok Shop の商品を調査するよう依頼したり、動画や画像を生成したり、ソーシャルアカウントを確認したりできます。Trenz がそれらの作業を行います。

このリポジトリには、接続設定、Claude Code と Cursor のプラグインマニフェスト、Gemini CLI の拡張機能マニフェスト、Trenz スキル、および 公式 MCP Registry に ai.trenz/mcp として公開されている server.json が含まれています。Trenz MCP サーバー自体は Trenz がホストしており、サーバーコードや認証情報はここに保存されていません。

サーバー URL

https://mcp.trenz.ai/mcp/oauth?src=github

ストリーミング可能な HTTP によるリモート MCP です。初回接続時に trenz.ai アカウントでサインインします。API キーは不要です。

できること

  • 商品調査:商品、クリエイター、動画、ショップ、広告、ライブ配信を検索し、詳細を表示して、ランキングを確認できます。
  • AI コンテンツ:商品動画、画像、スクリプトを生成し、動画を分析して、AI キャンバスを作成できます。
  • ソーシャルアカウント:パフォーマンスを確認し、投稿を公開し、コメントやメッセージに返信して、TikTok Shop の販売者レポートを読むことができます。

接続

Claude Code

プラグインをインストールします。Trenz MCP サーバーと Trenz スキルが追加されます。

/plugin marketplace add trenzai/trenz-mcp
/plugin install trenz@trenz

または、MCP サーバーのみを追加します。

claude mcp add --transport http trenz https://mcp.trenz.ai/mcp/oauth?src=github

次に /mcp を実行し、trenz を選択して、Authenticate を選びます。求められた場合は trenz.ai にサインインし、Allow をクリックします。

Cursor

Trenz を Cursor に追加

または、以下を ~/.cursor/mcp.json に追加します(既存のサーバーがある場合は、その設定と統合してください)。

{
  "mcpServers": {
    "trenz": {
      "url": "https://mcp.trenz.ai/mcp/oauth?src=github"
    }
  }
}

次に Cursor Settings → MCP を開き、trenz の横にある Login をクリックします。求められた場合は trenz.ai にサインインし、Allow をクリックします。

Codex
codex mcp add trenz --url https://mcp.trenz.ai/mcp/oauth?src=github

trenz.ai のページが開きます。求められた場合はサインインし、Allow をクリックします。ブラウザーが開かない場合は、codex mcp login trenz を実行します。

Gemini CLI
gemini extensions install https://github.com/trenzai/trenz-mcp

Gemini が Trenz を初めて使用するときに trenz.ai のページが開きます。求められた場合はサインインし、Allow をクリックします。開かない場合は、Gemini CLI で /mcp auth trenz を実行します。

Claude(ウェブ、デスクトップ、モバイル)

Settings → Connectors → Add custom connector を選択します。名前に Trenz、URL に https://mcp.trenz.ai/mcp/oauth?src=github を入力し、Add をクリックします。その後、trenz.ai で Connect、続いて Allow をクリックします。Claude Team および Enterprise では、Owner が Organization settings → Connectors で先にコネクターを追加します。

ChatGPT

ブラウザーで chatgpt.com を開き、chatgpt.com/plugins → + → Add custom MCP server を選択します。名前に Trenz、URL に https://mcp.trenz.ai/mcp/oauth?src=github を入力し、認証方式として OAuth を選択します。その後、Create as a plugin をクリックし、trenz.ai で Allow をクリックします。カスタム MCP サーバーを追加できる ChatGPT プランは OpenAI が決定します。詳しくはChatGPT の接続をご覧ください。

その他のアシスタント

OAuth によるリモート MCP サーバーに対応しているアシスタントでは、同じ URL を使用できます。

スクリーンショット付きの手順ガイド:mcp.trenz.ai。

Trenz スキル

skills/trenz は、商品選定、競合やクリエイターの分析、利益の見積もり、コンテンツの生成、ソーシャルメディアでの作業を行うための、手順ごとのワークフローをアシスタントに提供します。Claude Code プラグインが自動でインストールします。Codex を使用する場合、または手動でインストールする場合は、skills/trenz を ~/.codex/skills/ または ~/.claude/skills/ にコピーするか、スキルパッケージをダウンロードしてください。

動作確認

接続後、アシスタントに次の内容を送信してください。

Show my Trenz credits balance and list what you can do with Trenz.

プランと請求

Trenz MCP は、Free を含むすべての trenz.ai プランに含まれています。ウェブサイトと同じアカウント、権限、クレジットを使用します。

  • データのクエリではクレジットを消費しません。
  • AI による生成では、ウェブサイトと同じ料金でクレジットを消費します。
  • 各プランには、7 日ごとに利用できるアシスタントへの呼び出し回数が含まれています。

詳細:利用制限とクレジット。

ライセンス

MIT。LICENSE をご覧ください。

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。