mcp-threads-keyword-search について
mcp-threads-keyword-searchは、ソーシャルモニタリングや調査向けに公開Threads投稿をキーワードで探すMCPサーバーです。完全一致検索や絞り込みに加え、過去の実行で取得した投稿を記録できます。
主な機能
- 01キーワードによるThreads投稿検索
- 02完全一致または全単語での照合
- 03経過日数・いいね数・返信による絞り込み
- 04複数キーワードに一致した投稿の重複除外
- 05過去の実行で取得した投稿の記録
活用シーン
- 01特定テーマの最近の投稿検索
- 02競合への言及のモニタリング
- 03投稿といいね数の収集
MCP 対応
MCPクライアントにsearch_threads_postsツールを提供します。Apify Actorを実行し、データセットの行を返します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
1掲載時のツール一覧 · 1 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| keywords | array | いいえ | Threads の検索語句またはフレーズ。最大 50 件です。 |
| only_new | boolean | いいえ | 以前の実行で返された投稿をスキップします(無料)。デフォルトは false です。 |
| min_likes | integer | いいえ | いいね数がこの値より少ない投稿を除外します。 |
| state_key | string | いいえ | 新しい投稿のメモリ専用の任意の名前。 |
| match_mode | enum | いいえ | phrase はキーワードの語句が投稿テキスト内で連続している場合に投稿を残します。all_words はすべての語句がテキスト内のどこかにある場合に残します。off はすべての結果を残します。デフォルトは phrase です。phrase | all_words | off |
| proxy_mode | enum | いいえ | auto は Apify プロキシプールを使用し、フォールバックとして residential を使います。residential はすべての検索で住宅用アドレスを使います。料金は変わりません。デフォルトは auto です。auto | residential |
| since_days | integer | いいえ | 指定した日数より古い投稿を除外します。 |
| max_charge_usd | string | いいえ | 任意です。実行料金がこの金額を超える前に停止します。 |
| include_replies | boolean | いいえ | 一致する返信も返します。デフォルトは true です。 |
| max_posts_per_keyword | integer | いいえ | キーワードごとの投稿数です。デフォルトは 25 です。 |
詳細
Threads キーワード検索 MCP サーバー
Apify 上の Mamba Labs の キーワードによる Threads 投稿検索(完全一致) アクター向け MCP サーバーです。Threads をキーワードで検索し、該当する投稿ごとに 1 行のフラットなデータを取得します。
内容
できること
各キーワードは、ログインしていない訪問者が Threads 検索を利用したときと同じ方法で検索されます。検索結果には、1 回の検索につき約 20〜25 件の投稿が表示されます。デフォルトでは、キーワードの各単語が投稿本文に隣り合って順番どおりに含まれている場合にのみ、その投稿を保持します。そのため、関連性が緩やかな結果は除外され、料金も発生しません。複数のキーワードで見つかった投稿は、該当するすべてのキーワードとともに 1 回だけ返されます。投稿の経過日数、「いいね!」数、返信数によるフィルターのほか、定期実行向けに新しい投稿のみを取得する機能もあります。キーワードごとに無料のサマリー行も 1 行返されます。Threads や Instagram のアカウント、ログイン、キーは使用しません。
すべての処理は Apify 上で実行されます。このパッケージは、アクターの実行を開始して完了を待ち、データセットの行を返す薄いクライアントです。
クイックスタート
Node.js 18 以降と、API トークンを設定した Apify アカウントが必要です。
次の内容を Claude Desktop の設定(claude_desktop_config.json)、Cursor、または任意の MCP クライアントに追加します。
{
"mcpServers": {
"mamba-threads-keyword-search": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mambalabsdev/mcp-threads-keyword-search"
],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "your-apify-token"
}
}
}
}
クライアントを再起動すると、search_threads_posts ツールが表示されます。
前提条件
- Node.js 18 以降。
- console.apify.com/account/integrations で取得した Apify API トークンを
APIFY_TOKENとして設定します。トークンがなくてもサーバーはツールを一覧表示しますが、呼び出しにはトークンが必要です。
プロンプトの例
- 「過去 30 日間の、コールドメールに関する Threads の投稿を探してください。」
- 「今週、競合他社の名前に言及している Threads の投稿はどれですか?」
- 「HubSpot の代替サービスに関する Threads の投稿を、「いいね!」数とともに収集してください。」
ツール
search_threads_posts。ツールは 1 つです。引数の例:
{
"keywords": [
"cold email",
"hubspot alternative"
],
"match_mode": "phrase",
"since_days": 30
}
入力
アクターの購入者向け入力項目すべてです。省略した入力には、アクター独自のデフォルト値が使用されます。
| 入力 | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
keywords | array | いいえ | Threads で検索する単語またはフレーズ。最大 50 件。 |
max_posts_per_keyword | integer | いいえ | キーワードごとの投稿数。最大 50 件(Threads では約 20〜25 件が表示されます)。デフォルトは 25 です。 |
match_mode | string | いいえ | phrase、all_words、または off。デフォルトは phrase です。 |
since_days | integer | いいえ | 指定した日数より古い投稿を除外します。 |
min_likes | integer | いいえ | 「いいね!」数が指定値より少ない投稿を除外します。 |
include_replies | boolean | いいえ | 条件に一致する返信も返します。デフォルトは true です。 |
only_new | boolean | いいえ | 以前の実行で返された投稿をスキップします。デフォルトは false です。 |
state_key | string | いいえ | 新しい投稿のみを取得するためのメモリの名前です。 |
max_charge_usd | string | いいえ | 実行に設定する任意の料金上限です。 |
proxy_mode | string | いいえ | auto または residential。デフォルトは auto です。 |
料金
Apify でイベントごとに課金され、Apify アカウントに請求されます。価格は USD です。
| イベント | Free プラン | Bronze | Silver | Gold |
|---|---|---|---|---|
post-row、キーワードを含む Threads 投稿 1 件あたり | $0.0025 | $0.002375 | $0.00225 | $0.002125 |
apify-actor-start、実行開始 1 回あたり | $0.0015 | $0.0015 | $0.0015 | $0.0015 |
サマリー行、拒否された入力、フィルターで除外された投稿、すでに配信済みの投稿は無料です。Apify のプロキシ通信費を含め、実行にかかるプラットフォーム料金は Mamba Labs が負担します。
アクターのドキュメント全文
apify.com/mambalabs/threads-keyword-search
License
MIT. See LICENSE.
コメント
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。