schedulala について
Schedulalaは、12のプラットフォームで投稿を予約・管理するソーシャルメディアサービス兼エージェントスキルです。プラットフォームごとの投稿検証に加え、分析、コメント対応、キーワード監視を一つのワークフローにまとめています。
主な機能
- 0112のプラットフォームで投稿を予約・公開
- 02各プラットフォームのルールに沿った検証
- 03最初のコメントの管理
- 04分析データの確認とコメント対応
- 05キーワードの監視
活用シーン
- 01複数のソーシャルアカウントで投稿を予約
- 02公開前に投稿をプレビューして検証
- 03コメントと投稿分析の確認
- 04ソーシャルメディア上のキーワード監視
MCP 対応
SchedulalaはリモートのホステッドMCPコネクターとローカルMCPサーバーを提供し、AIエージェントが型付きツールでソーシャルメディア投稿サービスを操作できます。
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。
https://schedulala.com/api/mcpclaude mcp add --transport http com-schedulala-schedulala https://schedulala.com/api/mcp{"mcpServers":{"com-schedulala-schedulala":{"type":"http","url":"https://schedulala.com/api/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"com-schedulala-schedulala":{"type":"http","url":"https://schedulala.com/api/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"com-schedulala-schedulala":{"type":"http","url":"https://schedulala.com/api/mcp"}}}{"mcpServers":{"com-schedulala-schedulala":{"serverUrl":"https://schedulala.com/api/mcp"}}}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
Schedulala を使うと、あらゆる AI エージェントがソーシャルメディア運用を最初から最後まで行えます。12 のプラットフォーム(Twitter/X、Instagram、TikTok、LinkedIn、YouTube、Facebook、Threads、Bluesky、Pinterest、Mastodon、Telegram、Google Business Profile)への予約投稿と公開に対応し、API の 1 つのフィールドで 8 つのプラットフォームに最初のコメントを投稿できます。さらに、投稿を公開する前に各プラットフォームの文字数制限とメディアルールに照らして検証し、同じ会話から分析、コメントのトリアージ、キーワードのリスニングも行えます。このスキルは、何の準備もないエージェントが人の助けを一切借りずにインストール、接続、投稿できるようになるまで、実際にテストされました。
クイックスタート
OpenClaw、Hermes、Claude Code、Cursor、Codex、claude.ai、ChatGPT、およびシェルを利用できるあらゆる環境で動作します。ランタイム別のガイド:schedulala.com/agents。
CLI · MCP(リモートまたは stdio) · 公開されないサンドボックスキー
schedulala.com で API キーを取得してから、次のメッセージをエージェントに送信します。
https://schedulala.com/SKILL.md を読み、そこに従って Schedulala をセットアップしてください。 私の API キーは sk_live_········· です
インストールはこれだけです。ホストされたスキルが、CLI(npm i -g schedulala、ツールスキーマのトークン消費はゼロ)、または型付きツールを使いたい場合は MCP の設定をエージェントに案内し、安全なワークフロー(下書き → 検証/プレビュー → 確認 → 公開 → 検証)と、投稿を拒否するプラットフォームごとのルール(TikTok のプライバシー設定と postMode、Instagram のメディア、YouTube のタイトル、文字数制限など)を教えます。
まだ API キーをお持ちでない場合、無料のキーは 2 分で取得できます(npx schedulala init --email [email protected])。接続済みアカウント 2 件と、ワークフローを試せる投稿 4 件が含まれています。sk_test_ キーを使うと、公開せずにすべてをシミュレーションできます。
ホステッドコネクター(claude.ai / Claude Desktop / ChatGPT)
インストールは一切不要です。インタラクティブウィジェットも利用できます(投稿プレビュー、チャット内メディアのアップロード、分析カード、カレンダー、受信トレイ)。Claude では、設定 → コネクター → カスタムコネクターを追加を選択して、次を貼り付けます。
https://schedulala.com/api/mcp
OAuth サインインに対応しており、API キーの管理は不要です。カスタムコネクターには有料の Claude プランが必要ですが、同じ URL は ChatGPT でも使用できます。 セットアップガイド:https://schedulala.com/developers/docs/claude-connector
2 分でセットアップ完了。あとは 1 つのチャットから、あらゆる場所に投稿できます。
45 秒のデモ全編(音声あり) ·
セットアップ ·
投稿 ·
コメント ·
一括操作 ·
最適な時間 ·
分析
スキルをローカルにインストールする(任意)
上記のワンライナーはインストール不要です。ランタイムがローカルスキルを優先する場合は、次のようにします。
# skills CLI
npx skills add schedulala/schedulala-agent
# Claude Code plugin marketplace
/plugin marketplace add schedulala/schedulala-agent
# OpenClaw (ClawHub)
openclaw skills install schedulala
# plain git
git clone https://github.com/schedulala/schedulala-agent ~/.claude/skills/schedulala-agent
次のいずれかと組み合わせてください。
- ローカル MCP サーバー —
SCHEDULALA_API_KEYを使ってnpx -y @schedulala/mcp-serverを実行します(Claude Desktop / Claude Code / Cursor の設定についてはパッケージの READMEを参照してください)。 - CLI —
npx schedulala init --email [email protected]を実行してから、npx schedulala post "Hello" --platforms twitter --nowを実行します。すべてのコマンドが--jsonに対応し、終了コードは 0~7 です。
このリポジトリの内容
skills/schedulala/SKILL.md the skill: install, workflow, rules, decision trees
skills/schedulala/references/ per-platform schemas, media protocol, CLI, widgets
examples/ ready-to-adapt JSON payloads (tiktok, threads, bulk, …)
.claude-plugin/ Claude Code plugin + marketplace manifest
リンク
- 開発者向けドキュメント(REST API、CLI、コネクター):https://schedulala.com/developers/docs
- エージェント別のセットアップページ:https://schedulala.com/agents
- コネクターのセットアップ:https://schedulala.com/developers/docs/claude-connector
- Claude 連携ページ:https://schedulala.com/integrations/claude
- npm の CLI:
schedulala· npm の MCP サーバー:@schedulala/mcp-server - 料金:https://schedulala.com/pricing
ライセンス
MIT — LICENSEを参照してください。このスキルは、独立した商用製品である Schedulala サービスについて説明するものです。
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。