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schedulala

schedulala

リモート
github.com/schedulalaソーシャルメディア213 週間前に更新
リポジトリ

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

  1. 0112のプラットフォームで投稿を予約・公開
  2. 02各プラットフォームのルールに沿った検証
  3. 03最初のコメントの管理
  4. 04分析データの確認とコメント対応
  5. 05キーワードの監視

活用シーン

  1. 01複数のソーシャルアカウントで投稿を予約
  2. 02公開前に投稿をプレビューして検証
  3. 03コメントと投稿分析の確認
  4. 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。

エンドポイントhttps://schedulala.com/api/mcp
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。

パッケージ
npm@schedulala/mcp-server0.10.1

ツール

詳細

Schedulala ロゴ

Schedulala

エージェントが投稿し、返信し、測定し、傾聴します。

12 のプラットフォーム。あらゆるエージェント。1 つのプロンプト。

npm CLI npm MCP server License MIT MCP Registry X Follow


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

Schedulala を Claude に接続する手順:設定 → コネクター → カスタムコネクターを追加 → https://schedulala.com/api/mcp を貼り付け。2 分でセットアップ完了    1 つのチャットから投稿:食べ物の写真をアップロードウィジェットにドロップすると、エージェントがプレビュー付きでプラットフォームごとに 7 件の投稿を下書きし、1 週間にわたってスケジュール設定します

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

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。

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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。