Content Factory Mcp について
Content Factory Mcpは、ブランド設定から配信までのコンテンツ運用を行うMCPサーバーです。Telegram、VK、MAX、Threads向けの投稿生成、翻訳、画像作成に対応しています。
主な機能
- 01ブランドの声と対象者の設定
- 02競合分析と情報源の発見
- 03ブランドに沿った投稿の生成と翻訳
- 04Gemini ImagenまたはDALL-Eでの画像作成
- 05Telegram、VK、MAX、Threadsへの投稿
- 06投稿プレビューとチャンネル一覧
活用シーン
- 01ソーシャルチャンネルのブランド運用フロー構築
- 02情報源をもとにした投稿の生成と翻訳
- 03画像を作成して複数プラットフォームへ投稿
MCP 対応
MCPクライアントに、ブランド設定、コンテンツ分析、生成、翻訳、画像作成、投稿のツールを提供します。stdioで起動し、Telegram、VK、MAX、Threadsに接続できます。
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
11掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| text | string | はい | 投稿するテキスト。Telegram は HTML タグ(<b>、<i>、<a href="...">)に対応しています。 |
| channel | string | いいえ | 投稿先のチャンネル名またはプラットフォーム。省略すると、最初に設定されたチャンネルに投稿します。利用可能なチャンネルは list_channels で確認してください。 |
| image_url | string | いいえ | 投稿に添付する画像の URL。 |
詳細
publish-mcp
MCP サーバーとして動作する、AI を活用したコンテンツ制作ファクトリーです。Claude Code、Cursor、または任意の MCP クライアントから、Telegram、VK、MAX、Threads 向けのコンテンツを生成、翻訳、公開できます。
設定スニペットは 1 つ。ブランドの設定、競合分析、ソースの検索、AI による執筆、画像生成、複数チャネルへの公開まで、コンテンツ制作の全工程に対応します。
クイックスタート
{
"mcpServers": {
"publish": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "content-factory-mcp"],
"env": {
"TELEGRAM_BOT_TOKEN": "123456:ABC-DEF...",
"TELEGRAM_CHAT_ID": "@my_channel",
"GEMINI_API_KEY": "AIza..."
}
}
}
}
次に、AI エージェントに次のように依頼します。
「AI 教育分野向けにブランドを設定し、コンテンツソースを見つけて、投稿を生成し、画像を作成して、Telegram に公開してください」
ツール(全 11 種類)
コンテンツ制作ファクトリー
| ツール | 説明 |
|---|---|
setup_brand | 分野、トーン、対象読者、投稿の構成、投稿サンプルを設定します |
get_brand | 現在のブランドプロフィールを表示します |
analyze_competitors | 競合のページをスクレイピングし、AI でコンテンツ戦略を分析します |
find_sources | RSS フィードの検索、ウェブサイトのスクレイピング、または分野に応じた AI によるソース検索を行います |
generate_post | トピックまたはソース資料から、ブランドのトーンを反映した投稿を生成します |
translate_post | ブランドのトーンを維持しながら、投稿を任意の言語に翻訳します |
generate_media | Gemini Imagen または DALL-E を使用して画像を生成します |
公開
| ツール | 説明 |
|---|---|
publish | テキストと任意の画像を単一のチャネルに公開します |
publish_all | 設定済みのすべてのチャネルに一度に公開します |
list_channels | 設定済みのチャネルを表示します |
preview | ドライランを実行し、公開される内容を確認します |
パイプラインの全体例
You (to Claude Code):
"I run a fitness blog. Set up my brand, analyze my competitor
@fitnessguru, find content sources, write a post about
morning routines, generate an image, and publish to Telegram."
Claude Code calls:
1. setup_brand(niche="fitness", tone="motivational", ...)
2. analyze_competitors(urls=["https://fitnessguru.com"])
3. find_sources(action="discover", niche="fitness")
4. generate_post(topic="5 morning routines for energy")
5. generate_media(post_text="<generated post>")
6. publish(text="<post>", image_url="<image>", channel="telegram")
環境変数
公開(少なくとも 1 つのプラットフォームが必要)
TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456:ABC-DEF...
TELEGRAM_CHAT_ID=@my_channel
VK_ACCESS_TOKEN=vk1.a.xxx
VK_GROUP_ID=12345678
VK_USER_TOKEN=vk1.a.yyy # optional, for photo uploads
MAX_BOT_TOKEN=xxx
MAX_CHAT_ID=-12345678
THREADS_ACCESS_TOKEN=xxx
THREADS_USER_ID=12345678
AI バックエンド(コンテンツ制作ファクトリーのツールに必要)
次のいずれか 1 つを設定します。優先順位は、明示的に指定された AI_PROVIDER > 最初に見つかったキーです。
# Gemini (free tier available)
GEMINI_API_KEY=AIza...
GEMINI_MODEL=gemini-2.5-flash # optional
# OpenAI
OPENAI_API_KEY=sk-...
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini # optional
# Claude (Anthropic)
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-4-20250514 # optional
# Ollama (local, free, no API key)
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=llama3.1 # optional
# Any OpenAI-compatible API (Together, Groq, Fireworks, LM Studio, etc.)
OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL=https://api.together.xyz/v1
OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY=xxx
OPENAI_COMPATIBLE_MODEL=meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct
# Force specific provider (overrides auto-detection)
AI_PROVIDER=gemini|openai|anthropic|ollama|openai-compatible
マルチチャネル設定
PUBLISH_CHANNELS=[{"name":"my-tg","platform":"telegram","token":"...","chatId":"@chan"},{"name":"my-vk","platform":"vk","token":"...","chatId":"123","groupId":"123"}]
ストレージ
PUBLISH_MCP_DATA_DIR=/path/to/data # optional, default: ./.publish-mcp
プラットフォーム
| プラットフォーム | 認証 | 公開 |
|---|---|---|
| Telegram | ボットトークン + チャンネルの管理者権限 | sendMessage / sendPhoto |
| VK | コミュニティトークン(写真にはユーザートークンも必要) | wall.post |
| MAX | ボットトークン | sendMessage + 写真 |
| Threads | 長期有効なアクセストークン | コンテナ + 公開 API |
開発
npm install
npm run build
node dist/index.js # starts MCP server on stdio
ライセンス
MIT
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。