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Social Media MCP Server

Social Media MCP Server

ローカル
github.com/tayler-idメディア・デザイン2386 週間前に更新

Social Media MCP Server について

Social Media MCP Server は、Twitter/X、Mastodon、LinkedIn などの複数のソーシャルメディアに接続する MCP サーバーです。自然言語の指示から各プラットフォーム向けの投稿を作成・公開でき、投稿前にトピックの調査も行えます。

主な機能

  1. 01自然言語による複数プラットフォーム向け投稿作成
  2. 02プラットフォームごとの形式調整
  3. 03Brave Search と Perplexity を使ったトピック調査
  4. 04プラットフォームの트렌드トピック取得
  5. 05API レート制限への待機列とフォールバック

活用シーン

  1. 011つの指示から複数プラットフォームに投稿する
  2. 02トピックのハッシュタグ、事実、ニュースを収集する
  3. 03トレンドトピックを確認してコンテンツを計画する

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーで、create_post、get_trending_topics、research_topic などのツールを MCP クライアントに公開します。

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。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

ソーシャルメディア MCP サーバー

複数のソーシャルメディアプラットフォームに接続し、自然言語の指示を通じて各プラットフォーム向けのコンテンツを作成・公開できる Model Context Protocol(MCP)サーバーです。

特徴

  • 自然言語インターフェース:簡単な指示で複数のプラットフォーム向けの投稿を作成できます
  • リサーチ機能:ハッシュタグ、トレンド、事実、ニュースを自動で調査します
  • マルチプラットフォーム対応:プラットフォームごとに書式を調整して、Twitter/X、Mastodon、LinkedIn に投稿できます
  • コンテンツ生成:複数の AI モデルを使用して、魅力的なコンテンツを生成します
  • レート制限管理:キューイングとフォールバックにより、API のレート制限に適切に対応します
  • 分析:投稿のパフォーマンスを追跡し、コンテンツ戦略を最適化します

はじめに

前提条件
  • Node.js(v18+)
  • npm または yarn
  • 以下の API キー:
    • Twitter/X
    • Mastodon
    • LinkedIn
    • OpenAI および/または Anthropic(コンテンツ生成用)
    • Brave Search(リサーチ用)
インストール
  1. リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/yourusername/social-media-mcp.git
cd social-media-mcp
  1. 依存関係をインストールします:
npm install
  1. API キーを設定した .env ファイルを作成します:
# Twitter API Credentials
TWITTER_API_KEY=your_api_key
TWITTER_API_SECRET=your_api_secret
TWITTER_BEARER_TOKEN=your_bearer_token
TWITTER_ACCESS_TOKEN=your_access_token
TWITTER_ACCESS_SECRET=your_access_secret
TWITTER_OAUTH_CLIENT=your_oauth_client
TWITTER_CLIENT_SECRET=your_client_secret

# Mastodon API Credentials
MASTODON_CLIENT_SECRET=your_client_secret
MASTODON_CLIENT_KEY=your_client_key
MASTODON_ACCESS_TOKEN=your_access_token

# LinkedIn API Credentials
LINKEDIN_CLIENT_ID=your_client_id
LINKEDIN_CLIENT_SECRET=your_client_secret
LINKEDIN_ACCESS_TOKEN=your_access_token

# AI API Keys
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_key
BRAVE_API_KEY=your_brave_key

# Application Settings
LOG_LEVEL=info
CACHE_ENABLED=true
RATE_LIMIT_ENABLED=true
  1. プロジェクトをビルドします:
npm run build
  1. サーバーを起動します:
npm start
MCP との連携

この MCP サーバーを Claude やほかの MCP 対応アシスタントで使用するには、MCP の設定に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "social-media-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/social-media-mcp/build/index.js"],
      "env": {
        "TWITTER_API_KEY": "your_api_key",
        "TWITTER_API_SECRET": "your_api_secret",
        "TWITTER_BEARER_TOKEN": "your_bearer_token",
        "TWITTER_ACCESS_TOKEN": "your_access_token",
        "TWITTER_ACCESS_SECRET": "your_access_secret",
        "TWITTER_OAUTH_CLIENT": "your_oauth_client",
        "TWITTER_CLIENT_SECRET": "your_client_secret",
        "MASTODON_CLIENT_SECRET": "your_client_secret",
        "MASTODON_CLIENT_KEY": "your_client_key",
        "MASTODON_ACCESS_TOKEN": "your_access_token",
        "LINKEDIN_CLIENT_ID": "your_client_id",
        "LINKEDIN_CLIENT_SECRET": "your_client_secret",
        "LINKEDIN_ACCESS_TOKEN": "your_access_token",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your_anthropic_key",
        "OPENAI_API_KEY": "your_openai_key",
        "BRAVE_API_KEY": "your_brave_key"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

利用可能なツール

create_post

自然言語の指示に基づいて、ソーシャルメディアプラットフォーム向けのコンテンツを作成して投稿します。

{
  "instruction": "Post about the latest AI developments in healthcare",
  "platforms": ["twitter", "mastodon", "linkedin"],
  "postImmediately": false
}
get_trending_topics

ソーシャルメディアプラットフォームのトレンドトピックを取得します。

{
  "platform": "twitter",
  "category": "technology",
  "count": 5
}
research_topic

Brave Search と Perplexity を使用して、トピックを調査します。

{
  "topic": "artificial intelligence ethics",
  "includeHashtags": true,
  "includeFacts": true,
  "includeTrends": true,
  "includeNews": true
}

開発

プロジェクト構成
social-media-mcp/
├── src/
│   ├── index.ts                 # Entry point
│   ├── config/                  # Configuration
│   ├── types/                   # TypeScript type definitions
│   ├── core/                    # Core orchestration logic
│   ├── nlp/                     # Natural language processing
│   ├── research/                # Research engine
│   │   ├── brave/               # Brave Search integration
│   │   ├── perplexity/          # Perplexity integration
│   │   └── aggregator/          # Research result aggregation
│   ├── content/                 # Content generation
│   │   ├── strategies/          # AI model strategies
│   │   ├── formatter/           # Platform-specific formatting
│   │   └── templates/           # Content templates
│   ├── platforms/               # Social media platform integrations
│   │   ├── twitter/             # Twitter API integration
│   │   └── mastodon/            # Mastodon API integration
│   ├── analytics/               # Analytics engine
│   ├── rate-limit/              # Rate limit management
│   └── utils/                   # Utility functions
├── memory-bank/                 # Project documentation
├── build/                       # Compiled JavaScript
├── .env                         # Environment variables
├── package.json                 # Dependencies and scripts
└── tsconfig.json                # TypeScript configuration
スクリプト
  • npm run build:プロジェクトをビルドします
  • npm run dev:ホットリロードを有効にして開発モードで実行します
  • npm start:本番サーバーを起動します
  • npm test:テストを実行します
  • npm run lint:リンティングを実行します
  • npm run format:コードを整形します
ユーティリティスクリプト

scripts ディレクトリには、Social Media MCP Server 用のユーティリティスクリプトが含まれています:

  • scripts/linkedin-oauth.js:LinkedIn の OAuth 2.0 フローを処理して、アクセストークンを取得します
    • 使用方法:cd scripts && npm install && npm run linkedin-oauth
    • 詳細については、scripts/README.md を参照してください
ドキュメント

documentation ディレクトリには、各ソーシャルメディアプラットフォームとの連携に関する詳細なドキュメントが含まれています:

ライセンス

このプロジェクトは ISC License の下でライセンスされています。

謝辞

コメント

MCP は初めてですか?

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。