Social MCP: Multi-Agent Social Media Automation

Social MCP：マルチエージェントによるソーシャルメディア自動化

概要

Social MCP は、Twitter や Bluesky などのプラットフォームで、コンテンツの抽出、ツイートの生成、投稿、エンゲージメントを自動化するマルチエージェントシステムです。コンテンツ生成には LLM、ブラウザー自動化には Playwright、プラットフォーム連携には API を使用します。

アーキテクチャ

• MCP サーバー：次のツールエンドポイントを提供します：
  • コンテンツの抽出
  • LLM を使用したツイート生成
  • Twitter のブラウザー自動化（Playwright を使用）
  • ソーシャルメディアのエンゲージメント
  • コンテンツのスケジュール設定
• MCP クライアント：ワークフローを統括し、エージェントを実行し、LLM を管理して、ツール呼び出しを調整します
• 共通機能：Google Sheets 連携、再試行ロジック、シークレット管理のための共有ユーティリティ

主な機能

1. Twitter 自動化

   • セッションの永続的な管理
   • 堅牢なログイン検出
   • 再試行ロジックを用いたツイート投稿
   • 検索とエンゲージメントの自動化
   • ハッシュタグを利用したコンテンツの発見

2. コンテンツ生成

   • LLM によるツイート生成
   • コンテンツのスケジュール設定
   • マルチプラットフォーム対応

3. ブラウザー自動化

   • セッションの永続的な処理
   • 堅牢なページ状態の検証
   • ナビゲーションの問題からの自動復旧
   • URL エンコードと適切なページ読み込み

ディレクトリ構成

social_mcp/
├── mcp_server/
│   ├── tools/
│   │   ├── post_tweets.py      # Twitter automation
│   │   ├── generate_tweets.py  # LLM tweet generation
│   │   └── engage_posts.py     # Social engagement
│   ├── server.py
│   └── config.py
├── mcp_client/
│   ├── agents/
│   ├── llm_orchestrator.py
│   ├── workflow_graph.py
│   └── client.py
├── common/
│   ├── google_sheets.py
│   ├── retry_utils.py
│   └── secrets.py
├── .env
├── requirements.txt
├── README.md
└── setup.sh

実装の詳細

Twitter 自動化（post_tweets.py）

• セッション管理

  • ブラウザーセッションの永続化
  • 自動ログイン検出
  • セッションの復旧

• 堅牢なページ処理

  • 検索語の URL エンコード
  • ページ状態の継続的な検証
  • 自動ナビゲーション復旧
  • 操作失敗時の再試行ロジック

• エンゲージメント機能

  • ハッシュタグ検索
  • ツイートへの「いいね」の自動化
  • コンテンツの発見

ブラウザー自動化のベストプラクティス

1. ページの読み込み

   • 初回読み込みには domcontentloaded を使用します
   • 特定の要素が表示されるまで待機します
   • ページ状態を検証します

2. エラー処理

   • 操作失敗時の再試行ロジック
   • エラーからの適切な復旧
   • 詳細なログ記録

3. セッション管理

   • コンテキストの永続化
   • ログイン状態の検証
   • セッションの自動復旧

セットアップ

1. リポジトリをクローンして、ディレクトリに移動します：

   git clone <repository-url>
   cd social_mcp
   

2. 仮想環境を作成し、依存関係をインストールします：

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt
   playwright install
   

3. .env ファイルを次の内容で設定します：

   TWITTER_USERNAME=your_username
   TWITTER_PASSWORD=your_password
   PLAYWRIGHT_SESSION_DIR=./playwright_session
   HEADLESS=false  # Set to true for headless operation
   

4. Google Sheets API と OAuth 認証情報を設定します

使用方法

1. /social_mcp から MCP サーバーを起動します：

   python mcp_server/server.py
   

2. /social_mcp から MCP クライアントを実行します：

   python mcp_client/client.py
   

新機能の追加

• 新しいツール：mcp_server/tools/ に追加し、server.py に登録します
• 新しいエージェント：mcp_client/agents/ に追加し、workflow_graph.py を更新します
• ブラウザー自動化：堅牢に実装するため、post_tweets.py のパターンに従います

セキュリティ

• すべてのシークレットを .env に保存します
• Google Sheets と Bluesky には OAuth スコープを使用します
• Playwright スクリプトは MFA/CAPTCHA を適切に処理します
• セッションデータは playwright_session ディレクトリに安全に保存されます

ベストプラクティス

1. ブラウザー自動化

   • 常にページ状態を検証します
   • 適切な URL エンコードを使用します
   • 再試行ロジックを実装します
   • ナビゲーションの問題に対処します

2. エラー処理

   • すべての操作をログに記録します
   • 適切な復旧処理を実装します
   • 適切なタイムアウトを使用します

3. セッション管理

   • ログイン状態を検証します
   • セッションの復旧に対応します
   • リソースを適切にクリーンアップします

** やること

1. ツイートと bsky からコンテンツを取得し、LLM を使って返信を生成して投稿する
2. 投稿と「いいね」に使用する 2 つ目の Twitter アカウントを組み込む
3. 検索とエンゲージメントに「web3」、「nft」、「crypto」の検索を含める
4. ワークフローの開始時刻と実行時間を .env からランダムに設定する
5. Reddit への投稿を実装する