Reeling について
Reelingは、Reelingアカウントでソーシャルコンテンツを管理するクリエイターやチーム向けのオープンソースMCPサーバーです。対応チャネルへの投稿、予約、分析、コメント対応、コンテンツの調整や生成を行えます。
主な機能
- 01複数チャネルへの投稿と予約
- 02投稿の配信状況を確認
- 03ソーシャル分析の取得
- 04コメントの閲覧と返信
- 05コンテンツ調整と動画生成
- 06ストーリーボードの作成とレンダリング
活用シーン
- 01複数チャネル向け投稿の予約
- 02投稿の処理・配信状況の確認
- 03プラットフォーム横断の反応確認
- 04コメントの確認と返信
MCP 対応
MCPサーバーはReeling APIに接続し、アカウント、チャネル、投稿、分析、受信箱、動画ワークフローのツールをMCPクライアントに公開します。ローカル実行とホスト済みエンドポイントへの接続に対応します。
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://mcp.reeling.app/mcpclaude mcp add --transport http yomariano-reeling https://mcp.reeling.app/mcp{"mcpServers":{"yomariano-reeling":{"type":"http","url":"https://mcp.reeling.app/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"yomariano-reeling":{"type":"http","url":"https://mcp.reeling.app/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"yomariano-reeling":{"type":"http","url":"https://mcp.reeling.app/mcp"}}}{"mcpServers":{"yomariano-reeling":{"serverUrl":"https://mcp.reeling.app/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。
https://mcp.reeling.app/mcp認証が必要ツール
詳細
Reeling MCP サーバー
AI ソーシャルメディアスケジューラー兼ショート動画配信プラットフォームであるReelingの公式オープンソース Model Context Protocol(MCP)サーバーです。
Claude Desktop、Cursor、Windsurf、OpenClaw、ChatGPT 対応コネクター、または独自の MCP クライアントから Reeling を利用できます。このサーバーは、クロスプラットフォームのソーシャルメディア配信、スケジュール設定、分析、オーディエンスのコメント、コンテンツの最適化を行うための、制御されたインターフェースを AI エージェントに提供します。
このリポジトリは、Reeling の公開開発者向けコンパニオンです。MCP アダプターが含まれています。実行可能な API の例はreeling-examplesにあります。Reeling の非公開アプリケーション、本番インフラストラクチャ、顧客データ、認証情報はこのリポジトリには含まれていません。
リンク: Reeling ホームページ · AI プラグイン&スキルハブ · 15 のチャンネル連携 · 開発者ポータル · ホスト型 MCP のインストール · API 設定 · 料金
プラットフォーム連携(15 チャンネルに対応)
利用可能かどうかは、接続済みアカウント、アプリへのアクセス権、現在の機能によって異なります。TikTok の受信トレイへの配信は、TikTok 上での完了操作が必要です。X(コンパニオンモード)、Reddit(コンパニオンモード)、Medium、Quora では、認証済みのブラウザーセッションを橋渡しするためにReeling Companion Chrome 拡張機能を使用します。公開前に最新のプラットフォーム一覧をご確認ください。
- 🎵 TikTok
- 📸 Instagram Reels & Stories
- ▶️ YouTube Shorts & Video
- 🦋 Bluesky
- 🧵 Threads
- 🐦 Twitter / X(OAuth 2.0 または無料のコンパニオンブリッジ)
- 👽 Reddit(コンパニオンブリッジまたはスクリプト OAuth + トピックレーダー&スパムシールド)
- ❓ Quora(コンパニオンブリッジ + 質問レーダー&75 語の立証責任シールド)
- ✍️ Medium(コンパニオンブリッジ + AI の決まり文句&タグシールド)
- 📘 Facebook Pages
- 💬 Discord & Telegram
- 🐘 Mastodon
🛠️ 利用可能な MCP ツール(16 個)
| ツール名 | 説明 |
|---|---|
reeling_list_projects | Reeling アカウント内のすべてのプロジェクトとワークスペースを一覧表示します。 |
reeling_list_channels | 15 のネットワーク全体で接続済みのすべてのチャンネルを、ハンドル名とアカウントのステータスとともに一覧表示します。 |
reeling_get_channel_options | 接続済みチャンネルの公開オプションを取得します。Pinterest のボード(ID、名前、プライバシー設定)や TikTok のクリエイターオプションなどが対象です。 |
reeling_publish_post | 対象プラットフォームでショート動画、記事、コミュニティへの回答を公開または予約投稿します(公開前のスパムシールドと、1 日 3 件・1 週間 3 件の投稿頻度制限を含みます)。 |
reeling_get_post_status | 特定の投稿の配信、処理、公開状況を確認します。 |
reeling_discover_community_questions | トピックに合致する、意図の強い Reddit と Quora の日次質問を見つけ、残りの日次・週次投稿頻度枠を返します。 |
reeling_draft_community_answer | Reddit または Quora のスレッド向けに、価値を優先し、宣伝を含まない回答を生成し、公開前のスパム・シャドウバン評価(0~100)を行います。 |
reeling_get_analytics | 合計視聴回数、いいね数、コメント数、インプレッション数、プラットフォーム別の内訳を含む集計済み分析データを取得します。 |
reeling_sync_metrics | YouTube、Bluesky、Instagram、Threads、TikTok の API とのライブ同期を実行します。 |
reeling_evaluate_content_jev | Reeling の JEV フックと視聴維持率の診断機能を使用して、動画の台本とキャプションを評価します。 |
reeling_get_inbox | 各ソーシャルチャンネルのオーディエンスコメントを、統合受信トレイに取得します。 |
reeling_reply_to_comment | 接続済みのソーシャルプラットフォームでコメントに直接返信します。 |
reeling_adapt_content_ai | Reeling の AI コピーエンジンを使用して、TikTok、Instagram、YouTube、Threads、Bluesky 向けにフックや台本を調整します。 |
reeling_generate_video | Reeling の設定済みサービスを通じてショート動画の生成をリクエストします。プランの利用枠とプロバイダーの処理が適用されます。 |
reeling_create_storyboard | 連続する 5 秒のシネマティックカットに分割し、音声・効果音のキューを含む、構成化された複数シーンのストーリーボード(30 秒から最大 5 分)を生成します。 |
reeling_stitch_storyboard | Reeling の設定済み動画ワークフローを通じて、シーンのレンダリングと結合をリクエストします。 |
🔑 はじめに
-
API キーを取得する:
- reeling.app にアクセスしてサインインします。
- Settings → API Keys に移動します。
- 新しいキーを生成します(
rl_...で始まります)。
-
サーバーを起動する:
npx -y github:yomariano/reeling-mcp#v1.1.0または、インストールガイドを使用して、ホスト型の Streamable HTTP エンドポイント
https://mcp.reeling.app/mcpに接続します。
💻 設定例
1. Claude Desktop
claude_desktop_config.json に以下を追加します:
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"reeling": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "github:yomariano/reeling-mcp#v1.1.0"],
"env": {
"REELING_API_KEY": "rl_your_live_api_key_here",
"REELING_API_URL": "https://api.reeling.app"
}
}
}
}
または、ソースから直接実行します:
{
"mcpServers": {
"reeling": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/reeling-mcp/bin/cli.js"],
"env": {
"REELING_API_KEY": "rl_your_live_api_key_here"
}
}
}
}
2. Cursor IDE
プロジェクトのルートにある .cursor/mcp.json を作成または編集します:
{
"mcpServers": {
"reeling": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "github:yomariano/reeling-mcp#v1.1.0"],
"env": {
"REELING_API_KEY": "rl_your_live_api_key_here"
}
}
}
}
3. Antigravity(AGY)
~/.gemini/antigravity-cli/mcp_config.json またはプロジェクトの MCP 設定に追加します:
{
"mcpServers": {
"reeling": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/reeling-mcp/bin/cli.js"],
"env": {
"REELING_API_KEY": "rl_your_live_api_key_here"
}
}
}
}
4. リモートホスト型 SSE サーバー(Grok Bot、Claude Remote、Web エージェント向け)
リモート AI エージェント向けに、reeling-mcp を常時稼働する Server-Sent Events(SSE)サーバーとして実行できます:
# Run locally or deploy to Railway / Render / VPS / Docker
npx -y github:yomariano/reeling-mcp#v1.1.0 --sse --port 3005
公開されるエンドポイント:
GET /health:ヘルスチェックのステータス。GET /sse:Server-Sent Events 接続ストリーム(クライアントのシークレットヘッダー設定を通じて認証情報を指定してください)。POST /messages?sessionId=...:JSON-RPC プロトコルのメッセージ受信エンドポイント。
Grok Bot の設定(xAI)
Grok Bot のカスタム MCP サーバーに追加します:
- トランスポート:SSE
- エンドポイント:
https://mcp.reeling.app/sse(またはhttp://localhost:3005/sse) - ヘッダー:
X-API-Key: rl_your_live_api_key_here
🤖 エージェント連携
ホスト型サーバーでは、ChatGPT 対応コネクター、Claude、Grok 向けのインストール可能なバンドルとコネクターのメタデータを mcp.reeling.app/install で公開しています。ローカルパッケージは、npm パッケージを起動するか、HTTP トランスポートに接続できる任意の MCP クライアントで動作します。
API レベルの連携については、Reeling 開発者ポータルをご覧ください。他の Reeling ユーザーが再利用できるクライアント、サンプル、プラットフォームアダプターを作成した場合は、イシューを作成してください。
🧪 ローカルでのテスト
MCP インスペクターを使用して、MCP サーバーを手動でテストできます。
npx @modelcontextprotocol/inspector node bin/cli.js
または、SSE モードでテストします。
node bin/cli.js --sse --port 3005
curl http://localhost:3005/health
📄 ライセンス
MIT © reeling.app
コントリビューション
クライアントとの互換性、ドキュメント、サンプル、MCP トランスポートの安全な改善に関するイシューやプルリクエストを歓迎します。API キー、秘密情報を含む本番用 URL、顧客データ、非公開の Reeling アプリケーションコードはコミットしないでください。脆弱性を報告する前に、リポジトリのセキュリティポリシーをご確認ください。
動作するサンプル
reeling-examplesをクローンして、アカウントの検出、レビュー済みの動画リクエスト、回数を制限した配信ステータスのポーリング、分析データの取得、編集可能なコンテンツカレンダーを確認してください。オフラインモードから始めてください。サンプルガイドを読む。
アーキテクチャ
flowchart LR
Client[Your MCP client] -->|stdio or HTTPS /mcp| Adapter[Reeling MCP adapter]
Adapter -->|API key| API[Reeling REST API]
API --> Queue[Publishing queue]
Queue --> Channels[Authorized social channels]
API -->|Per-destination state| Adapter
アダプターは認証済みのリクエストを Reeling API に送信します。実行できる操作は、アカウント、プラン、プラットフォームの権限によって決まります。クライアントで書き込みツールを確認してください。ツールの結果やアップロードの受領確認だけでは、一般公開されたことは確認できません。
開発とリリース
npm ci
npm test
npm run check
npm pack --dry-run
CONTRIBUTING.md、CHANGELOG.md、GitHub リリースをご覧ください。上記のインストールでは、バージョン付きの GitHub タグを使用します。npm への公開には、別途認証済みの npm リリースが必要です。
セットアップガイドのプレビュー

公開されている開発者ガイドのローカルプレビューです。現在のセットアップガイドを開く。
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。