ソーシャルリスニングMCPサーバー

Syften APIを介してソーシャルリスニング機能を提供するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー。このサーバーは、AIを活用したソーシャルメンション分析を可能にし、Webhookによるリアルタイム通知をサポートします。

特徴

リアルタイムソーシャルメンションモニタリング
AIを活用したコンテンツ分類
重要なメンションに関するWebhook通知
履歴データのバックフィル
トレンド分析とレポート
自然言語クエリのサポート

前提条件

Node.js (v16以降)
APIアクセス可能なSyftenアカウント
Claude デスクトップアプリまたは Claude 拡張機能を備えた VSCode

インストール

リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/fred-em/social-listening.git
cd social-listening

依存関係をインストールします:

npm install

サーバーを構築します。

npm run build

構成

1. Syften APIのセットアップ

Syftenアカウントにログイン
設定 > APIアクセスに移動します
APIキーをまだ生成していない場合は生成してください
次のステップのためにAPIキーをコピーしてください

2. クロードデスクトップ構成

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonにサーバー構成を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "social-listening": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/social-listening/build/index.js"],
      "env": {
        "SYFTEN_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

3. VSCode の設定（オプション）

Claude 拡張機能を備えた VSCode を使用している場合は、 /Users/YOUR_USERNAME/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.jsonに構成を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "social-listening": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/social-listening/build/index.js"],
      "env": {
        "SYFTEN_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

利用可能なツール

1. configure_ai_filter

メンション分析用の AI フィルタリング設定を構成します。

{
  "enabled": true,
  "min_confidence": 0.7,
  "categories": ["spam", "support", "feedback", "bug_report", "feature_request"],
  "webhook_url": "https://your-webhook.com/endpoint",
  "webhook_secret": "your-secret-token"
}

2. セットアップウェブフック

リアルタイム通知用の Webhook エンドポイントを構成します。

{
  "endpoint_url": "https://your-webhook.com/endpoint",
  "secret_token": "your-secret-token",
  "enabled": true
}

3. バックフィル月

特定の月のメンションをバックフィルします。

{
  "year": 2024,
  "month": 2
}

4. sync_latest

前回の更新以降の新しいメンションを同期します。

{}

5. トレンド分析

時間の経過に伴う言及傾向を分析します。

{
  "start_date": "2024-01-01",
  "end_date": "2024-02-01",
  "group_by": "day",
  "tags": ["feature", "bug"]
}

6. get_top_sources

最も多く言及されているソース/著者を取得します。

{
  "start_date": "2024-01-01",
  "end_date": "2024-02-01",
  "limit": 10
}

7. nlp_prompt

自然言語クエリを処理します。

{
  "prompt": "show me feedback mentions from last week"
}

8. get_ai_filtered_mentions

AI フィルタリングによって処理されたメンションを取得します。

{
  "start_date": "2024-01-01",
  "end_date": "2024-02-01",
  "min_confidence": 0.8,
  "categories": ["feedback", "bug_report"],
  "limit": 50
}

クロードでの使用例

Claude に使用できるプロンプトの例を次に示します。

AIフィルタリングを設定します。

Configure the social listening AI filter to detect bug reports and feature requests with 80% confidence.

Webhook 通知を設定します。

Set up a webhook for the social listening server to send notifications to https://my-server.com/webhook with the secret token "my-secret".

傾向を分析する:

Show me the trend of bug reports and feature requests from last month.

フィルタリングされたメンションを取得する:

Show me all high-confidence bug reports from the past week.

自然言語クエリ:

What kind of feedback have we received about the new feature launch?

Webhook統合

Webhook を構成すると、サーバーは次の形式で通知を送信します。

{
  "mention_url": "https://example.com/post",
  "ai_score": 0.95,
  "ai_categories": ["bug_report", "feature_request"],
  "timestamp": "2024-02-12T15:30:00Z"
}

Webhook リクエストに含まれるヘッダー:

Content-Type: application/json
X-Webhook-Secret: your-secret-token

発達

ソースからのビルド

# Install dependencies
npm install

# Build the server
npm run build

# Run tests
npm test

新機能の追加

src/に新しい機能を実装する
テストをtests/に追加する
ローカルでビルドしてテストする
プルリクエストを送信する

トラブルシューティング

Webhook エラー: Webhook エンドポイントがアクセス可能であり、HTTPS をサポートしていることを確認してください
APIキーの問題: Syften APIキーが構成で正しく設定されていることを確認してください
データベースエラー: dataディレクトリが存在し、書き込み可能であるか確認してください

貢献

リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成する
変更をコミットする
ブランチにプッシュする
プルリクエストを作成する

ライセンス

MITライセンス - 詳細はLICENSEファイルを参照

Social Listening MCP Server