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Hsky16

yahoo_realtime_search

by Hsky16
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Remote

yahoo_realtime_search

Yahoo!リアルタイム検索を簡単に呼び出せる MCP です。

ツール説明等は全て日本語なので検索も日本語が多めになるかもしれません。

(そもそもYahooリアルタイム検索なんて日本人しか使ってないだろ)

参考にした記事:

Yahooリアルタイム検索のAPIが本当に有能だからみんな使ったほうがいい話

APIをまとめてくださってありがとうございます。

この API は公式API ではありません。節度を持って、自己責任で使いましょう。

概要

Yahoo!リアルタイム検索の検索結果を MCP ツールとして呼び出せます。

X の最近の投稿、反応、画像や動画付き投稿を調べたいときに使う想定です。

標準では、エージェントが読みやすい Markdown 形式で結果を返します。

Related MCP server: ORZ MCP

使い方

AI に導入を任せる

お使いの AI コーディングツールに以下をそのまま貼り付ければ、クローンから設定ファイルへの追記まで全部やってくれるはず。

以下のMCPサーバーを導入してください。

リポジトリ: https://github.com/Hsky16/yahoo_realtime_search

手順:
1. 適切な場所にgit cloneする
2. 依存関係をインストールする
3. このMCPクライアントの設定ファイルにサーバー設定を追記する

手動で導入する場合

わからないことがあったら AI に聞けばいい感じにやってくれると思います。

1. uv のインストール

uv が未インストールの場合は先にインストールしてください。

# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

2. リポジトリのクローンと依存関係のインストール

git clone https://github.com/Hsky16/yahoo_realtime_search.git
cd yahoo_realtime_search
uv sync

3. MCP クライアントの設定

MCP クライアントの設定ファイルに以下を追記します。

/path/to/yahoo_realtime_search はクローンした実際のディレクトリの絶対パスに書き換えてください。 （例: /home/user/repos/yahoo_realtime_search や C:\Users\you\repos\yahoo_realtime_search）

{
  "mcpServers": {
    "yahoo_realtime_search": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/yahoo_realtime_search",
        "run",
        "yahoo-realtime-search"
      ]
    }
  }
}

各ツールの設定ファイルの場所:

ツール

設定ファイル

Claude Code

~/.claude/claude_desktop_config.json

Codex

~/.codex/config.json

Cursor

.cursor/mcp.json（プロジェクト）または ~/.cursor/mcp.json（グローバル）

Gemini CLI

~/.gemini/settings.json

ツール

  • search_realtime: Yahoo!リアルタイム検索を呼び出します。

この MCP を使うべき場面、Markdown の出力構造、output_format の使い分けは、MCP の instructions と description に入れています。

運用方針にあわせてClaudeCode、Codex等用いて改変するのがおすすめです。

ツール呼び出し例

画像付き投稿を人気順で 20 件:

{
  "query": "#AI",
  "sort": "popular",
  "media_type": "image",
  "limit": 20,
  "output_format": "markdown"
}

特定ユーザーの動画付き投稿:

{
  "query": "ID:nhk_news",
  "media_type": "video",
  "limit": 10
}

2 ページ分をまとめて取得:

{
  "query": "アニメ",
  "pages": 2,
  "limit": 20
}

期間指定:

{
  "query": "アニメ",
  "since": "2026-01-01T00:00:00+09:00",
  "until": "2026-03-01T00:00:00+09:00"
}

ライセンス

MIT License です。利用、改変、再配布、商用利用などご自由にお使いください。

Available Tools

1 tool
search_realtimeA

Yahoo!リアルタイム検索で最近の公開投稿を検索します。

現在の反応、トレンド、ハッシュタグ、アカウント指定検索、日本語圏の話題、 画像や動画付き投稿を探すときに使います。一般的な Web 検索や公式情報の確認には 使わないでください。

主な引数:

  • query: 検索語です。"#hashtag", "-word", "A OR B", "ID:username", "@username", "URL:domain" などの検索演算子も使えます。

  • sort: "latest" は新着順、"popular" は反応が多い投稿を優先します。

  • media_type: "image", "video", "all" を指定できます。標準は "image" です。

  • limit: 1 ページあたりの件数です。1 から 40 まで指定できます。

  • pages: 取得するページ数です。1 から 25 まで指定できます。ページ数が増えるほど API へのリクエストも増えます。

  • start: 取得開始位置です。

  • since / until: Unix 秒、または ISO 8601 形式の日時を指定できます。

  • output_format: 標準は "markdown" です。構造化データが必要なときは "compact_json"、詳しい整形済みデータが必要なときは "full_json"、元 API の レスポンス確認には "raw_json" を使います。

Markdown 出力の構造:

  • H1 に検索語を表示します。

  • 先頭の箇条書きに取得件数、推定総件数、検索条件を表示します。

  • 投稿ごとに H3 を作り、著者、ISO 形式の投稿時刻、反応数、投稿リンクを表示します。

  • 投稿本文は Yahoo 側の displayTextBody/displayText 由来で、引用として表示します。

  • 外部リンクは Markdown の箇条書きで表示します。タイトルがある場合は title、 ない場合は display URL または URL を使います。

  • メディア URL はラベルを繰り返さず、通常の箇条書きで表示します。

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
queryYes
sortNolatest
media_typeNoimage
limitNo
pagesNo
startNo
oldest_tweet_idNo
sinceNo
untilNo
output_formatNomarkdown

Output Schema

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescription
resultYes

TDQS

A4.9/5.0
Behavior5/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations provided, the description fully covers behavioral aspects: it searches Yahoo! real-time search, returns posts in multiple formats, explains output structure, notes that increasing pages increases API requests, and details parameter effects. No contradictions or missing critical traits.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is well-structured: header with purpose, then parameter list, then output format details. It is slightly long but every sentence is informative. Front-loaded with key info. Could be slightly more concise, but still highly effective.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness5/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Given the tool's complexity (10 parameters, multiple output formats, detailed output structure), the description is complete. It covers use cases, parameter details, output format, and internal behavior. Although an output schema exists, the description still adds value by explaining the Markdown structure.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters5/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema coverage is 0%, so the description must add meaning. It does so comprehensively, explaining each parameter (query with operators, sort, media_type, limit, pages, start, since/until, output_format) with examples and context. This far exceeds baseline expectations.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description explicitly states the tool's purpose: searching recent public posts using Yahoo!リアルタイム検索, with specific use cases (reactions, trends, hashtags, accounts, Japanese topics, images/videos) and explicit exclusion (general web search, official info). This is a specific verb+resource with clear differentiation from potential alternatives.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines5/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description provides clear guidance on when to use the tool (real-time search for recent posts) and when not to (general web search, official info). It also explains parameters and their intended use, giving the agent sufficient context to decide.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 1 tool updatev0.1.0
    • First observedsearch_realtime
Deploy Server
One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

TDQS

A4.7/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

With only one tool, there is no possibility of confusion. The tool's purpose is clearly defined and distinct.

Naming Consistency5/5

The single tool name 'search_realtime' follows a clear verb_noun pattern, consistent with best practices.

Tool Count2/5

A single tool feels too few for a server, even if well-scoped. The typical range for a coherent set is 3-15 tools.

Completeness5/5

The tool provides comprehensive search capabilities with parameters for query, sorting, media type, pagination, time range, and output formats, covering all likely use cases for real-time search.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • ORZ MCP

    sunwu51
    F
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Provides web search capabilities across multiple engines and webpage content fetching to simplified Markdown. It enables AI assistants to access real-time internet information and extract text from specific URLs.
    2
    13
    -
  • AnySearch by anysearch-ai

    AnySearchofficial

    anysearch-ai
    A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Unified real-time search engine skill for AI agents.
    1,845
    Apache 2.0

  • Grok2API MCP Server

    wousp112
    A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables real-time web and Twitter/X search via Grok, returning structured results with source URLs, confidence scores, and key points. Supports multiple output modes, language options, and time range filtering.
    22 npm
    4
    MIT