conan-mcp-agent

名探偵コナン解説ショート動画チャンネル運用のための MCP サーバー＋自動化一式。

構成

conan-mcp-agent/
├── server.py                          # MCPサーバー本体（Claude Desktop/Codeから接続する）
├── tools/
│   └── daily_search.py                # GitHub Actionsが毎日実行する検索スクリプト
├── templates/
│   └── script_templates.md            # 学習済みの台本の型（謎解き型／裏話暴露型）
├── topics/                            # 毎日の検索結果がここに自動で溜まっていく
├── frames/                            # 動画分析時に抽出したフレーム画像の保存先
└── .github/workflows/
    └── daily_topic_search.yml         # 毎朝7時(JST)に自動でネタ検索するワークフロー

Related MCP server: mcp-xhs-publisher

できること

つまり「台本執筆エージェント」は独立したプログラムではなく、 MCPツールで武装したClaude自身が担う設計です。ネタ検索と動画分析だけを 道具として渡し、実際に書く・考えるのはClaudeの役割にしています。

セットアップ手順

1. GitHubリポジトリを作る

このフォルダの中身をそのまま新しいGitHubリポジトリにpushしてください。

cd conan-mcp-agent
git init
git add .
git commit -m "初期セットアップ"
git branch -M main
git remote add origin https://github.com/<あなたのユーザー名>/conan-mcp-agent.git
git push -u origin main

pushするだけで、GitHub Actionsが毎朝7時(JST)に自動でニュース検索を実行し、 topics/ フォルダにMarkdownを追加コミットしていきます。 （GitHubリポジトリの Settings → Actions → General で 「Workflow permissions」を "Read and write permissions" にしておいてください）

すぐ試したい場合は、GitHubのActionsタブから daily_topic_search を 手動実行（workflow_dispatch）することもできます。

2. ローカルの依存関係をインストール

pip install mcp

（動画分析には ffmpeg が必要です。Macなら brew install ffmpeg）

3. Claude Desktop / Claude Code に接続する

Claude Desktopの設定ファイル（claude_desktop_config.json）に追加：

{
  "mcpServers": {
    "conan-agent": {
      "command": "python3",
      "args": ["/absolute/path/to/conan-mcp-agent/server.py"]
    }
  }
}

Claude Codeの場合は claude mcp add コマンド、またはプロジェクトの .mcp.json に同様の設定を追加してください。

4. 実際の使い方（Claudeとの会話イメージ）

• 「今日のネタ候補見せて」→ Claudeが topics/ の最新ファイルを読んで提案

• 「この動画を分析して」→ Claudeが extract_video_telops でフレームを抽出し、 画像を見てテロップを書き起こし、型に沿って分析

• 「この話題で台本書いて」→ Claudeが get_script_templates で型を確認し、 テンプレートに沿って60秒台本を執筆

今後拡張したい場合

• search_conan_topics はGoogle News RSSベース（無料・APIキー不要）。 YouTubeのトレンドやXの話題も拾いたくなったら、YouTube Data API等を 同じ形で tools/ に追加していけます。

• 台本の「型」が増えてきたら templates/script_templates.md に追記していく。 これがそのままClaudeの学習内容として蓄積されます。