Data Omnifeeds MCP
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Data Omnifeeds MCP

Recall Data Omnifeedsは、多プラットフォームのデータアクセスを提供するMCPサーバーで、Twitter、Substack、CoinGeckoのデータインターフェースを統合し、AIモデルに統一的なデータ分析とインタラクション能力を提供します。
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6.2K

Recall Data Omnifeedsとは?

Recall Data Omnifeedsは、Model Context Protocol (MCP) に基づくサーバーで、Twitter、Substack、CoinGeckoなどの複数のデータソースへの統一アクセスを提供します。このサーバーを通じて、これらのプラットフォーム上のコンテンツを簡単に取得、分析、およびインタラクションできます。

Recall Data Omnifeedsの使い方は?

サーバーをインストール、設定、起動するだけで、豊富なAPI機能を利用できます。たとえば、キーワードを検索してツイートを取得したり、人気のトピックを探したり、暗号通貨の価格を分析したりできます。

適用シーン

Recall Data Omnifeedsは、クロスプラットフォームのデータ分析が必要な開発者、研究者、コンテンツクリエイターに適しています。たとえば、ソーシャルメディアのトレンド研究、ブロックチェーンプロジェクトの追跡、ニュースの集約などです。

主要機能

Twitter統合
ユーザープロファイルの取得、ツイートの送信、いいね、リツイートなどの機能が含まれ、ダイレクトメッセージのやり取りもサポートします。
Substack統合
記事、コメント、特定の出版物の情報を検索でき、コンテンツ管理と分析が容易になります。
CoinGecko統合
暗号通貨の価格照会、コントラクトアドレスの検索、市場トレンド分析などの機能を提供します。
全面的な検索ツール
異なるプラットフォームで高度な検索を実行し、必要なコンテンツをすばやく見つけることができます。
利点
複数プラットフォームのデータ統合をサポートし、開発プロセスを簡素化します。
強力なAPI機能が幅広いアプリケーションシーンをカバーします。
既存のシステムに容易に統合でき、開発コストを削減します。
制限
一部の高度な機能を正常に使用するには、APIキーを設定する必要があります。
リアルタイム性能が高いシーンでは、遅延を最適化する必要がある場合があります。

使い方

リポジトリをクローンして依存関係をインストールする
まず、Gitを使用してプロジェクトコードをクローンし、npm installを実行して必要な依存パッケージをインストールします。
環境変数を設定する
.envファイルを作成し、Twitterアカウント情報やCoinGecko APIキーなどのAPI認証情報を追加します。
サーバーを構築して起動する
設定が完了したら、npm run buildを使用してコードをコンパイルし、サーバーを起動します。

使用例

例1:人気のツイートを検索する
Recall Data Omnifeedsを利用して、最近言及された人気の暗号通貨のツイートを検索します。
例2:Substackの記事を取得する
Substackから特定の出版物の最新記事を取得します。

よくある質問

Twitter APIキーをどのように登録しますか?
Recall Data Omnifeedsは無料版をサポートしていますか?

関連リソース

公式ドキュメント
詳細なAPIリファレンスガイドです。
GitHubリポジトリ
オープンソースのコードリポジトリです。
チュートリアルビデオ
素早く使い始めるためのチュートリアルです。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

P
Praisonai
PraisonAIは、自動反省機能を備えた本番環境で使用可能な多AIエージェントフレームワークです。簡単なタスクから複雑な課題まで、様々な問題を自動的に解決するAIエージェントを作成することを目的としています。PraisonAIエージェント、AG2、CrewAIを低コードソリューションに統合することで、多エージェントLLMシステムの構築と管理を簡素化し、簡単さ、カスタマイズ性、および効果的な人間との協働を重視しています。
Python
7.6K
5ポイント
M
Maverick MCP
MaverickMCPはFastMCP 2.0に基づく個人株式分析サーバーであり、Claude DesktopなどのMCPクライアントに専門レベルの金融データ分析、技術指標計算、ポートフォリオ最適化ツールを提供する。これは520株のスタンダード500株データを事前に設定し、複雑な認証なしでローカルに実行できるように、さまざまな技術分析戦略と並列処理をサポートしています。
Python
10.5K
4ポイント
K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
17.8K
5ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
12.2K
5ポイント
A
Apple Health MCP
SQLでAppleの健康データをクエリするためのMCPサーバーで、DuckDBをベースにした効率的な分析をサポートし、自然言語クエリと自動レポートの生成が可能です。
TypeScript
10.1K
4.5ポイント
M
MCP Server Airbnb
認証済み
Airbnbの宿泊施設検索と詳細照会のMCPサービス
TypeScript
14.8K
4ポイント
F
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCPサーバーは、Firecrawlのウェブページ取得機能を統合したモデルコンテキストプロトコルサーバーで、豊富なウェブページ取得、検索、コンテンツ抽出機能を提供します。
TypeScript
102.0K
5ポイント
R
Rednote MCP
RedNote MCPは、小红书のコンテンツへのアクセスを提供するツールで、認証管理、キーワードによるノート検索、コマンドラインによる初期化などの機能をサポートし、URLを通じてノートコンテンツにアクセスできます。
TypeScript
12.1K
4.5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
16.0K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
20.6K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
67.9K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
33.7K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
17.9K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
24.3K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
17.7K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
27.7K
4.5ポイント
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