Bilibii MCP Server
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Bilibii MCP Server

MCPプロトコルに基づくB站フォロワー数検索サービスで、ユーザーIDを通じてB站ユーザーのフォロワー数を取得し、大規模モデルとの統合に対応しています。
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8.7K

Bilibiliフォロワー数検索MCPサービスとは?

これはMCPプロトコルに基づくサービスで、専門的に哔哩哔哩(B站)ユーザーのフォロワー数を検索するために使用されます。あなたはただB站ユーザーIDを提供するだけで、そのユーザーのフォロワー数とユーザー名の情報をすばやく取得できます。

Bilibiliフォロワー数検索サービスの使い方は?

使用方法は非常に簡単です。1) B站ユーザーIDを取得する 2) MCPツールを通じて検索リクエストを送信する 3) フォロワー数の結果を取得する。複雑な設定は必要なく、あなたのAIアプリにすばやく統合できます。

適用シーン

B站ユーザーデータを取得する必要があるAIアプリ開発、ソーシャルメディア分析、フォロワー増加監視などのシーンに適しています。特にClaudeやGPTなどの大型言語モデルとの統合に最適です。

主な機能

B站フォロワー数検索
B站ユーザーIDを通じて直接そのユーザーのフォロワー数とユーザー名を検索する
MCPプロトコル対応
標準のMCPプロトコルを採用し、各種AIモデルとシームレスに統合できます。
エラー処理メカニズム
失敗したリクエストを自動的に再試行し、詳細なエラーログを記録して問題の調査に便利です。
利点
検索速度が速く、応答時間が短い
ユーザーIDを使用して検索するため、結果が正確で信頼性が高い
標準のMCPプロトコルをサポートし、統合が容易です。
詳細なエラーログ記録を提供する
制限
ユーザーIDを通じた検索のみサポートし、ユーザー名での直接検索はサポートしていません。
事前にB站ユーザーIDを取得する必要があります。
検索頻度はB站APIの制限を受けます。

使い方

B站ユーザーIDを取得する
ユーザー空間ページにアクセスし、URLから数字のIDを取得します(例:https://space.bilibili.com/163637592 の163637592)。
MCPサーバーを起動する
プロジェクトディレクトリで起動コマンドを実行します。
MCP Inspectorでテストする
Inspectorツールに接続し、getBilibiliFollowerCount機能を選択し、ユーザーIDを入力して検索を実行します。

使用例

単一のUP主のフォロワー数を検索する
特定のB站UP主の現在のフォロワー数を取得する
フォロワー増加分析
定期的にフォロワー数の変化を検索し、増加傾向を分析する

よくある質問

なぜユーザー名ではなくユーザーIDを使用して検索する必要があるのですか?
B站ユーザーIDをどのように取得しますか?
検索に失敗した場合はどうすればいいですか?

関連リソース

MCPプロトコル公式ドキュメント
Model Context Protocolの公式技術ドキュメント
Bilibili APIリファレンス
B站オープンAPIインターフェースドキュメント
GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコードと最新バージョン

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

V
Vestige
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
Rust
11.0K
4.5ポイント
M
Moltbrain
MoltBrainは、OpenClaw、MoltBook、Claude Code用に設計された長期記憶層プラグインで、自動的にプロジェクトのコンテキストを学習し、思い出すことができます。スマートな検索、観察記録、分析統計、永続的なストレージ機能を提供します。
TypeScript
11.7K
4.5ポイント
B
Bm.md
機能豊富なMarkdown排版ツールで、様々なスタイルテーマとプラットフォーム対応をサポートし、リアルタイム編集プレビュー、画像エクスポート、API統合機能を提供します
TypeScript
17.4K
5ポイント
S
Security Detections MCP
Security Detections MCPは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL形式を含む統一されたセキュリティ検出ルールデータベースをクエリできます。最新のバージョン3.0は自律型検出エンジニアリングプラットフォームにアップグレードされ、自動的に脅威インテリジェンスからTTPを抽出し、カバレッジのギャップを分析し、SIEMネイティブ形式の検出ルールを生成し、テストを実行して検証できます。プロジェクトには71以上のツール、11の事前構築されたワークフロープロンプト、および知識グラフシステムが含まれ、複数のSIEMプラットフォームをサポートしています。
TypeScript
9.1K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
11.4K
5ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
11.2K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
11.0K
5ポイント
A
Apify MCP Server
Apify MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくツールで、AIアシスタントが数千の既成のクローラー、スクレイパー、自動化ツール(Apifyアクター)を通じて、ソーシャルメディア、検索エンジン、電子商取引などのウェブサイトからデータを抽出できるようにします。OAuthとSkyfireプロキシ支払いをサポートしており、HTTPSエンドポイントまたはローカルのstdio方式でClaude、VS CodeなどのMCPクライアントに統合できます。
TypeScript
13.0K
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
28.5K
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
94.7K
4.7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
23.8K
4.5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
44.5K
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
26.3K
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#
35.3K
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
23.0K
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
36.5K
4.5ポイント
AIBase
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