🤝 Quaily MCPとAIを使った共創：Cursorを例に

私は現在、Obsidianの代わりにCursorを使うことがあります。

CursorのLLMの基礎モデルの能力は優れており、文章を書く際にAgentと併用すると、誤字脱字の修正、内容の補足、AIとの新しいアイデアの探索など、非常に使いやすいです。

Quailyに直接投稿できたら良いのに...そんな考えから、QuailyのMCPを開発しました。

quail-cliのMCPモード

この機能はquail-cliに組み込まれており、現在は実験段階です。

簡単に言えば、quail-cliが検索、記事の投稿、要約の生成などの一連のツールを提供し、これらのツールをMCPプロトコルを通じてAIに提供することで、AIモデルが状況に応じてこれらのツールを呼び出せるようにしています。

そのため、quail-cliのMCPを通じて、CursorのAgentはQuailyで以前の記事を検索したり、内容を下書きしたり、さらには投稿したりすることができます。

quail-cliのインストール

quail-cliのGitHubリポジトリから対応するバイナリファイルをダウンロードできます。

ダウンロードが完了したら、例えば~/Applicationsなどのディレクトリに配置してください。このファイルに実行権限を付与することを忘れないでください。

MCPの起動

現在、MCPは2つのモードをサポートしています：

• SSEモード：SSEプロトコルを通じてメッセージを送信し、プロセスの実行を維持する必要があります
• stdioモード：標準入出力を通じてメッセージを送信し、MCPをサポートする

ここではstdioモードを例に説明します。

CursorのMCP設定で、Commandタイプ（つまりstdio）を選択し、先ほど保存したquail-cliのパスを入力します（例：~/Applications/quail-cli）。そして、後ろにmcpパラメータを追加します：

{
  "mcpServers": {
    "quail": {
      "command": "~/Applications/quail-cli",
      "args": [
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

保存をクリックすると、CursorでMCPを使用できるようになります。

MCPが正常に動作しているかテストする

CursorのComposerパネルを開き、Agentモードを選択して、次のように入力します：

Quailyにログインする

MCPが正常に動作していれば、CursorがMCPツールquaily_loginを呼び出してQuailyにログインするのが見えるはずです。

ログインが成功したら、他のツールも使用できます。例えば、次のように入力してみてください：

QuailyでAICGに関する記事を検索する

このとき、CursorはMCPツールquaily_searchを呼び出してAIに関する記事を検索します。

検索結果はCursorのComposerパネルに表示されます。

AIとの共同創作

Quailyチャンネル「AIGC Weekly」で毎週AIの進展について投稿しているテクノロジーブロガー、歸藏を紹介しましょう。彼はQuaily MCP機能について聞き、自分のワークフローに統合することにしました。以下は彼の体験です：

ステップ1：既存のコンテンツの調査

歸藏はClaude Codeに関する新しい記事を書く計画を立てていますが、まずこのトピックについて以前書いた記事を確認したいと思います。

私のQuailyチャンネルでClaude Codeに関する記事を見つけられますか？

このとき、AIはquaily_search、quaily_get_channel_postsツールを使用してClaude Codeに関する記事を検索します。

数秒後、歸藏はClaude Codeに関する記事の要約を受け取りました：

AIGC Weeklyチャンネルの最近の記事の中で、AIGC Weekly #111が現在Claude Codeについて詳しく紹介している唯一の記事であることがわかりました。この記事は2025年3月3日に公開され、最新の関連情報です。
Claude Codeに関する主な情報をまとめると：
...

ステップ2：協力してコンテンツを作成

歸藏は既にカバーしている内容を知り、新しい記事の下書きを始める準備ができました。彼はAIに次のように指示します：

Claude Codeの最新の進展に関する新しい記事を下書きしてください。私の以前の記事への参照を含めてください。
私の以前の記事の文体を参考にしてください。
これが過去1ヶ月の進展です：

1. [... ポイント1]
2. [... ポイント2]
3. [... ポイント3]

このとき、AIはMCPインターフェースを通じて作業し、歸藏と協力して下書きを始めます。AIは以下のことができます：

• 参考として彼の以前のコンテンツにアクセスする
• 彼の文体に基づいてタイトルとアウトラインを提案する
• 彼のトーンを維持しながら、一部のコンテンツを下書きする
• 適切に彼の以前の作品を引用する

プロセス全体を通じて、歸藏とAIは対話を行い、歸藏はフィードバック、方向性、修正を提供し、AIは研究と初期の下書きの重労働を処理します。

ステップ3：自信を持って投稿

数回の反復を経て、歸藏は記事に満足しました。彼は簡単に言います：

この記事のいくつかの要約とタグを生成してください
そして、この記事を投稿し、記事のURLを教えてください

AIはquaily_generate_metadata quaily_generate_tags quaily_save_postおよびquaily_publish_postツールを使用して投稿プロセス全体を処理し、歸藏に記事のURLを伝えます：

quail-zhチャンネルにこの記事を投稿します。まず、記事を保存して公開しましょう。
[quaily_save_postツールを呼び出して記事を保存]
記事が保存されました。次に公開しましょう：
[quaily_publish_postツールを呼び出して記事を公開]
記事が正常に公開されました！以下のリンクからアクセスできます：
[... 記事のURL]

Quaily MCPの利点

コンテキストスイッチングを排除し、構想から投稿までのシームレスなワークフローを作成するからです。利点には以下が含まれます：

1. 時間効率：以前は異なるインターフェースで複数のステップを実行する必要があったタスクが、単一の対話で完了できるようになりました。
2. 知識の連続性：AIがあなたの投稿履歴全体にアクセスでき、一貫性を確保し、記事間の意味のある関連付けを可能にします。
3. 摩擦の減少：構想と投稿の間の技術的な障壁を下げることで、クリエイターはプロセスではなく品質に集中できます。
4. 自然言語制御：複雑なタスクをコマンド構文を覚える必要なく、単純な会話のプロンプトで開始できます。

今すぐ始める

Quaily MCPの機能は実験的なものですが、コンテンツ作成の未来の興奮的な一瞥を示しています。その未来では、人間の創造性とAIの支援の境界がますます流動的で効率的になっています。

自分で試してみたい場合は、今すぐ始めましょう：

1. GitHubリポジトリの指示に従ってquail-cliをインストールします
2. Quailyアカウントで認証します
3. MCPをサポートするクライアントを選択し、MCPを起動します
4. 創作を始めます