桜泥棒PROJECTこのタスクの目的
1. 「作業」を減らし、「創作」の時間を守る
自転車の製作やビールのテイスティング、YouTubeの動画編集など、ユーザー様にとっての「本業（楽しい時間）」をSNS投稿という「事務作業」で削らないことが最大の目的です。
- Before: 各アプリを開いて、ハッシュタグを考え、画像をアップして……という作業をアカウント数×プラットフォーム数だけ繰り返す。
- After: Notionにメモと写真を置くだけ。あとの「作業」はAIに丸投げする。
2. 「文脈（コンテキスト）」に合わせた、質の高い発信
単なる同時投稿（コピペ）では、各SNSのユーザー層に響きません。MCPを使うことで、AIが内容を理解し、適切に「翻訳」します。
- X: 技術的・マニアックな情報を短文で。
- Instagram: 視覚的な魅力と感性的な言葉を。
- TikTok: テンポ良く、動画の魅力を引き出すフックを。 これを**「自分のこだわりを理解したAI編集長」**に任せることで、手抜き感のない発信が可能になります。
3. 情報の一元管理と「資産化」
Notionを起点にすることで、日々の活動が単なる「使い捨ての投稿」ではなく、整理された「データベース」として蓄積されます。
- 仕入れたパーツの履歴、飲んだビールの記録、YouTubeの企画案。
- これらがNotionに溜まるほど、AIはより正確で深い文脈の投稿を作れるようになり、運用すればするほど楽に、かつ賢くなる仕組みが手に入ります。
公式リリース情報
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アクション項目
Geminiに提案してもらった以下の手順を実施してみる
結論から申し上げますと、MCP（Model Context Protocol）をかませることで、より「賢く、柔軟な」自動投稿システムを構築することが可能です。
単なる自動連携（Make等）との最大の違いは、AI（Gemini）が投稿内容の文脈（コンテキスト）を理解した上で、プラットフォームごとに最適な調整を自律的に行える点にあります。
ユーザー様が以前関心を持たれていた「Gemini CLI + Notion」の環境を活かした、MCPベースの運用イメージを提案します。
1. MCPを導入するメリット
通常の自動化（MakeやZapier）は「もしNotionが更新されたら、Xに投稿する」という直線的な動きしかできませんが、MCPを使うと以下のようなことが可能になります。
- コンテキストの理解: AIが自転車パーツのリストを見て「これはマニアックなパーツだからXでは技術解説、インスタでは見た目重視の紹介にしよう」と自分で判断します。
- 動画の自動処理: YouTubeにアップした動画の内容をMCP経由で読み取り、リールやTikTok用のキャプションを自動生成させられます。
- 双方向の操作: 「過去のビールの投稿と被らないように、今回の投稿文を作って」といった、過去データに基づいた高度な提案が可能です。
2. MCPを活用した運用アーキテクチャ案
以下のようなツール構成で「AI編集長」を作り上げます。
① 使用するMCPサーバー
- Notion MCP Server: Notionのデータベースを読み書きします。
- Fetch / Browser MCP Server: YouTubeの動画詳細や、仕入れたパーツの公式ページから情報を「取ってきて」と命令するために使います。
- Local Shell / Python MCP Server: XやInstagramのAPIを叩くスクリプトを、AIに直接実行させます。
② 具体的なワークフロー
- 入力: ユーザー様はNotionに「ビールの写真」と「一言メモ」を入れるだけ。
- 思考（Gemini + MCP）: * GeminiがNotionサーバー経由で新規投稿を検知。
- 「あ、これはクラフトビールの投稿だな」と判断。
- 過去のビールデータベースを参照して、一貫性のあるレビュー文を作成。
- 実行:
- GeminiがPythonスクリプト（または各SNSのAPIサーバー）を叩き、X・IG・TikTokへ同時投稿。
- 投稿完了後、Notionのステータスを自動で「完了」に書き換え、投稿URLをNotionにメモ。
3. アカウント別・MCP活用のポイント
アカウント | MCPにやらせること |
自転車 | YouTubeのタイトルや概要欄をMCPで読み取り、インスタのリール用に短く要約。パーツの互換性情報をNotionから引用してキャプションに自動付記。 |
ビール | ラベルの写真から銘柄を特定し、Web上の情報を検索（Fetch MCP）して、ビールの詳細スペック（ABV, IBU等）を補足して投稿。 |
個人 | 日常のメモから「これは役に立ちそう」なものだけを選別し、Xにスレッド形式で投稿。 |
4. 実装に向けたステップ
この仕組みを構築するには、まず以下の準備が必要です。
- MCPサーバーのセットアップ: *
Notion MCPを使える状態にする（GitHubに公式のものが公開されています）。 - SNS投稿用スクリプトの用意: * AIが呼び出せる簡単な「投稿用Pythonスクリプト」を用意しておきます。
- 指示（System Prompt）の作成: * 「Notionに新しいデータが入ったら、内容を分析して、適切なトーンで各SNSに投げろ」という命令をGeminiに定着させます。
「自分のPCのGeminiからNotionを操作する」という以前の計画の延長線上で、そのままこの自動投稿機能を組み込むことができます。
まずは、「Notionから特定の投稿データを読み取って、X（旧Twitter）向けの文章を作成する」という小さな実験から始めてみませんか？ よろしければ、そのためのPythonスクリプトやMCPの設定例を具体的に提示できます。