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【MCPのトリセツ #10】Raindrop.io MCP Server: 便利なブックマークサービスをAIから使う

2025/03/10に公開

💡 MCPの始め方シリーズについて

Claude などの AI を強化する「MCP(Model Context Protocol)」の導入方法と活用テクニックのシリーズ。今回は、Raindrop.io MCPサーバーの導入方法と活用テクニックを紹介します。AI との会話で Raindrop.io のブックマークにアクセスできるので、過去にマークしていた情報を容易に引き出せるようになります!

シリーズ目次

  1. MCPの概要と導入方法
  2. Filesystem MCP Server: AIでローカルファイルを扱う
  3. YouTube MCPサーバー:動画の内容を取得
  4. mcp-pandoc: AIでドキュメント形式を変換
  5. GitHub MCPサーバー: AIでリポジトリを管理
  6. Figma MCP:デザインとコードを効率的に連携
  7. Slack MCPサーバー:チームコミュニケーションを強化
  8. Firecrawl MCP:スクレイピングでウェブ情報を取得・分析
  9. Markdownify MCP Server: WebページやPDFをMarkdown文書化
  10. Raindrop.io MCP Server: 便利なブックマークサービスをAIから使う
  11. Fetch MCP Server: ウェブコンテンツを取得・処理
  12. Blender MCP Server: 会話で Blender を操作し3Dモデルを作成
  13. Perplexity MCP Server: Perplexity ならではの検索をAIとの会話で実行

参考: ウェブの情報を取得するMCPの使い分け (Fetch、Firecrawl、Markdownify)


hiromitsusasaki/raindrop-io-mcp-server - Github

🚀 Raindrop.io MCP Server でできること

Raindrop.io のブックマークサービスと連携し、以下のことができます。

  • ブックマークの検索(search-bookmarks)
  • コレクションの一覧表示(list-collections)
  • ブックマークの作成(create-bookmark)

👨‍💻 Raindrop.io MCP Server プロンプトのサンプル

ブックマークを検索する

「python」というキーワードでブックマークを検索して
以下の条件でブックマークを検索して:
キーワード: python
並び順: 更新日時の新しい順
表示件数: 10件

タグで検索する

「programming」と「tutorial」のタグが付いたブックマークを探して

複数条件での詳細検索

以下の条件でブックマークを検索して:
キーワード: machine learning
タグ: AI, tutorial
ページ: 1
表示数: 10
並び順: 作成日の新しい順

単語全体一致検索

「python」という単語だけに完全一致するブックマークを検索して
(「python3」や「pythonista」は含まない)

指定ドメインで検索

「github.com」ドメインのブックマークだけを表示して

ドメインによる並べ替え

「programming」タグのブックマークをドメイン名順で表示して

作成日や更新日での並べ替え

すべてのブックマークを更新日の古い順で表示して

コレクション一覧を表示する

Raindropのコレクション一覧を表示して

特定のコレクション内を検索する

コレクションID「12345」内で「デザイン」に関するブックマークを検索して

コレクション情報と検索の組み合わせ

まずコレクション一覧を表示して、その後で最も大きいコレクション内を「tutorial」で検索して

ブックマークを追加

https://example.com というURLをRaindropに「サンプルサイト」というタイトルで保存して
次のURLをブックマークに追加して:
URL: https://developer.mozilla.org
タイトル: MDN Web Docs
タグ: web, programming, documentation

特定のコレクションにブックマークを追加

https://www.wikipedia.org をコレクションID「12345」に「Wikipedia」というタイトルで保存して

🛠️ インストールと設定

インストールするディレクトリに移動

cd ~/tools/mcp-server

AI作業用フォルダにクローン

git clone https://github.com/hiromitsusasaki/raindrop-io-mcp-server

中に移動

cd raindrop-io-mcp-server

インストール

npm install

アクセストークンを発行し環境変数を設定する。

まずは、Raindrop.io の設定画面の 統合パネル の "開発者向け" で "作成 new app" ボタン。判別しやすい名前を付け(例:mcp-server) "作成" ボタン。作成されたものをクリック、"Create test token" リンクをクリックで、アクセストークンが生成されるのでそれをコピー。

そして、.env を作成し、上記で得たアクセストークンを環境変数に設定する。

touch .env
echo 'RAINDROP_TOKEN=your_access_token_here' >> .env

ビルド

npm run build

MCPサーバーを起動 (Claude Desktop 再起動で OK)

npm start

Claude デスクトップ側の設定

"args" にインストールしたフォルダ内にある index.js の絶対パスを設定。

{
  "mcpServers": {
    "raindrop": {
      "command": "node",
      "args": ["PATH_TO_BUILD/index.js"],
      "env": {
        "RAINDROP_TOKEN": "your_access_token_here"
      }
    }
  }
}

📝 まとめ

Raindrop.io MCP Serverは、AIとRaindrop.ioブックマークサービスを連携させる強力なツールです。この連携により、以下のようなメリットが得られます:

  • AIとの対話だけで、過去に保存したブックマークに簡単にアクセス可能
  • キーワード、タグ、ドメインなど多様な条件での柔軟な検索
  • 会話の流れの中で新しいブックマークを追加できる利便性
  • コレクション管理を通じた情報の整理と活用

特に情報収集や研究、プロジェクト管理などの場面で、Raindrop.io MCPは過去に保存した有用な情報を素早く引き出し、現在の作業に活かすことを可能にします。他のMCPサーバーと組み合わせることで、情報の収集、保存、検索、活用までの一連のワークフローをさらに効率化できます。

ぜひRaindrop.io MCPを導入して、ブックマーク管理をAIと連携させた新しい情報活用の形を体験してみてください!

📚 参考リンク

これでMCPサーバー入門シリーズは一旦完結です。シリーズの最初から読み直したい方はMCPの概要と導入方法からどうぞ!

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