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