Kabo MCP ドキュメント

クイックスタート

数分で接続できます。

Kabo は、HTTP でリモート MCP サーバーを追加でき、OAuth でサインインできるクライアントで動きます。メニュー名は違っても、手順は同じです。

1. リモートサーバーを追加

   クライアントの MCP またはコネクタ設定を開き、URL https://kabo.sh/mcp-pub のサーバーを追加します。

2. Kabo にサインイン

   クライアントがブラウザで Kabo のサインインページを開きます。サインインまたはアカウントを作成し、Kabo が求めるアクセスを確認して承認します。

3. 利用可能なツールを確認する

   空のオブジェクトで get_research_capabilities を呼び出すようアシスタントに依頼します。アカウントで利用可能なデータ調査ツールを、利用枠を消費せずに確認できます。

{
  "mcpServers": {
    "kabo": {
      "url": "https://kabo.sh/mcp-pub"
    }
  }
}

クライアントが JSON ファイルで設定する場合、エントリはたいていこのようになります。項目名はクライアントごとに違うので、各ドキュメントを確認してください。

Skills

MCP 接続に Skills を追加します。

接続はお済みですか？Kabo の 10 個の任意の Skills で、アカウントの振り返り、トレンドや競合の調査、動画分析、アイデアや台本の作成を進められます。既存の MCP 接続と Kabo のログインをそのまま使います。MCP に接続するだけでは Skills はインストールされません。

Kabo Skills は、パソコン、リモートワークスペース、クラウド環境で動作する互換性のあるエージェントで利用できます。Codex、Claude Code、Cursor は例であり、対応環境のすべてではありません。

エージェントの実行環境には、SKILL.md と付属ファイルの読み込み、Python 3 による必要なスクリプトの実行、認可済みの Kabo MCP 接続の利用が必要です。対応可否はこれらの機能によって決まり、画面がデスクトップアプリか Web ページかでは決まりません。

公式リポジトリと README
https://github.com/kabo-sh/kabo-mcp-plugin

方法1：GitHub リポジトリをクローン

git clone --branch stable --single-branch https://github.com/kabo-sh/kabo-mcp-plugin.git

クローン後、kabo-mcp-plugin/skills/ 内の完全な Skill フォルダーを読み込むようにエージェントを設定するか、対応する Skills の保存先へコピーまたはインポートしてください。スクリプト、参考資料、アセットをすべて保持してください。クローンだけではエージェントへの Skills 登録は完了しません。

方法2：skills CLI（npx）を利用

skills CLI は任意のインストール方法です。GitHub リポジトリのクローンや ZIP のダウンロードも選べます。利用環境や好みに合う方法を選んでください。

npx skills add 'kabo-sh/kabo-mcp-plugin#stable' --skill '*'

プロジェクトのディレクトリでこのコマンドを実行し、インストーラーでエージェントを選びます。既定では現在のプロジェクトにインストールされます。すべてのプロジェクトで使うには -g を追加します。

CLI の指定例：--agent codex、--agent claude-code、--agent cursor。Kabo Skills を利用できるエージェントは、これらの例に限定されません。

npx skills list でインストールを確認します。グローバルにインストールした場合は npx skills list -g を使います。クライアントで新しいセッションを開始して Skills を読み込みます。

方法3：ZIP をダウンロード

リリースの ZIP にはプラグイン全体が含まれます。Skills のみを手動でインストールする場合は、skills/ 内の各フォルダーを、スクリプト、参考資料、アセットを含めてクライアントの Skills ディレクトリにコピーします。SKILL.md だけでは不十分です。手動コピーは CLI の更新対象として管理されません。

バージョンと更新

stable ブランチは公開済みリリースに追従します。インストール済みの Skills はバックグラウンドで自動更新されません。GitHub Releases で新しいバージョンとリリースノートを確認し、必要なタイミングで更新してください。

git -C kabo-mcp-plugin pull --ff-only

stable ブランチのクローンを更新するには、kabo-mcp-plugin があるディレクトリでこのコマンドを実行してください。Skill フォルダーを別の場所へコピーまたはインポートした場合は、そのコピーも置き換えてください。Git や ZIP によるインストールは skills CLI の更新対象として管理されません。

skills CLI でインストールした Skills は、更新範囲を選んでください：

npx skills update -p

npx skills update -g

これらのコマンドは、選択した範囲で管理されているすべての Skills を更新します。他の配布元も含まれます。Kabo だけを更新するには、同じエージェントとプロジェクト／グローバルの範囲でインストールコマンドを再実行します。

skills CLI 1.7.4 の skills check は更新処理を実行するため、インストール済みファイルを置き換える場合があります。変更せずに更新内容を確認したい場合は、リリースページをご覧ください。

#stable を #v1.0.1 に置き換えると、そのリリースに固定できます。固定したインストールを更新しても新しいタグには移りません。新しいタグを明示してインストールしてください。

検証済みクライアントとワークフローの要件は README をご覧ください。インストールの成功だけでは、ワークフロー全体の動作確認にはなりません。

ツール

アシスタントが呼び出せるツール。

クライアントの tools/list リクエストで、現在のツールと入力スキーマを確認できます。主な入門ツールは次のとおりです。

このサーバーには、YouTube・Instagram・TikTok の公開データツールもあります。プロフィール、投稿、コメント、文字起こし、検索、トレンド音源ランキングを扱えます。

作業をやり直さずに結果を確認する

データジョブは job_id を get_research_data_job に渡し、read_research_data_artifacts で成果物を読み取ります。動画分析は返された id を get_analysis_run に渡します。処理中の場合は再実行せず、進捗を確認してください。

認証

Kabo アカウントでログインします。

サインイン：PKCE と動的クライアント登録による OAuth、API キーのコピーは不要

OAuth リソース

https://kabo.sh/mcp-pub

対応スコープ

offline_accessopenidprofileemaildatavideoworkspace:readworkspace:write

サーバーのメタデータ：

https://kabo.sh/.well-known/oauth-protected-resource/mcp-pub

OAuth リソースは上記のサーバーエンドポイントと完全に一致する必要があります。/mcp や別のエンドポイント向けに発行されたトークンは利用できません。

ブラウザを使わずにログインする

MCP クライアントがブラウザを開けず、OAuth のリダイレクトも受け取れない環境（リモートサーバーや画面のないターミナルなど）で動いている場合は、OAuth デバイスフロー（RFC 8628）でログインできます。下記の固定クライアント ID を使ってください。動的クライアント登録で取得したクライアント ID はデバイスログインでは使えません。

クライアント ID

kabo-mcp-pub

デバイス認可エンドポイント

https://kabo.sh/api/auth/device/code

承認ページ

https://kabo.sh/device

curl -X POST https://kabo.sh/api/auth/device/code \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"client_id":"kabo-mcp-pub","scope":"openid offline_access data video"}'

curl -X POST https://kabo.sh/api/auth/oauth2/token \
  -d grant_type=urn:ietf:params:oauth:grant-type:device_code \
  -d device_code=DEVICE_CODE \
  -d client_id=kabo-mcp-pub

レスポンスには user_code と verification_uri_complete のリンクが含まれます。任意のデバイスでリンクを開き、Kabo にログインして、コードが一致することを確認してください。その間、返された interval の間隔でトークンエンドポイントをポーリングし、authorization_pending ではなくアクセストークンが返るまで待ちます。scope には offline_access が必須で、上記のサポート対象スコープから自由に追加できます。トークンは上記のサーバーエンドポイントでのみ使えます。更新にはリフレッシュトークンを使ってください。

デバイスコードは 15 分で期限切れになります（レスポンスの expires_in）。ポーリングは interval（5 秒）より短い間隔では行わないでください。サーバーが slow_down を返したら 5 秒延ばします。authorization_pending は同じコードでポーリングを続けるという意味です。expired_token はコードの期限切れなので、新しいコードをリクエストしてください。access_denied はユーザーが拒否したという意味なので、停止し、自動で再試行しないでください。コードが有効なうちは別のコードをリクエストしないでください。リクエストのたびに新しいコードが発行され、ログインできるのはユーザーが承認したコードだけです。

デバイスログインでは resource パラメーターを使いません。kabo-mcp-pub に発行されるトークンは、常に上記のサーバーエンドポイントに紐づきます。

権限とできること

タスクに必要な権限だけをリクエストしてください。各ツールは 1 つの権限を確認し、足りない場合はその名前を示して 403 insufficient_scope を返します。

offline_access

リフレッシュトークンの取得に必要です。これがないと、2 時間のアクセストークンの期限が切れた時点でセッションが終わります。デバイスログインでは必須です。

openidprofileemail

ログイン用の本人情報のみで、ツールは使えません。profile を付けると get_kabo_info に名前と写真が、email を付けるとメールアドレスが含まれます。

data

公開リサーチデータ：トレンド・照会ツール、リサーチデータのジョブ、get_research_capabilities。

video

保存した動画の分析と動画のリメイク。新しい分析を始めるには Kabo Pro とあなたの承認が必要です。

workspace:read

Kabo ワークスペースの読み取り：Kabo の情報、連携アカウント、クリエイタープロフィール、台本、動画ライブラリ。

workspace:write

台本の保存と更新、公開クリエイターアカウントの連携。

タスクをまたいで接続を保つ

アクセストークンの有効期間は 2 時間です。リフレッシュトークンは 30 日間有効で、使うたびに新しいものに置き換わるため、それぞれ 1 回しか使えません。ホストの安全な認証情報ストレージに保存し、会話や通常のログには決して残さないでください。また、更新は一度に 1 か所からだけ行ってください。古いリフレッシュトークンを再利用すると、そのクライアントのそのアカウントでのセッションがすべてログアウトされます。タスクが終わってもログインを終える必要はありません。タスク後に認証情報を保持できない環境では、ログイン前に、次回は再ログインが必要になることをユーザーに伝えてください。

利用枠とアクセス

接続は無料です。公開データのリクエストではアカウントの 1 日の利用枠を消費する場合があります。新たに動画分析を開始して保存するには、Kabo Pro とユーザーの承認が必要です。利用可否や結果の確認ではデータ利用枠を消費しません。

アシスタントは Kabo を通じて何を見られますか？

Kabo があなたの依頼のために集めた公開のクリエイターデータと、あなたの Kabo アカウントで開始した分析やリサーチです。Kabo は他のユーザーのリサーチも、誰かの非公開メッセージ、下書き、非公開のインサイトも読めません。

いいえ。Kabo はリサーチと分析だけを行います。どのプラットフォームでも投稿、コメント、メッセージ送信、コンテンツの編集はしません。

トラブルシューティング

接続の問題を解決します。

Kabo に接続するエージェントは、次のルールに従ってください。

1. ログインする前に確認する

   まず既存の接続を使い、サーバーが 401 を返したときだけ再ログインしてください。利用枠を使わずに確認するには、get_research_capabilities か get_kabo_info を呼び出します。

2. タスクに必要な権限をリクエストする

   リサーチデータには data、保存した動画の分析には video、Kabo ワークスペースには workspace:read か workspace:write をリクエストしてください。既定ですべての権限を求めたり、タスクに必要な権限を漏らしたりしないでください。

3. エラーに合った対処をする

   401：ログインします。403 insufficient_scope：エラーに示された権限で再認可します。invalid_client：クライアント ID を確認します。利用枠、サブスクリプション、レート制限、同時実行のエラーはログインの問題ではないので、ユーザーに再ログインを求めないでください。

4. タイムアウト後は繰り返す前に確認する

   リクエストはすでに実行されている可能性があります。まず結果を確認してください。保存・更新ツールは冪等キーを受け付けるので、同じリクエストの再試行は安全です。

5. デバイスコードは 1 つだけ使う

   デバイスコードが有効なうちは、新しいコードをリクエストせず、そのコードでポーリングを続けてください。

6. Skills は接続ではない

   Kabo の Skills が読み込まれていても、Kabo MCP サーバーに接続済みとは限りません。プラグインを更新しても、現在のセッションのツールは更新されません。使う前に Kabo のツールが一覧に出ているか確認してください。