Agent-Reach をAIエージェントに繋ぐのに必要なものは3つです。Python 3.10以上の実行環境、シェルコマンドを実行できるAIエージェント（Claude Code、Cursor、OpenClaw など）、そして X や Reddit を読ませるなら各プラットフォームのログイン済みセッションかCookie。APIキーの取得もクレジットカードの登録も、最初の段階では要りません。
Agent-Reach は、AIエージェントに X・Reddit・YouTube・GitHub・RSS・任意のWebページなどの読み取り経路をまとめて用意する Python 製のCLIです。2026年9月21日時点で GitHub スター 83,847、フォーク 7,348、ライセンス MIT、最新タグは v1.5.0（2026年6月11日公開）、直近のコミットは2026年9月15日。リポジトリの作成は2026年2月24日なので、7か月弱でこの規模まで伸びています（いずれも GitHub API で2026年9月21日に取得した値）。
以下は、公式の docs/install.md・README・同梱 SKILL.md に書かれている手順とコマンドだけで、最短の導入から順に追ったものです。手順1のコマンドは、そのままエージェントに渡せます。
手順1〜4：まず「何も壊さないチェック」から始める
手順1：本体を入れる（既定は読み取り専用）
公式が推奨するのは pipx です。インストール先は GitHub のアーカイブを直接指定します。
# 公式 docs/install.md の手順
pipx install PH_0_
# 既定は「調べるだけ」。システムには何も書き込まない
agent-reach install --env=autoここでのポイントは、agent-reach install の既定動作が読み取り専用のチェックだという点です。gh CLI、Node.js、mcporter、Exa検索、yt-dlp の設定が揃っているかを見るだけで、ホスト側には手を入れません。外部ツールの導入や設定の書き込みが走るのは --system を明示したときだけです。
Homebrew の Python などで externally-managed-environment（PEP 668）に当たった場合は、仮想環境を切ってから入れます。これは Agent-Reach 側の不具合ではなく Python 側の保護です。
# PEP 668 に当たったら venv 経由で
python3 -m venv ~/.agent-reach-venv
source ~/.agent-reach-venv/bin/activate
pip install PH_1_
agent-reach install --env=auto手順2：doctor で現状を見る
# 人が読む形式
agent-reach doctor
# エージェントが読む形式。各プラットフォームの active_backend が入る
agent-reach doctor --jsonREADME の出力例は「Status: 6/9 channels available」。各チャンネルは「コマンドが存在するか」ではなく、候補のバックエンドを順番に実際に試し、最初に通ったものをアクティブなバックエンドに据える設計です。壊れているものには修正方法が添えられます。
手順3：必要なチャンネルだけ足す
ここで初めて --system が登場します。公式の手順でも、ユーザーが明示的に承認したあとだけ付けるよう指示されています。
# 何が起きるかだけ先に見る
agent-reach install --env=auto --dry-run
# 承認後。X だけ足す
agent-reach install --env=auto --system --channels=twitter
# デスクトップで Reddit を使うなら OpenCLI とセットで
agent-reach install --env=auto --system --channels=opencli,reddit指定できるチャンネル名は opencli / twitter / xiaoyuzhou / xueqiu / xiaohongshu / reddit / facebook / instagram / bilibili / linkedin / boss / all。全部入りの all は使わないプラットフォームのログイン情報まで抱えるので、最初は必要な2つ3つに絞るほうが扱いやすくなります。
手順4：エージェント側にスキルとして登録する
npx skills add Panniantong/Agent-Reach@agent-reachスキルを入れると、エージェントは同梱の SKILL.md を読んで、どのコマンドを叩けばいいかを自分で判断します。ユーザーがコマンドを覚える必要はありません。英語版のスキルファイルが欲しい場合は、環境変数 AGENT_REACH_LANG=en を設定してからインストールコマンドを流し直します。スキルの仕組みそのものを押さえたい方は、Claude Code Skills ガイド｜Skill自作7パターン+配布と合わせて読むと、Agent-Reach がどこに収まるのかが見えます。
なお、ここまでのコマンドは実行環境に手を入れるものを含みます。本番環境で使用する前に、必ずテスト環境で動作確認してください。
どの経路で、何が読めるのか
README の対応表を、日本語で使う頻度が高い順に並べ替えたものが下の表です。「設定レベル」の違いが、そのまま導入の手間とリスクの違いになります。
| プラットフォーム | できること | 設定レベル | 実際に動く上流ツール |
|---|---|---|---|
| 任意のWebページ | 本文をMarkdownで取得 | ゼロ設定 | Jina Reader |
| Web検索 | 意味検索 | 導入時に自動設定 | Exa（mcporter経由） |
| GitHub | リポジトリ閲覧・コード検索 | ゼロ設定（privateは gh auth login） |
gh CLI |
| YouTube | 字幕取得・検索 | ゼロ設定 | yt-dlp |
| RSS / Atom | フィード取得 | ゼロ設定 | feedparser |
| V2EX | 人気スレ・ノード・返信 | ゼロ設定（公開JSON API） | 公式JSON API |
| X（Twitter） | 検索・タイムライン・ポスト本文・記事 | Cookie必須 | twitter-cli ▸ OpenCLI |
| 検索・投稿とコメントの閲覧 | ログイン必須（ゼロ設定経路なし） | OpenCLI ▸ rdt-cli | |
| Bilibili | 検索・動画詳細 | ゼロ設定 | bili-cli（字幕はOpenCLI） |
| 小紅書 | 検索・閲覧・コメント | 既存セッションまたはCookie | OpenCLI ▸ xiaohongshu-mcp ▸ xhs-cli |
| Facebook / Instagram | 検索・プロフィール・直近の投稿 | デスクトップのChromeセッション | OpenCLI |
| 公開ページ＋プロフィール詳細・求人検索 | MCPサーバー | linkedin-mcp-server ▸ Jina Reader | |
| 小宇宙ポッドキャスト | 音声の文字起こし | 無料のGroq APIキー | Groq Whisper |
プラットフォームの数は、公式 llms.txt が15、同梱 SKILL.md が16と書いており、数え方に差があります。README の表は15行です。「十数プラットフォーム」と捉えておけば実務上の齟齬は出ません。
バックエンドが「▸」で並んでいるのは、優先順位つきのリストだからです。上流のツールが止まったらリストを並べ替えるだけで済む構造になっており、実際に2026年6月、Bilibili が yt-dlp を412で弾くようになった際は bili-cli へ切り替えられています。利用者側の作業はゼロでした。この「経路が死んだら切り替える」という思想が、単発のスクレイピングスクリプトとの最大の違いです。
「MCPサーバーとして登録する」では動かない — 接続点は3か所だけ
Agent-Reach を調べ始めて最初に引っかかるのがここです。GitHub のトピックには mcp が入っていますが、Agent-Reach 自体は MCP サーバーではありません。クライアント側の mcpServers に Agent-Reach を書き足しても、何も起きません。
README は設計思想の節でこう言い切っています。Agent-Reach は「能力レイヤーであって、ツールのラッパーではない」。担当するのは選定・導入・ヘルスチェック・ルーティングであって、読み取りそのものはエージェントが上流ツールを直接叩いて行う、と。つまり接続の実体はCLIとスキルファイルであり、MCPが出てくるのは次の3か所に限られます。
- Exaによる意味検索 — mcporter をMCPクライアントとして使い、Exa を呼ぶ
- 小紅書（デスクトップが無いサーバー環境） — xiaohongshu-mcp をローカルで起動し、mcporter に登録する
- LinkedIn — linkedin-mcp-server を stdio のMCPサーバーとして登録する
# Exa 検索は MCP クライアント（mcporter）経由で叩く
mcporter call exa.web_search_exa query="AI agent internet access" numResults=5
# LinkedIn は stdio の MCP サーバーとして登録する
mcporter config add linkedin --command uvx --arg mcp-server-linkedin@latest \
--env UV_HTTP_TIMEOUT=300 --scope home
# 小紅書をサーバーで使う場合（binary を起動したうえで）
mcporter config add xiaohongshu PH_3_ --scope homeここで一点、リポジトリの記述を追う際の注意があります。README 本文が参照している mcporter のURLは2種類あり、片方（nicepkg/mcporter）は2026年9月21日時点で404です。npm 上の mcporter パッケージ（同日時点の最新 0.13.13）が指しているリポジトリは openclaw/mcporter で、こちらがスター5,017の実体です。ドキュメント内のリンクではなく npm 側を正としてください。
MCPそのものの設計や、サーバーを自分で選ぶときの判断軸は Smithery完全ガイド2026｜MCP Serverレジストリ・発見・管理にまとめてあります。Agent-Reach の「経路を選んでくれる」発想と、レジストリから自分で選ぶ発想は補完関係にあります。
X と Reddit は、つまずく場所がまったく違う
X：Cookieを保存しても、それだけでは動かない
Xの設定は Cookie-Editor 拡張から Header String をエクスポートし、エージェントに渡す流れです。ここに、ドキュメントを読み飛ばすと確実に踏む仕様があります。
# これは doctor が「設定が揃っているか」を見るために保存するだけ
agent-reach configure twitter-cookies
# 実際に叩くときは、そのプロセスの環境変数に明示的に入れる
export TWITTER_AUTH_TOKEN="..."
export TWITTER_CT0="..."
twitter search "query" -n 10agent-reach configure twitter-cookies が保存した値は、doctor の設定チェック用です。doctor は上流の twitter status を実行しませんし、現在のシェルを書き換えもしません。twitter コマンドを直接実行する前に、呼び出し側のプロセス環境へ TWITTER_AUTH_TOKEN と TWITTER_CT0 を入れる必要があります。同梱の SKILL.md は、その値をログやコマンドのエコーに出さないことも合わせて指示しています。
Reddit：ゼロ設定の経路が存在しない
Reddit には、ログイン不要で使える道がありません。匿名エンドポイントは塞がれ、公式APIは審査を通す必要があるため、残っているのはログイン済みセッションを使う2経路だけです。
# デスクトップ：Chrome に OpenCLI 拡張を入れ、reddit.com にログイン済みであること
opencli reddit search "query" -f yaml
# サーバー／既存ユーザー：PyPI版は古いため GitHub のピン止めコミットから
pipx install 'git+PH_5_'
rdt login
rdt search "query" --limit 10どちらを選ぶかの判断材料として、上流ツールの更新状況が効きます。2026年9月21日時点の GitHub API では、直近のプッシュが OpenCLI は2026年8月30日、twitter-cli は2026年5月7日、rdt-cli は2026年3月21日。スター数はそれぞれ29,495 / 2,930 / 522です。rdt-cli はライセンス表記もありません。Reddit をある程度の頻度で読ませたいなら、OpenCLI が動くデスクトップ環境に寄せるほうが、半年先まで考えたときに現実的です。
規約とアカウント停止リスクを、導入判断の前に見積もる
ここは技術ではなく契約の話なので、一次情報をそのまま置きます。
X の利用規約（2026年9月21日参照。2026年4月10日発効版が掲示され、改訂版が2026年10月9日に発効予定と告知されています）には、「現在提供されている公開されたインターフェース以外の方法でサービスにアクセスしてはならない」「適用法で求められる場合を除き、Xの明示的な書面による許可なくサービスをスクレイピングすること、課した技術的制限を回避しようとすることはできない」と明記されています。
Reddit の Data API Terms（2023年6月19日発効・2026年7月20日最終改訂）は、さらに具体的です。禁止事項として挙げられているのは次のあたりです。
- 当該コンテンツの権利者の明示的な許可なく、ユーザーコンテンツを機械学習・AIモデルの学習に使うこと
- 開発者ドキュメントに定められた呼び出し制限を回避・超過すること。違反と判断した場合、Reddit はアクセスを恒久的に遮断する権利を留保するとしています
- Redditの明示的な書面承認なく、Data APIやそのアクセス権を販売・貸与・サブライセンスし、収益を得ること
- 承認された用途を超えてユーザーコンテンツやデータを利用・保持すること（用途に不要なデータは直ちに削除する義務があります）
商用目的での利用や、レート制限を超える規模の研究については、Reddit と個別契約を結ぶ必要があるとも書かれています。
Agent-Reach 側もこのリスクを認識しており、docs/install.md は Cookie やブラウザセッションを使うプラットフォームについて、メインアカウントではなく専用のサブアカウントを使うよう推奨しています。理由として挙げているのは2点。プラットフォームが非ブラウザ経由のAPI呼び出しを検知してアカウントを制限・停止する可能性があること。そしてCookieはアカウントへのフルアクセスを与えるため、万一漏れたときの影響範囲を限定する必要があること。
実務上の線引きはこうなります。社内の調査用途で、読むだけ・低頻度・専用アカウント──この範囲なら判断の余地があります。顧客提供のプロダクトへ組み込む、収集結果を商用で再配布する、学習データにする──ここは上記の規約に正面からぶつかるので、公式APIか正規のデータライセンスへ切り替える以外の選択肢はありません。
認証情報の置き場所も確認しておきます。設定とトークンは ~/.agent-reach/ 配下、上流ツールのリポジトリは ~/.agent-reach/tools/。docs/install.md は「エージェントのワークスペースにファイルを作るな」と明示的に禁じています。Chromeのデバッグポートを開く機能（Boss直聘チャンネル）では --remote-debugging-address=127.0.0.1 を必須とし、LANや公開ネットワークに晒すなと警告しています。デバッグポートに到達できるローカルプロセスは、そのChromeを完全に制御できるからです。この種の権限設計の考え方は MCPサーバーの脆弱性とは？20万台に迫るリスクと防御7選で扱った論点とそのまま重なります。
導入前に潰しておきたい4つの落とし穴
落とし穴1：pip install agent-reach で入れてしまう
❌ pip install agent-reach
⭕ pipx install PH_7_
PyPI の agent-reach は、まったく別のプロジェクトです。2026年9月21日時点の PyPI API で確認すると、公開されているのは 0.1.0 のみ（2026年8月2日アップロード）、作者は Jean Galea、Homepage は github.com/jgalea/agent-reach（同日時点でスター2、作成日2026年8月2日）。一方 Panniantong 版の pyproject.toml はバージョン 1.5.0、作者は Neo Reid です。説明文も「必要なチャンネルだけを、ひとつずつ」という別の設計思想を掲げています。
紛らわしいのは、Panniantong 版リポジトリの llms.txt が「PyPI Package: pip install agent-reach」と案内していることです。正は docs/install.md の GitHub アーカイブ直接指定。同名パッケージの取り違えは、AIエージェントに任せたときほど気づきにくくなります。
落とし穴2：doctor の active_backend: null を「壊れている」と読む
❌ null を見て再インストールや再設定を始める
⭕ null は「doctor がリアルタイム検証をしなかった」というだけ、と理解する
同梱の SKILL.md は、active_backend: null について「ブラウザCookieの読み取りや遠隔への書き込みを誘発しないよう doctor が実時間の検証を行わなかったことを示すもので、バックエンドが存在しないという意味ではない」と明記しています。また doctor の結果は「ある時点のスナップショット」であり、チャンネルやログイン状態はその後変わり得るとも書かれています。エージェントに自動復旧をやらせると、ここで無駄な再インストールのループに入ります。
落とし穴3：--system が既定だと思い込む
❌ agent-reach install だけで全部入ると期待する
⭕ 既定は読み取り専用チェック。--dry-run で確認してから --system を付ける
「インストールしたのに何も使えない」という反応は、この仕様を知らないと出ます。安全側に倒した既定値なので、挙動としては正しい。順番は --dry-run（何が起きるか）→ ユーザーの承認 → --system です。
落とし穴4：Bilibili に yt-dlp を使う
❌ yt-dlp で Bilibili の動画を取りにいく
⭕ bili search "query" --type video -n 5 のように bili-cli を使う
2026年6月に Bilibili が yt-dlp を412で弾くようになり、Agent-Reach 側のルーティングからも外されました。yt-dlp は YouTube では引き続き主力です（2026年9月21日時点でスター192,362、直近のプッシュは2026年9月16日）。プラットフォームごとに使うツールが違う、という前提を崩さないことです。
費用はどこで発生するのか
「API料金ゼロ」と書かれていますが、金額が動く境界は存在します。2026年9月21日時点の各サービス公式の条件を並べます。
| 経路 | 2026年9月21日時点の条件 | 出典 |
|---|---|---|
| Jina Reader（Webページ読み取り） | APIキーなしで毎分20リクエスト。無料キーで毎分500リクエストに拡張され、新規キーには1,000万トークンが付与される | Jina AI 公式 |
| Exa（Web検索） | 新規アカウントに20ドル分のクレジット。無料プランは毎月10ドル分を追加。検索は7ドル／1,000リクエスト、コンテンツ取得は1ドル／1,000ページ | Exa 公式pricing |
| Groq Whisper（ポッドキャスト文字起こし） | 無料キー。1時間あたり約2時間分の音声が目安、超過後は15分程度で回復 | 公式 install.md |
| プロキシ（Reddit / X が塞がれるネットワークのみ） | 月1ドル程度。READMEはWebshareを例示 | 公式README |
| 参考：X API v2（Agent-Reachは使わない） | 従量課金。ポスト読み取り0.005ドル／件、ポスト作成0.015ドル／件（URLを含むと0.200ドル／件）、読み取りは月300万件が上限 | X 公式ドキュメント |
この表の読み方が、Agent-Reach を評価するうえで一番重要なところです。X API v2 でポストを1,000件読むと5ドル。同じことを Agent-Reach 経由の twitter-cli でやればAPI料金は発生しません。ただしその差額は、無料になったのではなく、規約上のリスクとアカウント停止リスクを自分で引き受ける対価に置き換わっただけです。金額だけを並べて比較すると判断を誤ります。
READMEはXの公式APIについて「中程度の利用で月215ドル程度」という数字を挙げていますが、X は2026年に従量課金へ移行しており、現在の公式ドキュメントに掲載されているのは上表の単価です。リポジトリ側の数字は更新が追いついていないと見たほうがよいでしょう。
向く場面と、別の手段に切り替えたほうがいい場面
向いているのは次のようなケースです。
- 個人または社内の調査タスク。「この製品、Redditでどう言われている？」をエージェントにそのまま投げたい
- 複数プラットフォームを横断した一次情報の収集。Exaの検索、Xの議論、YouTubeの字幕を並行して集めさせる
- エージェントを立ち上げるたびに「何でXを読む？Redditはどうログインする？」から始める手間を消したい
逆に、次に当てはまるなら別の手段を検討してください。
- 顧客に提供するプロダクトへの組み込み — 前述の規約に抵触します
- 収集データの商用再配布・学習データ化 — Reddit の Data API Terms が正面から禁止しています
- 無人運用のサーバーで Reddit / Facebook / Instagram を常時叩く — OpenCLI はデスクトップのブラウザセッション前提であり、セッション切れの復旧がそのまま運用コストになります
- 監査証跡やSLAが要る業務 —
pyproject.tomlの分類は現時点で「Development Status :: 4 – Beta」のままです
ブラウザ操作そのものをコードで制御したいなら Playwright MCP完全ガイド2026｜AIブラウザ自動化の仕組みと実装のほうが挙動を追いやすく、テストも書けます。集めた情報をレポートまで持っていきたいなら GPT Researcher入門｜自律型リサーチエージェント構築のような調査特化エージェントとの組み合わせが向きます。Agent-Reach は「読み取り経路を用意する層」であり、加工や執筆は担当しません（同梱 SKILL.md にも「インターネットから内容を取得する役割だけを負う」と明記）。
よくある質問
Agent-Reach は無料ですか？
本体は MIT ライセンスのオープンソースで、上流のツール群も無料で使えるものが選ばれています。費用が発生し得るのは、Exa の無料枠を超えた検索、Jina Reader の無料トークンを使い切ったあとの読み取り、そして回線が塞がれている環境で必要になるプロキシ（月1ドル程度）です。詳細は前掲の表を確認してください。
MCPサーバーとして登録できますか？
できません。Agent-Reach はCLIとスキルファイルとして動く能力レイヤーで、MCPサーバーとしてのエンドポイントを持ちません。MCP が使われるのは、Exa検索（mcporter経由）、サーバー環境での小紅書（xiaohongshu-mcp）、LinkedIn（linkedin-mcp-server）の3か所だけです。
Windows でも動きますか？
docs/install.md に PowerShell 向けの手順があります。注意点は、where python3 が WindowsApps\python3.exe を返す場合、それは Microsoft Store のエイリアスで使える Python ではないこと。Python Launcher の py -3 か実際のインストール先の python.exe を指定するよう指示されています。
Cookieはどこに保存されますか。安全ですか？
保存先は ~/.agent-reach/ 配下。READMEは「Cookieはローカルに留まりアップロードされない、全ソースが公開されているのでいつでも監査できる」と説明しています。ただしCookieはアカウントへのフルアクセスを与えるため、公式ドキュメント自身が専用アカウントの使用を推奨しています。この推奨には従っておくべきです。
Claude Code から使うにはどうすればいいですか？
npx skills add Panniantong/Agent-Reach@agent-reach でスキルとして登録するのが最短です。スキルが入っていれば、エージェントは agent-reach CLI が使えるかどうかを自分で判定し、必要なら導入まで進めます。OpenClaw を使っている場合のみ、シェルコマンドの実行権限を先に有効化する必要があります（openclaw config set tools.profile "coding" を実行し、ゲートウェイを再起動）。Claude Code、Cursor、Windsurf ではこの手順は不要です。
デスクトップのないサーバーでも全機能が使えますか？
使えません。Web、Web検索、GitHub、YouTube、RSS、V2EX、Bilibili といったゼロ設定のチャンネルはサーバーでも動きますが、Facebook・Instagram・Boss直聘 はデスクトップ専用と明記されています。Reddit はサーバーなら rdt-cli 経路になり、ブラウザがない環境では doctor の案内に従ってCookieを手で書く必要があります。小紅書も、サーバーでは xiaohongshu-mcp のバイナリを起動して Cookie を手動で流し込む構成になります。
要点の整理
- 導入は
pipx installとagent-reach install --env=autoの2行から。既定は読み取り専用チェックで、システムに手を入れるのは--systemを付けたときだけ - ゼロ設定で動くのは Web・Web検索・GitHub・YouTube・RSS・V2EX・Bilibili あたり。X はCookie、Reddit はログイン済みセッションが必須で、Reddit にはゼロ設定の経路が存在しない
- MCPサーバーとしては登録できない。MCPが絡むのは Exa検索・小紅書（サーバー）・LinkedIn の3か所のみ
- PyPI の同名パッケージは別プロジェクト。公式手順は GitHub アーカイブの直接指定
- X の利用規約は書面許可なきスクレイピングを、Reddit の Data API Terms は無許可のAI学習利用・呼び出し制限の回避・無承認の商用化を禁じている。社内調査で読むだけなら判断の余地があるが、プロダクト組み込みや商用再配布は公式APIへ切り替える
- 浮いたAPI料金は無料になったのではなく、規約リスクとアカウント停止リスクに置き換わっている。専用アカウントの使用は公式の推奨でもある
運営元 Uravation よりAIエージェントを構想から本番運用まで進める順番と、体制・KPIの決め方をまとめた資料を無料で公開しています。 AIエージェント導入ロードマップを受け取る（無料）
参考・出典
- Panniantong/Agent-Reach（GitHubリポジトリ） — スター数・フォーク数・ライセンス・タグ v1.5.0・pyproject.toml の各値を GitHub API 経由で確認（参照日: 2026-09-21）
- Agent Reach README（英語版） — 対応プラットフォーム表・バックエンド優先順位・doctor出力例・設計思想（参照日: 2026-09-21）
- Agent Reach インストールガイド（docs/install.md） — インストールコマンド・チャンネル名・Cookie運用・専用アカウント推奨・Boss直聘のCDP制約（参照日: 2026-09-21）
- Agent Reach 同梱 SKILL.md — ルーティング表・ゼロ設定コマンド・active_backend が null の意味（参照日: 2026-09-21）
- X Terms of Service — スクレイピングおよび技術的制限の回避に関する条項（2026年4月10日発効版を参照、改訂版は2026年10月9日発効予定。参照日: 2026-09-21）
- Reddit Data API Terms — 2023年6月19日発効・2026年7月20日最終改訂。第3.1項（商用利用は個別契約）・第3.2項（AI学習利用と呼び出し制限回避の禁止）（参照日: 2026-09-21）
- X API Pricing（X公式ドキュメント） — 従量課金の単価と月間上限（参照日: 2026-09-21）
- Exa Pricing（公式） — 新規20ドル分・毎月10ドル分の無料クレジット、検索7ドル／1,000リクエスト（参照日: 2026-09-21）
- Jina Reader（公式） — APIキーなし毎分20リクエスト、無料キーで毎分500リクエスト、新規キーに1,000万トークン（参照日: 2026-09-21）
- PyPI: agent-reach — バージョン0.1.0・作者 Jean Galea・Homepage は github.com/jgalea/agent-reach（同名の別プロジェクト。参照日: 2026-09-21）
- jackwener/OpenCLI — Reddit・Facebook・Instagram・小紅書のデスクトップ経路。スター数と直近プッシュ日を確認（参照日: 2026-09-21）
- public-clis/twitter-cli / public-clis/rdt-cli — X・Reddit の上流CLI。スター数とメンテナンス状況を確認（参照日: 2026-09-21）
- openclaw/mcporter — npm パッケージ mcporter（2026年9月21日時点の最新 0.13.13）が指す実体のリポジトリ（参照日: 2026-09-21）
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著者：佐藤傑（さとう・すぐる）。株式会社Uravation代表取締役。X（@SuguruKun_ai）フォロワー約10万人。著書『AIエージェント仕事術』。
