LISTENブログ

いつもLISTENをご利用いただきありがとうございます。このたび、AIアシスタントからLISTENのデータを直接操作・取得できるようにする公式連携ツール「LISTEN MCP Server」をリリースしました！

近年、ClaudeやCursorなどに代表されるAIアシスタントが普及していますが、このサーバーを利用することで、AIに「LISTEN上の自分の配信データ」や「ポッドキャストの検索結果」を直接読み取らせる連携が可能になります。

そもそも「MCP」とは？

MCP（Model Context Protocol）は、AIに対して外部データベースやツールの操作権限を安全に渡すための新しい標準規格です。

「LISTEN MCP Server」をAIアプリ内に設定すると、AIがあなたに代わってLISTENへアクセスしてくれるようになります。たとえば、「私の最新のポッドキャストの文字起こしを取得して、ブログ記事の下書きを作って！」といった高度な指示が、いつものチャット画面上でそのまま完結するようになります。（※提供しているのは読み取り専用の機能なので、データが勝手に削除されるような心配はありません）

LISTEN MCP Server でできること

現在、AIから以下のデータに直接アクセスすることができます。

自分のポッドキャスト・エピソードの取得 (get_my_podcasts, get_podcast_episodes) 自分の番組やエピソード一覧を取得して、直近の配信内容の整理を頼むことができます。
文字起こしデータの取得 (get_episode_transcript) 話した内容をそのままテキスト (txt, srt, vttフォーマットに対応) としてAIに渡し、要約や記事化を依頼できます。
自分が書いた「感想（レビュー）」の取得 (get_my_episode_reviews) LISTEN上で自分が書いた感想を最新順に取得できます。引用(Quote)が含まれる場合は「引用元のテキスト」も一緒にAIに渡るため、自分の過去の感想と引用部分から分析レポート等を作成させることが可能です。
ポッドキャスト・ユーザーの横断検索 (search_podcasts, search_users) キーワードをAIに伝えると、LISTEN上から条件に合致する魅力的な番組や人を探し出して教えてくれます。
再生履歴・フォロー番組の取得 (get_playback_history, get_following_podcasts) 最近再生したエピソードやフォローしている番組一覧を読み取らせることも可能です。

設定方法・使い方

初期設定は非常にシンプルです。「LISTENのAPIトークン」を発行し、お使いのAIアプリの設定ファイルに書き込むだけで使い始めることができます。

1. 準備：LISTENのAPIトークンを取得する

AIがあなたのデータにアクセスするための「鍵」を発行します。

LISTEN（ https://listen.style/ ）にログインします。
画面右上のアイコンをクリックし、メニューから「API Tokens」を開きます。
トークンを新しく作成し、表示された文字列をコピーしてください。 ※セキュリティのため、この文字列は一度しか公開されません。

2. 各AIアプリでの設定手順

代表的なAIクライアント（Cursor、Claude、Codex、Antigravity）の設定手順は以下の通りです。基本的には mcpServers の設定項目に数行書き加えるだけです。

Cursor での設定

Cursorの設定（Settings）を開き、左メニューから「Features」>「MCP」を選択します。
「+ Add New MCP Server」をクリックし、以下の通りに入力します。
- Name: listen-mcp
- Type: command
- Command: npx -y @ondinc/listen-mcp-server@latest

その下の「Environment Variables（環境変数）」に以下の2行を追加して保存（Save）します。

LISTEN_API_TOKEN=【ここにコピーしたAPIトークンを貼り付けます】
LISTEN_GRAPHQL_URL=https://listen.style/graphql

Claude Desktop での設定

設定ファイル（Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 、Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）を開きます。

以下のように mcpServers オブジェクトに設定を追記し、アプリを再起動します。

{
  "mcpServers": {
    "listen-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ondinc/listen-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "LISTEN_API_TOKEN": "【コピーしたAPIトークン】",
        "LISTEN_GRAPHQL_URL": "https://listen.style/graphql"
      }
    }
  }
}

Antigravity での設定

設定ファイルである ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json を開きます。

以下のようにJSONファイルの mcpServers に設定を追加・保存します。

{
  "mcpServers": {
    "listen-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ondinc/listen-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "LISTEN_API_TOKEN": "【コピーしたAPIトークン】",
        "LISTEN_GRAPHQL_URL": "https://listen.style/graphql"
      }
    }
  }
}

Codex での設定

Codex（CLIおよびIDE拡張機能）を使っている場合、CLIから追加するか、設定ファイルを直接編集できます。両者は設定を共有します。

方法1：CLIからコマンドで追加する（おすすめ） ターミナルを開き、以下のコマンドの 【APIトークン】 の部分を書き換えて実行するだけで登録が完了します。

codex mcp add listen-mcp --env LISTEN_API_TOKEN=【APIトークン】 --env LISTEN_GRAPHQL_URL=https://listen.style/graphql -- npx -y @ondinc/listen-mcp-server@latest

※TUIのチャット内で /mcp と入力すると、サーバーが有効化されているか確認できます。

方法2：config.toml を直接編集する ~/.codex/config.toml（またはプロジェクトごとの .codex/config.toml）を開き、以下を追記します。

[mcp_servers.listen-mcp]
command = "npx"
args = ["-y", "@ondinc/listen-mcp-server@latest"]

[mcp_servers.listen-mcp.env]
LISTEN_API_TOKEN = "【APIトークン】"
LISTEN_GRAPHQL_URL = "https://listen.style/graphql"

もっと詳しく知りたい開発者の方へ

「LISTEN MCP Server」はオープンソースとして公開されています。提供しているツールの最新のAPI仕様や、実際の実装コードなど、より技術的な詳細についてはGitHub上のドキュメント（README等）をご参照ください！

👉 ondinc/listen-mcp-server - GitHubリポジトリ

チャットでどうお願いすればいい？（プロンプト例）

設定が終われば準備完了です！いつも通りAIに話しかける言葉に少し条件を足すだけで、LISTENのツールを使いこなしてくれます。

「MCPツールを使って、私が最近投稿したエピソードの文字起こしを取得して。それを使ってブログ記事の構成案を作ってくれる？」
「私が最近書いたエピソードの感想（レビュー）をMCPで取得して、そこに引用されているテキストも含めて、今週の振り返りレポートを作成して。」
「LISTEN上で『ガジェット』というキーワードでポッドキャストを検索して、おすすめを3つ紹介して。」

ぜひ「LISTEN MCP Server」をセットアップして、あなたの音声データとAIの新しいコラボレーションを体験してみてください！

もし「もっとこういう活用シーンを入れたい」「技術的な詳細を足したい」などあれば、さらにブラッシュアップしますのでお知らせください！

LISTENのデータをAIと連携できる「LISTEN MCP Server」をリリースしました！