SociallyMCP.com
Dane społecznościowe dla twojego AI, w zasięgu jednego klucza API — bez logowania, bez własnego scrapingu.
- 90+
- otypowanych narzędzi MCP
- $0 → $500
- samoobsługowych planów
- 0 logins
- wymaganych logowań społecznościowych
Kontekst
Hostowany serwer Model Context Protocol, który daje Claude'owi, ChatGPT, Gemini, Cursorowi i dowolnemu klientowi MCP dostęp do danych społecznościowych bez konta. 90+ narzędzi dla TikToka obejmujących wyszukiwanie, profile, filmy, hashtagi, muzykę, sklep, transmisje na żywo, trendy, lokalizacje i komentarze — podłączane jedną komendą CLI i tokenem bearer.
Produkt
- Co sprzedaje
- Rozliczany dostęp do danych społecznościowych w formie narzędzi MCP: 1 wywołanie = 1 kredyt, rozliczane miesięcznie z twardym limitem wydatków.
- Kto kupuje
- Developerzy i zespoły budujący agentów AI, którzy potrzebują prawdziwych danych z TikToka i nie chcą utrzymywać infrastruktury scrapującej ani zarządzać kontami społecznościowymi.
- Cennik
- Free (30 zapytań) → Starter 10 $/1 tys. → Growth 25 $/10 tys. → Scale 130 $/100 tys. → Max 500 $/1 mln zapytań miesięcznie, z limitami od 10/min do 100/s.
- Przewaga
- Nigdy nie jest potrzebne logowanie do TikToka, sesja ani cookie. Konkurencyjne podejścia wymagają danych logowania albo własnego scrapera; tutaj wystarczy klucz API i jedna linijka konfiguracji.
Problem
Asystenci AI świetnie radzą sobie z analizą danych społecznościowych, tylko nie potrafią ich zdobyć. Każdy zespół, który chciał liczb z TikToka w przepływie agentowym, budował od nowa tę samą kruchą warstwę: infrastrukturę do utrzymania, konta zagrożone blokadą, cookies do rotowania i kształty odpowiedzi zmieniające się bez ostrzeżenia. To tygodnie pracy, która nie buduje żadnej przewagi, zanim w ogóle zacznie się właściwy produkt.
Architektura
Przewiń w bok, aby zobaczyć cały schemat
Serwer MCP jest kontraktem. Klient widzi wyłącznie otypowane narzędzia ze stabilnymi schematami; źródło danych, jego dziwactwa, ponowienia i zmiany kształtu odpowiedzi zostają za tą granicą. Rozliczanie siedzi w tym samym wąskim gardle i dlatego naliczanie za wywołanie oraz twarde limity wydatków to jedna implementacja, a nie sprawa rozsiana po całym systemie.
Specyfikacja techniczna
- Protokół
- Model Context Protocol po streamable HTTP; kompatybilny z dowolnym klientem MCP, bez potrzeby SDK.
- Powierzchnia narzędzi
- 90+ narzędzi TikToka: wyszukiwanie, profile, filmy, hashtagi, muzyka, sklep, live, trendy, lokalizacje i komentarze.
- Uwierzytelnianie
- Token bearer na klucz API. Żadnego logowania do platformy społecznościowej, sesji ani cookie na żadnym etapie.
- Onboarding
- Jedna komenda: claude mcp add --transport http oraz nagłówek Authorization z kluczem API.
- Rozliczanie
- 1 wywołanie = 1 kredyt, z miesięcznymi limitami wydatków, które twardo zatrzymują, zamiast doliczać nadwyżkę do faktury.
- Limity zapytań
- Limity zależne od planu: od 10 zapytań/minutę na Free do 100 zapytań/sekundę na Max.
- Obserwowalność
- Dashboard dla klienta z logami każdego zapytania i analityką zużycia.
- Model danych
- Tylko do odczytu, w czasie rzeczywistym, ustrukturyzowany JSON o stabilnym schemacie mimo zmian po stronie platformy.
- Roadmapa
- Instagram i kolejne sieci za tym samym interfejsem narzędzi.
Jak to zbudowałem
Zbudowałem integrację jako serwer Model Context Protocol, żeby dowolny klient obsługujący MCP — Claude Desktop i Code, ChatGPT, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Cline, Codex — podłączał się bez dedykowanego adaptera.
Rozbiłem powierzchnię na 90+ wąsko wyspecjalizowanych, dobrze otypowanych narzędzi zamiast jednego uniwersalnego endpointu, bo agent o wiele pewniej wybiera właściwe narzędzie po czytelnej nazwie i sygnaturze, niż układa poprawne zapytanie do ogólnego API.
Źródło danych trzymam za jednym adapterem i normalizuję każdą odpowiedź do stabilnego kształtu JSON, żeby zmiana po stronie platformy została zamknięta w jednym miejscu i nigdy nie dotarła do agenta klienta.
Całość jest bez konta i tylko do odczytu — żadnego logowania, sesji ani cookie — co usuwa ryzyko blokady i obowiązek rotowania danych logowania — a to przez nie droga „zrób to sam” robi się kosztowna.
Rozliczanie zbudowałem jako pełnoprawną funkcję produktu: kredyty per zapytanie, miesięczne limity wydatków z twardym stopem oraz dashboard z logami i analityką, żeby agent, który wpadnie w pętlę, nie wygenerował faktury-niespodzianki.
Onboarding sprowadziłem do jednej komendy — `claude mcp add --transport http` z tokenem bearer — bo konwersję narzędzia deweloperskiego wygrywa się albo przegrywa na tarciu przy konfiguracji.
Rezultat
- Wdrożony samoobsługowy produkt deweloperski z działającym planem darmowym i pięcioma płatnymi, od 0 do 500 $/mies.
- Cały problem infrastruktury danych zdjęty z klienta: żadnych kont, cookies ani rotacji proxy — jeden klucz API.
- Rozliczanie i limity wydatków sprawiają, że cennik da się bezpiecznie wdrożyć — agent w pętli ponowień trafia na twardy stop, a nie na fakturę.
- Zasada „jedno narzędzie na jedną funkcję” sprawia, że dodanie kolejnej sieci jest czysto addytywne: Instagram wchodzi za tym samym interfejsem, nie psując istniejących agentów.