PiR2 Academy Instagram Publisher MCP
Local MCP server for preparing previews and publishing single image posts to Instagram after explicit user confirmation, with OAuth and safety safeguards.
README
PiR2 Academy — Instagram Publisher
MCP แบบ local สำหรับคลาส Advanced Claude Cowork ใช้เตรียม preview และโพสต์ภาพหนึ่งภาพไป Instagram หลังผู้เรียนยืนยันอย่างชัดเจน
Safety contract
- รองรับ JPEG/PNG หนึ่งภาพต่อ post ใน core workshop
- ต้องสร้าง preview ก่อนทุกครั้ง
- โพสต์ได้เมื่อผู้เรียนตอบ
ยืนยันโพสต์หรือConfirm postเท่านั้น - token อยู่ใน credential vault ของ macOS/Windows และไม่อยู่ในไฟล์ MCPB
- Meta App Secret อยู่ที่ OAuth Broker เท่านั้น
- retry จะไม่สร้าง post ซ้ำโดยอัตโนมัติ
Development
Requires Node.js 20 or newer.
npm ci
npm run check
Learner flow
- ติดตั้งไฟล์
.mcpbใน Claude Desktop - ใช้
connect_instagramเพื่อ OAuth กับ Instagram Professional account ของตัวเอง - ให้ Canva official MCP export ภาพ JPEG/PNG หนึ่งภาพแบบ standard quality
- ใช้
prepare_instagram_postเพื่อดู account, ภาพ และ caption ใน preview - ตรวจให้เรียบร้อย แล้วตอบ
ยืนยันโพสต์หรือConfirm post publish_instagram_postจะโพสต์ intent นั้นได้เพียงครั้งเดียวและคืน Media ID
Tools ที่ติดตั้ง:
instagram_auth_statusconnect_instagramprepare_instagram_postpublish_instagram_post
Supported core lab
- Instagram Professional account (Business หรือ Creator)
- JPEG/PNG หนึ่งภาพ ขนาดไม่เกิน 8 MB
- caption ไม่เกิน 2,200 ตัวอักษร
- macOS ARM64/Intel และ Windows ARM64/x64
ไม่รวม carousel, video, Reel, Story, schedule, analytics และ comments ใน core lab
ไฟล์ export ต้องเป็น HTTPS URL ที่ Meta เข้าถึงได้และยังไม่หมดอายุ
Publisher ตรวจ signed Canva export ด้วย ranged GET เพราะ URL ของ Canva ผูกกับ HTTP method และใช้ HEAD แทนไม่ได้
OAuth ใช้ PiR2 Academy broker ที่ https://meta-oauth.zie-agent.cloud/instagram เพื่อเก็บ Meta App Secret ไว้ฝั่ง server; access token ของผู้เรียนถูกส่งกลับแบบ PKCE-bound และเก็บใน credential vault ของเครื่องเท่านั้น
Built for PiR2 Academy — Advanced Claude Cowork.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。