ユースケース

レビューから、宿泊者がホテルの何を気に入り何に不満かを知る

Q: 低評価のレビューだけを取得できますか？

はい。Booking.com の表示に合わせて reviewScores でスコアを絞り込むか、sortReviewsBy を f_score_asc にしてレビュー数に上限を設けてください。

Q: 新しいレビューから順に取得できますか？

はい。sortReviewsBy を f_recent_desc に設定します。

Q: 1 回の実行で複数のホテルのレビューを読めますか？

はい。startUrls はリストです。maxReviewsPerHotel は各ホテルに別々に上限をかけるため、max_results を設定するときは合計数を考えてください。

Booking.com の宿泊者レビューを JSON で取得。スコア、良かった点、悪かった点、旅行者タイプ、日付から、改善すべき点と打ち出すべき強みがわかります。

API キーを取得ドキュメントを読む

プリペイド、サブスクなしREST でも MCP でもモデル・データ・エージェントを 1 つのキーで

ホテルの平均スコアは、その理由を隠してしまいます。理由はテキストの中にあります。騒音への言及、朝食への称賛、他の人に警告したくなる部屋の話などです。Booking.com は宿泊者のレビューを「良かった点」と「悪かった点」に分けて表示しますが、数千件もあり、数える手段がありません。Lovely Router が、選んだホテルのレビューを取得します。ホテルのリンクを送れば、レビュー 1 件につき 1 つの JSON オブジェクトが返り、課金はプリペイド残高からレビュー 1 件ごとです。

AI エージェントに任せる

このプロンプトを Claude Code、Cursor、Codex などのコーディングエージェントに貼り付けてください。ドキュメントの場所と API キーの使い方をエージェントに伝えます。

レビューから、宿泊者がホテルの何を気に入り何に不満かを知る. Use the Lovely Router data tools: each returns JSON and is billed per result.

- Docs (read first): https://lovelyrouter.com/docs/tools/find.md and https://lovelyrouter.com/docs/tools/run.md
- Plan first: POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/suggest with `{"task": "<my task in plain words>"}` (free). It returns the tools to run in order, each with an example `input`, the `input_required` fields, an estimated cost and a ready-made `run` request. Replace the example values with my task's; if a field is unclear, read the tool with GET https://lovelyrouter.com/v1/tools/<id>. To browse instead, POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/discover searches the catalog.
- Show me the plan and its estimated cost (`total_est_cost_usd`) before running anything large.
- Run: POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/<id>/run with `{"input": {...}, "max_results": N}`. A 200 has the finished run with `items`; a 202 means it is still running, so poll the `poll` path until `status` is `succeeded`, `failed`, `timed_out` or `stopped`.
- Only delivered results are billed. Keep max_results small on the first run, check the output, then scale up.
- If you support MCP, connect https://lovelyrouter.com/mcp instead (Streamable HTTP, same key; https://lovelyrouter.com/docs/tools/mcp.md) and use suggest_tools, get_tool and run_tool.
- Auth: read my API key from the LOVELY_API_KEY environment variable and send it as `Authorization: Bearer $LOVELY_API_KEY`. Never print or commit the key. If it is not set, ask me to create one at https://lovelyrouter.com/app/keys.
- Billing is prepaid: every call is charged to my balance, so test with a small request before running anything large.
- Every docs page is plain Markdown; the full index is https://lovelyrouter.com/llms.txt.

My task: <the inputs (links, keywords or accounts) and how many results you need>

仕組み

ホテルのリンクを集める
自社ホテルと、競合する 3、4 軒のホテルの Booking.com のページを用意します。
上限を付けてツールを実行する
リンクを POST /v1/tools/booking-reviews/run に送ります。入力の maxReviewsPerHotel とリクエスト本文の max_results を設定してください。実行は最大費用を残高から仮押さえし、レビューを JSON で返します。
テーマを数える
モデルに、良かった点と悪かった点のテキストそれぞれに、騒音、清潔さ、朝食、スタッフなどのテーマのタグを付けさせ、ホテルごと、月ごと、旅行者タイプごとに数えます。

1 回のリクエストでホテルのレビューを取得する

Booking.com ホテルレビューは、startUrls にホテルのページを受け取ります。maxReviewsPerHotel でホテルごとのレビュー数の上限を決め、sortReviewsBy で並べ替え、reviewScores でスコアによる絞り込みができます。

Shell

curl https://lovelyrouter.com/v1/tools/booking-reviews/run \
  -H "Authorization: Bearer $LOVELY_API_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "startUrls": [
        {"url": "https://www.booking.com/hotel/cz/jeromehouse.en-gb.html"}
      ],
      "maxReviewsPerHotel": 3
    },
    "max_results": 3
  }'

60 秒を過ぎても実行中の場合は 202 が返ります。ポーリングの方法はツールを実行するをご覧ください。sortReviewsBy には f_relevance、f_recent_desc、f_recent_asc、f_score_desc、f_score_asc を指定できます。1 回の実行で最大 500 件のレビューを取得できます。

各レビューに含まれる内容

フィールドグループ	取得できる内容
スコア	レビューのスコア
フィードバック	宿泊者が良かったと感じた点と、悪かったと感じた点
宿泊者	旅行者タイプ
時期	レビューの日付

レシピ

最大の不満を直す。

sortReviewsBy を f_score_asc にして自社ホテルのスコアが低いレビューを取得し、悪かった点にタグを付けて、最も多い 3 つのテーマを運営チームに送ります。

より良い掲載文を書く。

スコアが高いレビューを取得し、宿泊者が良かったと述べた点を集めて、その言葉を紹介文や写真のキャプションに使います。

旅行者タイプで比べる。

レビューを旅行者タイプで分けます。ファミリーは広さを重視し、カップルは静けさを重視する、といった違いがあれば、対応も変わります。

改装の効果を確かめる。

工事の前と後に f_recent_desc で最新のレビューを取得し、改装した場所への言及の頻度とトーンを比べます。

競合とベンチマークする。

自社と競合 4 軒を実行し、ホテルごとに各テーマの出現回数を数えて、自社が遅れているテーマを見つけます。

普段の言葉で頼みたい場合は、MCP サーバーを接続して Claude Code や Cursor に次のように伝えます。「この Booking.com のホテルで、スコアが低いレビューを 100 件取得し、悪かった点をテーマ別にまとめて件数を見せてください。max_results は 100 に設定してください。」