自社ブランド、競合、特定のトピックについて人々が X、Reddit、TikTok、Instagram、YouTube、Threads、Telegram、Google News で何を語っているかを集め、保存やグラフ化、モデルへの入力にそのまま使える JSON で受け取れます。各プラットフォームはそれぞれ独自の検索フィルターを持つデータツールで、料金は投稿、コメント、記事 1 件ごとに決まっています。コードから好きなスケジュールで実行して SNS をモニタリングすることも、MCP 経由で AI エージェントに実行させることもできます。
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。
Track mentions and conversations about a brand or topic on X, Reddit, TikTok, Instagram, YouTube, Threads, Telegram and Google News. 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 brand or keywords, the platforms, the time window and how to summarize what you find>仕組み
言及を見つける
検索ツールは、キーワード、ハッシュタグ、検索演算子に一致する投稿を返します。X 検索、Reddit 検索、TikTok 検索、Instagram ハッシュタグ、Threads、Google News があります。
会話を取得する
重要な投稿をコメント系ツールに渡します。X のリプライ、Reddit のコメント、TikTok のコメント、Instagram のコメント、YouTube のコメントがあります。
モデルで読み解く
テキストを同じキーで
claude-sonnet-5.5などのモデルに渡し、トピックや感情ごとに分類したり、不満や質問を抜き出したりします。
X でブランドへの言及をモニタリングする
次の実行は、ブランドに言及した今週の英語の投稿を、ブランド自身のアカウントの投稿を除いて収集します。
curl https://lovelyrouter.com/v1/tools/x-search/run \
-H "Authorization: Bearer $LOVELY_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"input": {
"searchTerms": ["\"brewbox\" OR @brewbox -from:brewbox lang:en since:2026-10-13"],
"queryType": "Latest",
"maxItems": 200
},
"max_results": 200
}'items の各アイテムは 1 件の投稿で、本文、投稿者、エンゲージメント、日時を含みます。searchTerms の各エントリは X の検索ボックスと同じ書き方なので、"exact phrase"、OR、-word、from:、to:、since: と until:、min_faves:、filter:、lang: といった演算子が使えます。queryType には Latest、Top、Latest + Top を指定できます。60 秒を超えた実行は 202 を返すので、ツールを実行するのとおりにポーリングしてください。
言及をレポートにまとめる
同じキーでモデルも呼び出せます。次のスクリプトは 1 週間分の Reddit の投稿を取得し、人々が何に不満を持っているかを Claude に尋ねます。
import json
import os
import anthropic
import requests
KEY = os.environ["LOVELY_API_KEY"]
run = requests.post(
"https://lovelyrouter.com/v1/tools/reddit-search/run",
headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"},
json={"input": {"queries": ["brewbox"], "sort": "new", "timeframe": "week"}, "max_results": 50, "wait": 120},
timeout=150,
).json() # `wait` を過ぎても実行中なら 202 が返る：ポーリングする
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://lovelyrouter.com", api_key=KEY)
msg = client.messages.create(
model="claude-sonnet-5.5",
max_tokens=1500,
messages=[{"role": "user", "content": "Group these Reddit posts about Brewbox by topic and sentiment, "
"and quote the three most common complaints:\n" + json.dumps(run["items"])}],
)
print(msg.content[0].text)モデルのトークンは、そのモデルの価格でトークン単位で課金されます。モデルを参照してください。
ツール
検索語・ハッシュタグ・指定アカウントに一致するツイート：本文、投稿者、エンゲージメント、日付。
URL で指定した X/Twitter 投稿への返信：本文、投稿者、エンゲージメント、日付。
クエリまたはサブレディットで Reddit の投稿を取得：タイトル、本文、スコア、コメント数、投稿者、日付。
URL で指定した Reddit スレッドの投稿とコメント。
キーワードやハッシュタグで TikTok 動画を検索：キャプション、再生数、いいね、シェア、投稿者、音楽。
URL で指定した TikTok 動画のコメント。
Instagram のハッシュタグまたはキーワードの投稿・リール：キャプション、いいね、コメント、投稿者、メディア。
URL で指定した Instagram の投稿またはリールのコメント。
YouTube 動画またはショートのコメント：本文、高評価、返信数、投稿者、日付。人気順または新しい順。
Threads ユーザーの投稿、またはキーワード検索の結果。
公開 Telegram チャンネルのメッセージ。
Google ニュースの検索結果の記事（演算子可："完全一致"、OR、-除外語、site:、intitle:）、期間の指定も可：タイトル、配信元、日付、配信元サイトの記事リンク。
| プラットフォーム | 投稿を探す | 会話を取得する | 知っておきたいフィルター |
|---|---|---|---|
| X | x-search：本文、投稿者、エンゲージメント、日時 | postUrls を指定して x-replies | X の検索演算子、queryType、lang、twitterHandles |
reddit-search：タイトル、本文、スコア、コメント数、投稿者、日時 | スレッドの urls を指定して reddit-comments（返信の階層付き） | subredditName、sort、timeframe | |
| TikTok | tiktok-search：キャプション、再生数、いいね数、シェア数、投稿者、音楽 | 動画 URL を指定して tiktok-comments | dateRange、sortType、location、includeReplies |
instagram-hashtag：キャプション、いいね数、コメント数、投稿者、メディア | instagram-comments：本文、いいね数、返信数 | ハッシュタグの startUrls または keywords、sortOrder | |
| YouTube | YouTube 検索で動画を探す | youtube-comments：本文、いいね数、返信数 | sort：top または latest |
| Threads | mode を search にして threads-posts | mode を thread にして threads-posts | postedAfter、postedBefore |
| Telegram | telegram-channel：公開チャンネルのメッセージ | oldestMessageDate | |
| ニュース | google-news：タイトル、配信元、日時、リンク | 検索演算子、openEndedDateRange、language |
Tip
定期実行ですでに持っている投稿の分まで支払わないよう、各ツールの日付フィルターを使いましょう。X では since:、Reddit では timeframe、Google News では openEndedDateRange、Threads では postedAfter、Telegram では oldestMessageDate です。
レシピ
毎朝、since: を前日にした x-search、"timeframe": "day" を指定した reddit-search、"openEndedDateRange": "1d" を指定した google-news、search モードで postedAfter を指定した threads-posts を実行します。結果をまとめ、モデルに 1 ページの要約を作らせます。
ローンチ動画を公開したら、その動画に "sort": "latest" で youtube-comments を、自社の TikTok 投稿に "includeReplies": true で tiktok-comments を実行します。よくある質問をモデルに洗い出させます。
競合の名前で "sort": "comments" を指定して reddit-search を実行し、最も議論が活発なスレッドに reddit-comments を実行します。
https://www.instagram.com/explore/tags/yourcampaign/ に対して instagram-hashtag を実行し、同じハッシュタグを keywords に入れて "sortType": "DATE_POSTED" を指定した tiktok-search を実行します。
X の検索語に min_faves:100 を加えると、自社に関する投稿のうち拡散し始めたものを捉えられます。あわせて、自社の市場にある公開 Telegram チャンネルを telegram-channel で監視します。
エージェントから実行する
MCP サーバーを接続したら（claude mcp add --transport http lovely-tools https://lovelyrouter.com/mcp --header "Authorization: Bearer $LOVELY_API_KEY"）、Claude Code や Cursor に次のように頼みます。「今週 X、Reddit、TikTok で Brewbox について語られたことを探し、最も議論されている投稿 5 件のリプライを読んで、好評な点と不満点をリンク付きでまとめてください。すべての実行に max_results を設定してください。」
料金
ソーシャル系ツールは結果単位、つまり投稿、コメント、動画、メッセージ、記事 1 件ごとに課金され、一部のツールには呼び出し料金もかかります。現在の価格は上のカードに表示されています。実行を開始すると、最大費用（呼び出し料金 + 結果単価 × max_results）が仮押さえされ、実際に返った分で精算されます。失敗した実行は返した結果の分だけを支払うため、何も返さなかった実行は無料です。サブスクリプションはありません。モデルやブラウザエージェントと共通の 1 つのプリペイド残高にチャージするだけです。詳しくは料金をご覧ください。
よくある質問
1 つの API で複数のプラットフォームのブランド言及をモニタリングできますか？+
はい。すべてのプラットフォームは同じエンドポイント POST /v1/tools/{id}/run の背後にあるツールで、同じ API キーとプリペイド残高を使います。入力はツールごとに異なるため、各ツールの入力スキーマを GET /v1/tools/{id} かツールページで確認してください。
API は感情スコアを返しますか？+
いいえ。ツールが返すのは投稿やコメントそのものです。テキストを同じキーで claude-sonnet-5.5 などのモデルに送り、感情、トピック、不満点を必要な形式で出力させてください。
X の高度な検索演算子は使えますか？+
はい。X のツイート検索に使う x-search では、searchTerms リストの各エントリを X の検索ボックスと同じ書き方で指定でき、"exact phrase"、OR、-word、from:、to:、since:、until:、min_faves:、filter:、lang: が使えます。
同じ投稿を二重に収集しないようにするには？+
スケジュールを決めて実行し、各ツールの日付フィルターを前回の実行以降に設定します。X では since:、Reddit では timeframe、Google News では openEndedDateRange、Threads では postedAfter、Telegram では oldestMessageDate です。
AI エージェントにリスニングを任せられますか？+
はい。MCP サーバーを Claude Code、Cursor などの MCP クライアントに接続すると、エージェントが suggest_tools で適切なツールを見つけ、スキーマを読んで実行し、費用は残高から引き落とされます。エージェントには利用上限付きのキーを渡してください。
クリエイターとそのオーディエンスについてはインフルエンサーリサーチ、星評価についてはレビューモニタリング、小紅書（RED）、抖音（Douyin）、微博（Weibo）については中国 SNS データをご覧ください。