インストール不要。2分以内に動きます。
cloud.anythingmcp.com で無料トライアルを開始し、PhantomBuster をワンクリックで追加して、AI クライアント（Claude、ChatGPT、Copilot、Cursor）を生成された MCP エンドポイントに向けるだけ。Docker も git clone も、開発経験も不要です。
概要
PhantomBuster のワークスペースをあらゆる AI エージェントから操作：エージェント（Phantom）の一覧と詳細、起動、スケジュール、停止、実行の追跡と結果の取得、入力とスケジュールの変更、リードリストと保存済みリードの管理、プランの使用量の確認。API キーで API v2 を使います。削除と全スケジュールの緊急停止はインストール時にオフです。
こう聞いてみよう
PhantomBuster のサンプルプロンプト
プロンプトをクリックでコピー。Claude / ChatGPT / Cursor / Gemini / Copilot / OpenClaw に貼り付けて、このコネクターで実行できます。
Claude は AI のため誤ることがあります。回答をご確認ください。
💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → PhantomBuster をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行すれば完了です。Docker も
git cloneもローカルサーバーも不要。
PhantomBuster + Microsoft Copilot
PhantomBuster のワークスペースをあらゆる AI エージェントから操作：エージェント（Phantom）の一覧と詳細、起動、スケジュール、停止、実行の追跡と結果の取得、入力とスケジュールの変更、リードリストと保存済みリードの管理、プランの使用量の確認。API キーで API v2 を使います。削除と全スケジュールの緊急停止はインストール時にオフです。
前提条件
完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:
PHANTOMBUSTER_API_KEY
ステップ 1 — 認証情報を取得
設定は約 2 分です。AI に実行させたい Phantom がある PhantomBuster のワークスペースが必要です。
- PhantomBuster で Workspace settings（https://phantombuster.com/workspace-settings、ナビゲーションバーのメニューからも開けます）を開き、**API Keys** でキーを追加します。キーは一度しか表示されないのでコピーしてください。
- それを
PHANTOMBUSTER_API_KEYに貼り付けます。X-Phantombuster-Keyヘッダーで送られ、そのワークスペースだけにフルアクセスできます。 - コネクタをインストールして
phantombuster_get_orgを実行します。ワークスペース、プラン、タイムゾーンが表示され、キーを確認できます。
読み取れるデータ: プラン、タイムゾーン、1 日の上限を含むワークスペース。プランの使用量（実行時間、メール、AI、キャプチャ、SERP のクレジットとストレージ、今日と今月の分、次のリセット時刻付き）。いま動いている実行。過去 N 日（最大約 6 か月）のエージェント別と実行別の使用量 CSV エクスポート。ダッシュボードのフォルダ。スクリプト、スケジュール、前回の結果、保存済み入力を含むエージェント、削除済みエージェント、マニフェスト（そのスクリプトのエージェントが受け付ける入力項目）付きのスクリプト。エージェントの実行（コンテナ）のステータス、時刻、終了コード、コンソールログ、結果データ。ワークスペースストレージのリードリストと保存済みフィルタ、リストに一致するリード（名前、LinkedIn のプロフィールと会社、役職、所在地、メールアドレスなどの保存項目）。
書き込める操作: エージェントを今すぐ起動（phantombuster_launch_agent）または N 分以内に起動（phantombuster_launch_agent_soon）、実行中のエージェントを停止（phantombuster_abort_agent。soft_abort なら Phantom は今のステップを終えて取得分を保存します）、エージェントの名前、保存済み入力、スケジュール（launch_type、repeated_launch_preset）、時間制限、通知の変更、またはスクリプトから新しいエージェントを作成（phantombuster_save_agent。保存しても実行は始まりません）、リードリストの作成と変更、リードの保存と更新。
起動は本番の操作です: 実行は PhantomBuster に接続されたソーシャルアカウントで動き（プロフィール訪問、つながり申請、メッセージ送信）、プランの実行時間を消費します。起動の前に AI がエージェント、入力、件数を示してあなたの同意を待ちます。1 日の操作が多すぎると LinkedIn アカウントが制限されることがあるので、Phantom が勧める 1 日の上限を守ってください。セッション Cookie と接続アカウントは PhantomBuster 側で設定します。Cookie をチャットに貼り付けないでください。
1 回分の入力: argument はその実行の保存済み入力を置き換えます（save_argument で保存もされます）。bonus_argument はその 1 回だけ、保存済み入力にいくつかの項目を上書きします。項目名はスクリプトのマニフェスト（with_manifest: "true" を付けた phantombuster_get_agent）にあるもので、例えば spreadsheetUrl や numberOfProfiles です。
実行の追跡: 起動すると containerId が返ります。その後 AI は 1 分に 1 回ほど phantombuster_get_agent_output を呼び、from_output_pos と prev_container_id で新しいログ行だけを読み、ステータスが finished になるまで待ちます。実行のデータは phantombuster_get_container_result で取得します。ファイルは https://phantombuster.s3.amazonaws.com/<orgS3Folder>/<s3Folder>/result.csv（と result.json）にもあり、2 つのフォルダは phantombuster_get_agent で分かります。同じ名前のエージェントが複数ありうるので、AI は常にエージェント ID で操作します。
リードリスト: リストは保存済みリードに対する保存フィルタで、Phantom が新しいリードを保存すると自動で更新されます。フィルタは {"and": [ ... ]} に {"filter": {"linkedin_job_title": {"entity": "lead", "operator": "contains", "valueToCompare": "CTO"}}} のような句を並べたもので、and / or の入れ子や {"__global_search__": "text"} も使えます。リードの項目は snake_case（linkedin_job_title、location、professional_emails）、会社の項目は "entity": "company" を付けた camelCase（industriesV2、employeeCount）です。リードストレージのツールは PhantomBuster のベータ API を使います。
インストール時はオフ: phantombuster_delete_leads（元に戻せません）、phantombuster_delete_lead_list（リード自体は残ります）、phantombuster_delete_agent（過去の実行と結果ファイルが表示されなくなります）、phantombuster_unschedule_all_agents（すべてのエージェントを手動起動に切り替える緊急停止）です。チームに必要になったらワークスペースの管理者がオンにします。
データ形式: ID は数字の文字列です。日時はミリ秒単位の Unix タイムスタンプです。実行のステータスは starting、running、finished、launch error、never launched のいずれかで、exitCode が 0 かつ endType が finished なら成功です。使用量は実行時間の秒数とクレジットの数です。
ページング: phantombuster_list_containers は新しい順に limit 件の実行を返します。それより古いものは、最後の実行の endedAt を before_ended_at に渡して取得します。phantombuster_list_leads_in_list は page_size と offset でページングします（include_total_count で総数が分かります）。その他の一覧は一度にすべて返ります。PhantomBuster ストアのスクリプト一覧は数 MB あるため、AI は script_ids で絞り込みます。
よくあるエラー: 401 "API key not found" はキーが間違っているか取り消されています。400 はパラメータの不足や誤り、または大きすぎる起動引数です。404 は不明な ID です。プランの実行時間を使い切ったときや、すでに並列実行が多すぎるとき（maxParallelism）は起動に失敗します。
このコネクタはソーシャルアカウントの接続やセッション Cookie の管理を行わず、Phantom のコードを編集せず（スクリプトは読み取り専用）、プランも変更しません。
ステップ 2 — アダプターをインストール
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
ステップ 3 — Microsoft Copilot にコネクタを追加
サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL（
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）をコピーします。このガイドでYOUR_SERVER_IDと表示されている箇所に使ってください。
Microsoft Copilot は、Copilot Studio で作成したエージェントを通じて MCP サーバーを使います。AnythingMCP をツールとしてエージェントに追加し、そのエージェントを Microsoft 365 Copilot と Teams に公開します。Copilot Studio は Microsoft のクラウドから Streamable HTTP で接続し、AnythingMCP はこれに対応しています。
- Copilot Studio でエージェントを開き（または新規作成し）、Tools で Add a tool → New tool → Model Context Protocol を選びます。
- Server name（例:
AnythingMCP）、コネクタでできることを説明する Server description、Server URLhttps://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDを入力します。Copilot Studio はこの説明をもとに、いつサーバーを呼び出すかを判断します。 - 認証で API key を選び、Type を Header、ヘッダー名を
X-API-Keyにして Create を選びます。 - Add tool で Create a new connection を選び、AnythingMCP の MCP API キー（MCP Servers → 対象のサーバー → API keys）を貼り付けて Add to agent を選びます。
- エージェントの Test ウィンドウで試します。
PhantomBusterのツールが必要になる依頼をしてみましょう。 - Publish を選び、Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams で Make agent available in Microsoft Copilot を選択したまま Add channel を選びます。See agent in Teams で自分用にインストールされます。Microsoft 365 Copilot では @ を入力してエージェントを選びます。
ユーザーごとにサインインさせたい場合は、API キーの代わりに OAuth 2.0 → Dynamic discovery を選びます。各ユーザーは、エージェントが初めて呼び出すときに AnythingMCP にサインインします。
セルフホストの場合は、https://cloud.anythingmcp.com の代わりにインスタンスの公開 HTTPS アドレスを使ってください。Copilot Studio は Microsoft のクラウドから接続するため、localhost は使えません。
利用可能なツール
| Tool | What it does |
|---|---|
phantombuster_get_org | The workspace (org) the API key belongs to: id, name, plan, time zone, s3Folder (needed to build result file URLs) and the daily limits of… |
phantombuster_get_org_resources | Plan usage of the workspace: execution time, email credits, AI credits, captcha, SERP credits and storage used today and this month, with… |
phantombuster_list_running_containers | Runs (containers) that are executing right now in the workspace, across all agents |
phantombuster_export_agent_usage | CSV export of execution time and resource use per agent over the last N days (at most about 6 months) |
phantombuster_export_container_usage | CSV export of every run (container) over the last N days with its duration and resource use, optionally for one agent only |
phantombuster_list_agent_groups | Folders (agent groups) of the dashboard and the order of the agents inside them |
phantombuster_list_agents | All agents (Phantoms set up in the workspace) with id, name, script, launch type and schedule, last run end type and exit code, running… |
phantombuster_get_agent | One agent with its full settings: script, saved argument (input), schedule (launchType, repeatedLaunchTimes), notifications, limits… |
phantombuster_get_agent_output | Status and console output of the most recent run of an agent: containerId, status (starting, running, finished, launch error, never… |
phantombuster_list_deleted_agents | Agents that were deleted from the workspace, with their former ids and names |
phantombuster_list_containers | Runs (containers) of one agent, newest first: id, status, launch type, start and end time, exit code and end type |
phantombuster_get_container | One run (container): status, launch and end time, exit code, end type and retry number; optionally its output and result object |
phantombuster_get_container_output | Console output (log) of one run of an agent, as JSON or as plain text |
phantombuster_get_container_result | The result object of one run: the data the Phantom produced (often a JSON string of rows, or links to the result CSV and JSON files) |
phantombuster_list_scripts | Scripts (Phantom code) the workspace owns: id, name, default branch and dates |
phantombuster_get_script | One script by id: name, org, branches and manifest (the argument fields an agent of this script accepts) |
phantombuster_list_lead_lists | Leads lists of the workspace storage (beta API): id, name, description, the saved filter that defines the list, tags and dates |
phantombuster_get_lead_list | One leads list of the workspace storage by id: name, description, tags and the saved filter |
phantombuster_list_leads_in_list | Leads that match a leads list (beta API), page by page: name, LinkedIn profile and company, job title, location, emails and the rest of the… |
phantombuster_launch_agent | Starts a run of an agent now (adds it to the launch queue) and returns the containerId of the new run |
phantombuster_launch_agent_soon | Schedules one run of an agent within the next N minutes (a one-time delayed launch) |
phantombuster_abort_agent | Stops the running run(s) of an agent. soft_abort lets the Phantom finish its current step and save what it has |
phantombuster_save_agent | Updates an agent's settings (with agent_id) or creates a new agent from a script (without agent_id, with script_id): name, saved argument… |
phantombuster_save_lead_list | Creates a leads list (without list_id) or replaces the filter, name and description of one (with list_id) |
phantombuster_save_lead | Stores one lead in the workspace storage (beta API), or updates the lead with the same LinkedIn profile URL |
phantombuster_delete_leads | Deletes leads from the workspace storage by id |
phantombuster_delete_lead_list | Deletes a leads list (the saved filter; the leads stay in storage) |
phantombuster_delete_agent | Deletes an agent with its schedule; its past runs and result files are no longer shown |
phantombuster_unschedule_all_agents | Emergency stop: turns off the automatic launch of every agent in the workspace (all become manual) |
プロンプトの例
- 「過去 24 時間に実行された Phantom はどれ？エラーで終わったものはある？」
- 「私の Sales Navigator Search Export エージェントを、これから伝える検索 URL で 100 プロフィールまでに絞って起動して。先に入力を見せて。」
- 「今月のプランで実行時間とメールクレジットはあとどれくらい残っている？」
- 「保存済みリードのうち、役職に CTO を含みドイツにいる人だけのリードリストを作って。」
- 「私の LinkedIn Profile Scraper を 1 日 1 回実行するスケジュールに変えて、次の実行がいつか教えて。」
FAQ
どの Copilot が対象ですか? 職場で使う Microsoft 365 Copilot で、Copilot Studio のエージェントを通じて利用します。個人アカウント向けの Microsoft Copilot アプリでは、独自の MCP サーバーを追加できません。
何が必要ですか? エージェントを作成するために、Copilot Studio を利用できる職場アカウント（ライセンスまたは試用版）が必要です。Microsoft 365 Copilot や Teams でエージェントを使う人には、エージェントへのアクセス権が必要です。共有するか、管理者に組織向けに公開してもらってください。組織が Power Platform コネクタにデータ ポリシーを適用している場合は、MCP サーバーにも適用されます。
エージェントがツールを呼び出しません。 ヘッダー名が正確に X-API-Key であること、キーが URL と同じ MCP サーバーのものであることを確認し、Server description を具体的に書いてください。Copilot Studio はこの説明をもとにサーバーを呼び出すかどうかを判断します。変更のたびにエージェントを再公開し、開いているチャットでは "start over" と入力すると新しいバージョンになります。
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