MCP 経由で PhantomBuster を Gemini に接続する方法

💡 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 + Gemini

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。

1. 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。
2. 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。
3. 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 — Gemini 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。

Gemini CLI は ~/.gemini/settings.json（Windows では %USERPROFILE%\.gemini\settings.json）から MCP サーバーを読み込みます。次を追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. AnythingMCP の MCP Servers → 対象のサーバー → API keys で MCP API キーを作成し、YOUR_MCP_API_KEY と置き換えます。
2. ファイルを保存し、gemini を再起動します。
3. Gemini CLI で /mcp を実行します（またはシェルで gemini mcp list）。anythingmcp が接続済みとして表示されるはずです。
4. プロンプトを入力しましょう。Gemini CLI が PhantomBuster のツールを呼び出せるようになりました。

利用可能なツール

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

Gemini CLI はどこから MCP サーバーを読み込みますか? ユーザー単位では ~/.gemini/settings.json、プロジェクト単位ではプロジェクト内の .gemini/settings.json です。gemini mcp list で各サーバーと接続状態を確認できます。

次のステップ

• コネクタのランディング
• Claude に接続
• ChatGPT に接続
• Cursor に接続
• Meta Muse に接続
• Microsoft Copilot に接続