3年分、205本の過去記事。そのすべてにタグを付ける作業が「みんなのニュースレターMCP」を使うと、一瞬で終わった。

他にも全ての過去記事の誤字修正、カスタムメールの設定、デジタル商品の作成、などがあっという間に完了する。どれも「やった方がいいのは分かってるけど、つい後回しになる」こと。つまり、ニュースレターを続けるほど、放置された資産が増えていく。

MCPは、その放置を終わらせる。AIがあなたのニュースレターに直接つながり、記事を読み、データを見て、設定まで実行する。一度使うと、MCPなしのニュースレター運営には戻れない。

この記事では、実際のプロンプトとClaude Codeのレスポンスを公開した。気に入った箇所は、あなたのニュースレターでも、そのままやってみて欲しい。

今回は月に１度の全編無料公開の回です。

👯 もくじ

1. 🔌 AIを使っていてもMCPがないと意味がない
2. 🦜 タグ設定をMCPで行うと過去記事が読者と検索の入口になる
3. 🐙 タグ設定は過去記事が最大の難所になるがMCPなら一瞬で終わる
4. 🐝 タグ体系の提案を依頼したプロンプト
5. 🍇 紫色のボックスはMCPで挿入できるテキストボックス機能である
6. 🍣 誤字の修正は売れ続けるバックナンバーの価値を守る
7. 🦉 誤字探しを依頼したプロンプト
8. 💌 カスタムEメールは登録直後の読者に過去の人気記事を届ける
9. 🐧 カスタムEメールの設定を依頼したプロンプト
10. 🛍️ デジタル商品は購読しない読者からも売上を作る
11. 🍩 デジタル商品の下書きは一言の指示で作れる
12. 🌱 AIを使って配信するニュースレタープラットフォーム

🔌 AIを使っていてもMCPがないと意味がない

「AIを使っているから大丈夫」と思っているなら、それは違う。AIに文章を書かせて、コピーして、エディターに貼り付ける。もしくはマークダウンファイルでやりとりする。これでは、AIは外にいる相談相手でしかない。

MCPは、AIの出力とみんなのニュースレターを直接つなぐ。 AIツールにコピーして指示する必要はなくなる。AIの出力がそのまま下書きに入り、その下書きをAIが直接直す。

MCPのメリット

• コピペの往復がなくなる
• AIが過去記事とデータを自分で読める
• 下書きの作成から設定までAIが実行できる

MCPならAIが全記事を読み込み、その前提で作業する。

🦜 タグ設定をMCPで行うと過去記事が読者と検索の入口になる

タグは、記事をテーマごとにまとめる機能。記事に「#収益化」や「#SNS攻略」といったタグを付けると、同じタグの記事が並ぶタグページができる。読者はタグをたどるだけで、関心のあるテーマの記事を続けて読める。

タグのメリット

• 読者体験の向上
• SEO対策

整理されたタグは、まず読者体験を大きく変える。 新着順に並んだだけの過去記事は埋もれていく。タグがあれば、初めて訪れた読者でも自分の知りたいことに合う記事にすぐたどり着ける。

タグはSEO対策になる。 タグページは同じテーマの記事への内部リンクをまとめたページになり、検索エンジンにサイトの構造とテーマを伝えられる。

そこでMCPが活きてくる。

このニュースレターのタグ一覧

🐙 タグ設定は過去記事が最大の難所になるがMCPなら一瞬で終わる

タグの管理は想像以上に大変。場当たり的に増やすと「AI」と「人工知能」のように似たタグが乱立し、記事が1〜2本しかない行き止まりのページも増える。先に体系を決め、全記事に同じ基準で当てはめる必要がある。

すでにたくさんの記事を書いていて、今までタグを設定してこなかった場合は特にキツい。過去記事の履歴をすべてさかのぼり、1本ずつ内容を確認してタグを指定しなければならない。

MCPを使うと、この作業が一瞬で完了する。 まだタグを設定していないなら、MCPでイッキに片付けてほしい。

🐝 タグ体系の提案を依頼したプロンプト

Claude Codeは既存タグの一覧と公開済みポスト（100件ずつ3回）を取得したうえで、次のレスポンスを返した。

Claude Codeは全205本の割り当てをファイルに書き出し、タグごとの本数をスクリプトで集計したうえで、レスポンスを返してきた。

とにかく一覧表が整っていた。

この説明が長く見えるのはClaudeのレスポンスが長いから。紫色のテキストボックスで示した私からの指示を確認して欲しい。「お願いします」とか言ってるだけで、膨大なタグ設定が完了している。

🍇 紫色のボックスはMCPで挿入できるテキストボックス機能である

ここまでのチャプターでプロンプトを囲んでいた紫色のボックスは「みんなのニュースレターMCP」から本文に挿入できる「テキストボックス」という機能。

プロンプトの場合はワンクリックでコピーできるボタンがボックスの右上に付く。

最大の利点は、文章の可視性が上がること。 この記事には、筆者の地の文、AIへの指示プロンプト、AIの返答レスポンスの3種類が交互に出てくる。すべてが同じ見た目で並ぶと、今読んでいる部分が誰の言葉なのか分からなくなる。プロンプトは紫の背景、レスポンスは枠線で囲むだけで、長いやり取りでも流し読みで構造を追える。

スタイルは8種類。注意点には「注意」、読み飛ばされたくない告知には「重要」、要点のまとめには「強調」を使える。つまり、読者の目を止めたい場所を書き手が決められる。ライトモードとダークモード、ウェブとメールのどれでも読みやすいように設計されているので、配色で悩む必要もない。

しかもMCPを使えば、色やフォントを細かく指定しなくてよい。 たとえば、指示はこの程度で足りる。

この一言で、この記事と同じ形に整う。「赤っぽい警告にして」「ターミナル風にして」といった曖昧な頼み方でも、AIが最も近いスタイルとフォントを選ぶ。

🍣 誤字の修正は売れ続けるバックナンバーの価値を守る

誤字は読者の信頼を静かに削る。

「1つや2つの誤字なんて大したことない」と思いがち。でも読者には「確認していない記事」という印象が残る。配信後に気づかなかった誤字は、過去記事の中に何年も残り続ける。

誤字修正のメリット

• バックナンバーの売上を守る
• SEO対策

バックナンバーは重要な収入源。 記事は配信した週で役目を終えるわけではない。みんなのニュースレターでは、バックナンバーが定期的に売れている。お金を払って読んだ記事に誤字があれば、満足度は下がり、次の購入や有料購読も遠のく。

誤字修正はSEO対策にもなる。 タイトルや見出しの誤字は、そのまま検索の取りこぼしにつながる。

やった方がいいのが「誤字修正」。でも過去記事がある程度あると面倒。そこでMCPを使う。

🦉 誤字探しを依頼したプロンプト

たったこれだけのことであなたの記事の評判が上がるのだから、ぜひやってみて欲しい。

💌 カスタムEメールは登録直後の読者に過去の人気記事を届ける

カスタムEメールは、あなたの読者が購読登録した後に自動で届くメール。無料購読時のWelcomeメール、数日後のフォローメール、有料プランの案内を設定できる。

カスタムEメールのメリット

• 新規読者に人気記事を届ける
• 迷惑フォルダ対策
• 有料購読への導線

登録直後は読者の関心が最も高い。 何も設定していなければ、新しい読者は次の配信日まで待つことになり、過去の人気記事の存在も知らないまま。Welcomeメールで人気記事を紹介すれば、バックナンバーが新しい読者との最初の接点になる。

迷惑フォルダ対策にもなる。 Welcomeメールで「Okと返信してください」とお願いしておけば、以降の配信が受信箱に届きやすくなる。あなたの渾身の記事も、迷惑フォルダに入ってしまうと読まれない。

有料購読への入口にもなる。 有料プランで何が読めるのか、月に何本届くのかを最初に伝えられる。

やった方がいいのは分かっている。でも、面倒。だからMCPを使う。

🐧 カスタムEメールの設定を依頼したプロンプト

全てのMCPはあなたの記事を公開したり、メール送信したりはしない。機能として制限している。なので全ての公開は最終確認をあなたがやった後になるので安心して欲しい。

🛍️ デジタル商品は購読しない読者からも売上を作る

デジタル商品は、記事のような読み物やPDFなどのファイルを単品で販売できる機能。月額の購読とは別に、1回の購入で読んでもらえる。

デジタル商品のメリット

• 購読しない読者からの売上
• 過去記事の再活用
• 有料購読の特典

月額の購読には踏み切らない読者も、単品なら買える。 知りたいテーマが1つだけの読者にとって、毎月の支払いはハードルが高い。単品ならその分だけ払えばよい。

過去記事が商品になる。 反響のあった記事やテーマごとのまとめを商品にできる。書き終えた記事がもう一度売上を生む。

有料購読者の特典にもなる。 有料購読者だけの割引価格を設定できる。通常500円の商品を、有料購読者には300円で販売したり。購読を続ける理由になる。

🦖 AI生成コンテンツが溢れる時代にあなたのコンテンツを資産に変える手段とは何になるのか そのユーチューブチャンネルの動画はすべてAI生成。人間は1本も作っていない。それが6ヶ月で登録者300万人、再生数20億回。 「Bandar Apna Dost」というインドのYouTubeの話。猿のコメディ動画。 これが特別な例ではなく、… ジャバ・ザ・ハットリ ¥500 有料購読者なら ¥300

とはいえ、記事を選び直して、商品用に構成を組み替えて、紹介文を書くのは手間がかかる。ここでもMCPを使う。

🍩 デジタル商品の下書きは一言の指示で作れる

たとえば、過去記事から商品を作るなら、指示はこの程度で足りる。

Claude Codeは記事を読み、紹介文と本編に分けて商品の下書きを作る。MCPが作るのは無料の下書きまで。価格の設定と公開は編集画面であなたが行う。

商品を公開したら、記事からの導線も頼める。

実はこの記事を書くためにMCPに入れた上記のプロンプトですごいアイデアをAIからもらった。そうした発見がAIと壁打ちすることで出てくる。

あなたのデジタル資産の中にはまだまだ換金されずに眠っている宝があるはず。それをMCPで掘り起こしてデジタル商品にして公開してみて欲しい。

🌱 AIを使って配信するニュースレタープラットフォーム

みんなのニュースレターはMCPを使ってニュースレターを配信、管理、分析をするプラットフォームになる。

今回紹介したテキストボックス機能はMCPに入れた。しかしエディターにはまだ入れていない。もうエディターはMCPで行った作業の確認用として考えている。

AI時代にUIは溶けてなくなる。誰もややこしいエディターを操作しなくなる。「自然言語インターフェース」と呼ばれる概念でもうこれからのコンピュータはすべてしゃべって操作すること。

• 「いい感じのニュースレター記事を作って」
• 「全部の誤字を直しておいて」
• 「人気記事から売れるデジタル商品を作って」

と言って管理運営すること。

この発想はもうすでにMCPで実現されている。ただ、まだまだ発展途中なのでぜひみなさんのご意見も聞かせてほしい。

MCPを前提としたプラットフォームがどんな形になるべきなのか。ぜひみなさんと考えたい。

🏌️‍♂️ ご購読ありがとうございます

いつも購読、ありがとうございます！ 今回はニュースレター運営の作業をMCPでAIに任せた実例をまとめてみた。

プロンプトはぜひそのまま使ってみてください。MCPを使ってみた感想や、「こんな機能が欲しい」というご要望があれば、ぜひコメントで教えてください。

ではまた来週の火曜日の朝にお会いしましょう！