AIで記事の構造化データ（Schema）生成を自動化する方法

エージェントがテキストからメタデータを抽出し、build_schema ツールを使用して有効なJSON-LDブロックを作成します。生成されたコードはそのままCMSに貼り付け可能です。具体的なワークフローは以下の通りです。

1. 01

   メタデータの抽出

   エージェントが記事を読み取り、見出し、公開日、画像URLなどを特定します。

   build_schema
2. 02

   プロパティのマッピング

   記事の詳細情報を、著者や公開者といった適切なJSON-LDフィールドに割り当てます。

   build_schema
3. 03

   ブロックの構築

   収集したデータから、単一の有効なJSON-LDブロックを組み立てます。

   build_schema
4. 04

   出力の整形

   エージェントは、コピーしやすいように整理されたコードブロックとして出力します。

   build_schema

Native JSON Engine Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_a44yBNVC68kvR4LUpssGcHQhORGUB8YEpnP4YMSv/mcpコピー

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3. 3Click Add and start a new chat — Native JSON Engine capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "json-ld-seo-compiler-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_a44yBNVC68kvR4LUpssGcHQhORGUB8YEpnP4YMSv/mcp"
    }
  }
}

• Claude
• ChatGPT
• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• Claude Code
• JetBrains
• Cline

MCPをクライアントにワンクリックで接続できます。認証情報は暗号化され、詳細はコネクターのページで確認できます。

• 01

  AIが記事の本文を書き換えることはありますか？

  いいえ。AIはメタデータを抽出してスキーマを作成するためにテキストを読み取るだけで、元のコンテンツを書き換えることはありません。

• 02

  CMSへ自動的に投稿されますか？

  いいえ。AIはコードブロックを提供するのみです。生成されたコードは、ご自身でCMSやウェブサイトに貼り付けてください。

• 03

  メタデータが不足している場合はどうなりますか？

  テキスト内に著者や日付などの情報が見つからない場合、AIはその情報をブロックに含めません。その場合は、プロンプト内で手動で情報を指定してください。

• 04

  他の種類のスキーマにも対応していますか？

  このタスクはArticle（記事）スキーマ専用に設計されています。Product（製品）やLocalBusiness（ローカルビジネス）などの他のスキーマは生成できません。

• 05

  壊れたJSON-LDを修正できますか？

  いいえ。このツールは新しいブロックをゼロから構築するものです。既存のコードを修正したり編集したりする機能はありません。

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