trypostit/trypost

Open-source social media scheduler built for AI agents and the teams behind them. Create, schedule and publish posts to every network through MCP or the REST API, or write them yourself in a composer your team will love.

TryPost – AI 에이전트를 위한 오픈소스 소셜 미디어 스케줄러

개요 — TryPost는 수십 개의 소셜 네트워크에 게시물을 생성, 예약, 게시할 수 있는 셀프 호스팅 웹 애플리케이션입니다. 두 가지 사용자를 대상으로 설계되었습니다.

  • AI 에이전트 – MCP 서버(80개 이상의 내장 도구 포함)와 기존 REST API를 노출하여 Claude, ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델 어시스턴트 또는 사용자 정의 봇이 프로그래밍 방식으로 콘텐츠를 생성, 대기열에 추가, 분석을 가져올 수 있습니다.
  • 인간 팀 – 컴포저, 캘린더 보기, 승인 워크플로우, 작업 공간, 편집 계획을 위한 "아이디어 보드"를 갖춘 풍부한 웹 UI.

주요 기능

영역 제공 사항
자동화 인터페이스 MCP 서버 + REST API. UI와 동일한 기능(게시물 생성, 미디어 업로드, 큐 관리, 분석, 웹훅) 제공.
컴포저 및 편집기 한 번 작성하여 네트워크별로 조정. 라이브 미리보기. 텍스트를 다시 표현, 단축 또는 확장하는 AI 어시스턴트.
스케줄링 캘린더 보기, 채널별 큐, 드래그 앤 드롭 재예약, 자동 슬롯 선택.
협업 승인, 이메일 알림이 포함된 댓글/메모, 재사용 가능한 서명/레이블, 다중 작업 공간 격리.
분석 채널별, 게시물별 팔로워, 도달 범위, 참여도. 기간 대비 비교 지원.
크로스 포스팅 다른 연결된 네트워크로 미디어 자동 재사용.
미디어 소스 직접 업로드, Unsplash, Google Drive/Photos, Canva.
통합 13개 이상의 네트워크에 기본 게시 (Instagram, TikTok, LinkedIn, X, YouTube, Facebook, Threads, Bluesky, Pinterest, Mastodon, Google Business, Telegram, Discord).
확장성 수명 주기 이벤트용 웹훅, 16개 언어 UI.

AI에게 중요한 이유

  • 플랫폼은 AI 생성 워크플로우를 일급 시민으로 취급합니다. 동일한 권한 모델, 큐 제한, 승인 단계가 봇과 인간 모두에게 적용됩니다.
  • 대규모 도구 상자를 갖춘 MCP (Message-Control-Protocol) 서버를 제공함으로써 개발자는 각 네트워크에 대한 사용자 정의 글루 코드를 작성하지 않고도 LLM 기반 에이전트를 프로덕션 등급 스케줄러에 직접 연결할 수 있습니다.
  • 오픈소스 AGPL-3.0 라이선스 덕분에 조직은 자체 호스팅하여 독점 콘텐츠와 분석을 온프레미스로 유지할 수 있습니다. 이는 내부 LLM이 브랜드 커뮤니케이션을 관리하도록 허용하는 기업의 일반적인 요구 사항입니다.

일반적인 사용 사례

  1. LLM 에이전트가 마케팅 브리프(예: "봄 투어 홍보")를 받습니다.
  2. TryPost MCP API를 호출하여 일주일 분량의 캡션을 생성하고, 저장된 서명에서 적절한 해시태그를 선택하고, 프로모션 이미지를 업로드합니다.
  3. 에이전트는 Instagram, LinkedIn, X에 게시물을 큐에 추가합니다.
  4. 인간 검토자가 웹 UI를 통해 배치를 승인합니다. 승인되면 TryPost는 사전 구성된 시간에 자동으로 게시합니다.
  5. 게시 후 에이전트는 분석 엔드포인트를 쿼리하여 지난 달의 도달 범위/참여 수치를 검색합니다.

시작하기

  • 셀프 호스팅 – 리포지토리를 클론하고, 문서(Docker Compose가 일반적)를 따르고, AGPL 라이선스 서버를 자체 인프라에서 실행합니다.
  • SaaS 사용해 보기 – 오픈소스 기능 세트를 미러링하는 호스팅 버전을 위해 trypost.it에 가입하세요.
  • 확장 – REST API 또는 MCP 도구를 사용하여 사용자 정의 스크립트를 작성하고, 자체 LLM 파이프라인과 통합하고, 새 네트워크 커넥터를 추가합니다.

커뮤니티 – Discord, GitHub Discussions, 오픈 기여 모델(이슈, PR). 이 프로젝트는 Paulo Castellano가 유지 관리하며 코드 기여와 피드백을 모두 환영합니다.


위의 모든 정보는 리포지토리의 README에서 직접 가져온 것입니다.

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