使用说明

项目简介

TweetBinder MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，它充当 Claude 等 MCP 客户端与 TweetBinder by Audiense API 之间的桥梁。通过此服务器，AI 模型可以安全、便捷地访问和利用 TweetBinder 强大的 Twitter 数据分析能力，例如分析话题趋势、用户行为、舆情动向等，为 LLM 应用提供丰富的上下文信息。

主要功能点

Twitter 数据分析: 通过自然语言查询分析 Twitter/X 平台的海量数据，无需编写复杂的 API 代码。
报告生成与管理: 支持创建多种类型的 Twitter 数据分析报告，并提供报告状态查询、列表查看等管理功能。
指标获取: 获取推文互动指标（如转推、点赞）、情感分析结果、用户画像等关键数据。
账户信息查询: 方便查询 TweetBinder 账户的余额、配额使用情况，帮助用户管理 API 资源。

安装步骤

环境准备: 确保已安装 Node.js (v18 或更高版本) 和 Claude Desktop App。
获取 API 密钥: 访问 TweetBinder by Audiense 官网，注册账户并获取有效的 API 密钥 (Bearer Token)。

克隆仓库: 在本地克隆 'mcp-tweetbinder' 仓库：

git clone https://github.com/AudienseCo/mcp-tweetbinder.git

进入目录: 导航到克隆的仓库目录：
```
cd mcp-tweetbinder
```
安装依赖: 安装项目所需的 Node.js 依赖包：
```
npm install
```
构建项目: 编译 TypeScript 代码：
```
npm run build
```

配置 API 密钥: 设置环境变量 'TWEETBINDER_API_TOKEN'，将您的 TweetBinder API 密钥设置为该环境变量的值。例如，在 macOS 或 Linux 系统中，可以执行：

export TWEETBINDER_API_TOKEN='your-bearer-token-here'

在 Windows 系统中，可以使用 'set' 命令：

set TWEETBINDER_API_TOKEN=your-bearer-token-here

服务器配置

为了让 MCP 客户端（如 Claude）连接到 TweetBinder MCP Server，您需要在客户端的配置文件中添加服务器配置信息。以 Claude Desktop App 为例，您需要编辑 'claude_desktop_config.json' 文件，并添加如下 'mcpServers' 配置：

{
  "mcpServers": {
    "tweetbinder": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/build/index.js" // 将 "/absolute/path/to" 替换为项目 build 目录下 index.js 文件的绝对路径
      ],
      "env": {
        "TWEETBINDER_API_TOKEN": "your-bearer-token-here" //  API 密钥也可以直接配置在这里，但不推荐，推荐使用环境变量
      }
    }
  }
}

注意:

请将 '/absolute/path/to/build/index.js' 替换为 'mcp-tweetbinder' 项目 'build' 目录下 'index.js' 文件的实际绝对路径。您可以使用 'pwd' 命令（在仓库根目录下执行 'pwd'/'build/index.js'）获取。
'TWEETBINDER_API_TOKEN' 建议通过环境变量设置，此处仅为示例。

基本使用方法

启动 Claude: 重启或启动 Claude Desktop App。
自然语言指令: 在 Claude 中，您可以使用自然语言指令来调用 TweetBinder MCP Server 提供的工具，例如：
- '创建一个关于 #OpenAI 的 Twitter 报告' (对应 'create-twitter-report' 工具)
- '查询报告状态，报告 ID 是 report-123' (对应 'get-report-status' 工具)
- '我的 TweetBinder 账户还有多少余额？' (对应 'get-account-balances' 工具)
查看结果: Claude 会将调用工具的结果以 JSON 格式返回，您可以根据需要解析和利用这些数据。

提示: 请参考仓库 README.md 文件中 "Available Tools" 章节，了解每个工具的详细参数和使用方法。

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