项目简介

这是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 标准的后端服务，专门用于通过编程方式与 Twitter 平台进行交互。它将常见的 Twitter 操作（如获取推文、发布内容、删除推文等）封装为 LLM 可调用的“工具”。

主要功能点

• 获取时间线: 获取您主页的时间线推文（包括“为你推荐”和“关注”）。
• 获取用户推文: 获取任何公开用户的最新推文。
• 按话题搜索: 搜索包含特定话题标签（如 #AI）的推文。
• 获取推文回复: 查看特定推文下的回复内容。
• 发布推文: 通过API发布新的推文，支持添加媒体文件或作为回复。
• 删除推文: 通过API删除您的推文。
• 还可能支持其他高级功能。

安装步骤

1. 确保您已安装 Python 3.8 或更高版本。
2. 克隆该 GitHub 仓库到您的本地机器。
3. 使用 pip 安装项目所需的依赖库：

   pip install -r requirements.txt
   

   （注意：运行服务器还需要 'uvicorn'，通常包含在依赖中或需要额外安装，如 'pip install uvicorn'）
4. 根据 '.env.example' 文件，创建一个名为 '.env' 的文件，并填写您的 Twitter API 凭据和账户信息。您可能还需要配置保存认证 Cookies 的路径。

服务器配置（供MCP客户端使用）

MCP 客户端（如与 LLM 集成的应用）需要知道如何启动并连接到这个 Twitter MCP 服务器。以下是客户端配置所需关键信息：

• 服务器标识符 (server name): 'twitter-mcp'
• 启动命令 (command): 'uv'
• 命令参数 (args):
  • '--directory Path\src'：指定服务器代码所在的目录路径（请将 'Path\src' 替换为实际路径）。
  • 'run'：运行命令。
  • '--with twikit --with mcp'：确保运行环境中包含必要的依赖（twikit 和 mcp）。
  • 'tweet_service.py'：指定服务器的入口文件。
• 环境变量 (env):
  • 'COOKIES_PATH': 指定保存 Twitter 认证 Cookies 的文件路径（请将 'Path\cookies.json' 替换为实际路径）。
  • 'ENV_FILE': 指定包含 Twitter API 凭据的 '.env' 文件路径（通常是仓库根目录下的 '.env'）。

客户端将使用这些信息来管理服务器的启动和连接。

基本使用方法

1. 按照上述“安装步骤”完成环境准备和代码配置。
2. MCP 客户端会使用提供的配置信息（如上所述）自动启动或连接到 Twitter MCP 服务器。
3. 一旦连接成功，LLM 客户端即可发现服务器提供的各项 Twitter 工具（如 'get_tweets', 'post_tweet' 等）。
4. LLM 可以根据用户的请求或自身的判断，通过 MCP 协议调用这些工具来执行相应的 Twitter 操作，并获取结果。

用户通常不需要直接与 'tweet_service.py' 文件或命令行交互，所有操作都通过 MCP 客户端和 LLM 进行。