关键词

Twitter推特AI工具社交媒体集成对话式AI

项目简介

这是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器端应用，旨在让大型语言模型（如Claude Desktop）能够通过标准化的协议与Twitter (X) API进行交互。它将Twitter的各种功能（如发布推文、获取用户信息、搜索等）封装成可由AI调用的“工具”。

主要功能点

  • 获取用户信息: 获取用户个人资料、粉丝列表、关注列表等。
  • 管理推文: 发布新推文（含媒体、回复、标签）、删除推文、赞/取消赞推文、创建含投票的推文。
  • 管理书签: 添加、删除推文书签。
  • 时间线与搜索: 获取个人主页时间线（“为你推荐”和“正在关注”）、搜索推文、获取热门话题（趋势）、获取提及你的推文。
  • API认证与限流: 使用Twitter API v2官方认证方式，并内置基础的API调用频率限制处理。

安装步骤

此服务器需要 Python 3.10 或更高版本以及 Twitter 开发者账号凭据。

推荐的安装方式有：

  1. 通过 Smithery 安装 (适用于 Claude Desktop): 使用 Smithery CLI 工具自动安装和配置。 安装 Node.js，然后运行：

    npx -y @smithery/cli install @rafaljanicki/x-twitter-mcp-server --client claude

  2. 通过 pip 安装: 直接从 PyPI 仓库安装 Python 包：

    pip install x-twitter-mcp

  3. 从源码安装: 克隆 GitHub 仓库，安装依赖。这种方式需要手动管理环境和配置。

服务器配置

安装完成后，你需要配置 MCP 客户端（如 Claude Desktop）来连接并启动此服务器。配置通常在一个 JSON 文件中完成（例如 Claude Desktop 的 'claude_desktop_config.json'）。

配置的核心是告诉客户端如何启动服务器进程及其参数。你需要提供：

  • 一个唯一的服务器名称（例如 '"x-twitter-mcp"'）。

  • 启动服务器的命令 ('command')。

    • 如果通过 'pip' 安装：命令通常是服务器提供的 CLI 脚本名，例如 '"x-twitter-mcp-server"'。
    • 如果从源码安装并使用 'uv'：命令是 '"uv"'，参数 ('args') 中包含 '--directory' 指向项目路径和 'run x-twitter-mcp-server'。

  • 启动命令所需的参数 ('args')，通常为空或包含特定指令。

  • 服务器运行所需的环境变量 ('env')。对于 Twitter API 凭据，你需要在环境变量中提供：

    • 'TWITTER_API_KEY'
    • 'TWITTER_API_SECRET'
    • 'TWITTER_ACCESS_TOKEN'
    • 'TWITTER_ACCESS_TOKEN_SECRET'
    • 'TWITTER_BEARER_TOKEN'

    这些环境变量可以直接写在客户端的 JSON 配置中，或者在启动服务器的环境中提前设置好（如果从源码运行并使用 '.env' 文件）。

配置完成后，重启 MCP 客户端即可加载服务器。

基本使用方法

当 MCP 服务器成功配置并运行后，在支持 MCP 的客户端界面中，你会看到可用的“工具”图标（例如 Claude Desktop 右下角的锤子图标）。点击图标可以查看此 Twitter MCP 服务器提供的所有工具列表，例如 'post_tweet', 'search_twitter', 'get_user_profile' 等。

你可以在与 AI 对话时，使用自然语言描述你的意图，客户端会识别并调用相应的 MCP 工具来完成任务。

示例:

  • 要获取用户信息，你可以说：“获取用户 ID 为 123456789 的 Twitter 资料。” 客户端会调用 'get_user_profile' 工具。
  • 要发布推文，你可以说：“发一条推文，内容是 '测试从 AI 发布推文！'” 客户端会调用 'post_tweet' 工具。
  • 要搜索推文，你可以说：“搜索关于人工智能的最新推文。” 客户端会调用 'search_twitter' 工具。

首次使用工具时，客户端可能会询问你是否授权 AI 使用此 MCP 服务器的功能。

信息

分类

通信与社交

访问项目