X(Twitter) MCP Server

X(Twitter) MCP Server

Automatyzuj publikowanie, zarządzaj szkicami i publikuj wątki na X (Twitter) z dowolnego czatu AI lub workflow dzięki X(Twitter) MCP Server dla FlowHunt.

Co robi X(Twitter) MCP Server?

X(Twitter) MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany tak, by umożliwić asystentom i agentom AI tworzenie, zarządzanie i publikowanie postów na X (dawniej Twitter) bezpośrednio z czatów, takich jak Claude. Stanowiąc pomost między interfejsami AI a API X/Twitter, serwer ten usprawnia zadania takie jak publikowanie tweetów, zarządzanie szkicami i publikowanie wątków. Pozwala deweloperom i użytkownikom automatyzować działania w mediach społecznościowych, integrować workflow X/Twitter ze swoim stackiem programistycznym i zwiększać produktywność poprzez eliminację ręcznego publikowania lub stosowania oddzielnych narzędzi. Jego integracja z klientami zgodnymi z MCP czyni go skutecznym narzędziem do automatyzacji workflow, zarządzania treściami i interakcji społecznościowych.

Lista promptów

W repozytorium nie udostępniono żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W dokumentacji repozytorium ani kodzie nie wymieniono żadnych jawnych zasobów.

Lista narzędzi

W dokumentacji repozytorium ani w widocznych plikach kodu nie znaleziono bezpośredniej listy narzędzi.

Przykładowe zastosowania tego MCP Servera

  • Automatyczne publikowanie tweetów: Planuj lub publikuj tweety natychmiast za pośrednictwem asystentów AI, idealne do automatyzacji marketingu lub kampanii treści.
  • Tworzenie i publikowanie wątków: Generuj i publikuj wątki z poziomu czatu, usprawniając wieloczęściowe ogłoszenia lub storytelling.
  • Zarządzanie szkicami: Twórz, przeglądaj i publikuj szkice tweetów bez opuszczania interfejsu czatu AI.
  • Integracja social media dla aplikacji: Dodaj możliwość publikowania na X/Twitter do własnych workflow lub narzędzi wewnętrznych, by zapewnić płynną interakcję z użytkownikami.
  • Moderacja i recenzja treści: Umożliwiaj zespołom przegląd, edycję i zatwierdzanie tweetów w uporządkowanych workflow AI przed publikacją.

Jak to skonfigurować

Windsurf

Brak szczegółowych instrukcji dla Windsurf.

Claude

  1. Instalacja UV:
    Zainstaluj UV globalnie przez Homebrew:
    brew install uv
  2. Sklonuj repozytorium:
    git clone https://github.com/vidhupv/x-mcp.git
  3. Utwórz plik konfiguracyjny:
    • Na MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Na Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
  4. Dodaj konfigurację serwera MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "x_mcp": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "--directory",
            "/path/to/x-mcp",
            "run",
            "x-mcp"
          ],
          "env": {
            "TWITTER_API_KEY": "your_api_key",
            "TWITTER_API_SECRET": "your_api_secret",
            "TWITTER_ACCESS_TOKEN": "your_access_token",
            "TWITTER_ACCESS_TOKEN_SECRET": "your_access_token_secret"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Konfiguracja danych API X/Twitter:
  6. Uruchom ponownie Claude:
    Całkowicie zamknij i ponownie otwórz Claude, by zastosować zmiany.

Zabezpieczanie kluczy API

Klucze API są przechowywane w obiekcie env konfiguracji JSON.
Przykład:

"env": {
  "TWITTER_API_KEY": "your_api_key",
  "TWITTER_API_SECRET": "your_api_secret",
  "TWITTER_ACCESS_TOKEN": "your_access_token",
  "TWITTER_ACCESS_TOKEN_SECRET": "your_access_token_secret"
}

Cursor

Brak szczegółowych instrukcji dla Cursor.

Cline

Brak szczegółowych instrukcji dla Cline.

Jak używać tego MCP w flows

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połączenia go ze swoim agentem AI:

FlowHunt MCP flow

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "x_mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “x_mcp” na właściwą nazwę swojego serwera MCP oraz podmienić URL na własny adres serwera MCP.


Przegląd

SekcjaDostępnośćSzczegóły/Uwagi
Przegląd
Lista promptówBrak
Lista zasobówBrak
Lista narzędziBrak
Zabezpieczanie kluczy APIW JSON config
Obsługa sampling-u (mniej istotne)Nie określono

Na podstawie dostępnej dokumentacji i kodu, X(Twitter) MCP Server oferuje solidne instrukcje konfiguracji dla Claude oraz jasno opisuje zarządzanie kluczami API. Brakuje jednak jawnej dokumentacji dotyczącej zasobów, narzędzi i szablonów promptów. Ogólnie rzecz biorąc, ten MCP jest funkcjonalny, ale brakuje mu rozbudowanej dokumentacji i przejrzystości funkcji.


Ocena MCP

Czy posiada LICENSE✅ (MIT)
Czy ma choć jedno narzędzie
Liczba forków16
Liczba gwiazdek57

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest X(Twitter) MCP Server?

Jest to serwer Model Context Protocol (MCP), który umożliwia asystentom i agentom AI tworzenie, zarządzanie i publikowanie postów na X (dawniej Twitter) bezpośrednio z czatu lub środowiska workflow. Automatyzuje zadania social media, integruje się z narzędziami AI i usprawnia zarządzanie treściami.

Jakie są przykładowe zastosowania tego MCP Servera?

Typowe zastosowania to automatyczne publikowanie tweetów, tworzenie i publikowanie wątków, zarządzanie szkicami, integracja publikowania na X/Twitter z własnymi workflow oraz ułatwianie recenzji zespołowej i moderacji przed tweetowaniem.

Jak zabezpieczyć klucze API Twitter?

Klucze API są bezpiecznie przechowywane w sekcji `env` pliku konfiguracyjnego serwera MCP. Nigdy nie udostępniaj tych danych publicznie ani nie przesyłaj ich do systemu kontroli wersji.

Jak połączyć X(Twitter) MCP Server z FlowHunt?

Dodaj komponent MCP do swojego flow w FlowHunt, kliknij, aby skonfigurować, i wstaw konfigurację MCP według struktury JSON z dokumentacji. Upewnij się, że adres URL serwera i dane uwierzytelniające są poprawne dla Twojej instancji.

Czy X(Twitter) MCP Server zawiera szablony promptów lub narzędzia?

W repozytorium nie udokumentowano szablonów promptów ani dodatkowych narzędzi. Serwer skupia się na publikowaniu, zarządzaniu szkicami i wątkami przez protokoły MCP.

Automatyzuj swoje social media z X(Twitter) MCP Server

Połącz swoje workflow AI z X (Twitter), by płynnie automatyzować tweety, zarządzać szkicami i publikować treści — bezpośrednio z czatu lub flow w FlowHunt.

Dowiedz się więcej

BlenderMCP Serwer MCP
BlenderMCP Serwer MCP

BlenderMCP Serwer MCP

BlenderMCP łączy Blendera z asystentami AI takimi jak Claude, umożliwiając zautomatyzowane, oparte na AI modelowanie 3D, tworzenie scen i zarządzanie zasobami d...

4 min czytania
AI 3D Modeling +4
Terraform Cloud MCP Server
Terraform Cloud MCP Server

Terraform Cloud MCP Server

Integruj asystentów AI z API Terraform Cloud za pomocą serwera Terraform Cloud MCP. Zarządzaj infrastrukturą za pomocą języka naturalnego, automatyzuj zadania z...

4 min czytania
AI DevOps +5
Serwer Model Context Protocol (MCP)
Serwer Model Context Protocol (MCP)

Serwer Model Context Protocol (MCP)

Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...

3 min czytania
AI MCP +4