Building a Twitter Trends Analysis MCP Server for Claude

Claude 用 Twitter トレンド分析 MCP サーバーの構築

このチュートリアルでは、Twitter のトレンドトピックと Claude の分析機能を連携させる Model Context Protocol（MCP）サーバーの作成方法を説明します。このサーバーは Twitter のリアルタイムトレンドを取得し、Claude を使ってビジネスチャンスを分析します。

前提条件

• Python 3.8 以降
• Claude Desktop がインストールされていること
• API にアクセスできる Twitter Developer Account
• Python の基本的な知識

パート 1：環境のセットアップ

1. 新しいプロジェクトディレクトリを作成します：

mkdir twitter-trends-mcp
cd twitter-trends-mcp

2. 仮想環境をセットアップします：

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate  # On Windows

3. 必要なパッケージをインストールします：

pip install tweepy mcp python-dotenv hatchling

パート 2：プロジェクト構成

次のディレクトリ構成を作成します：

twitter-trends-mcp/
├── pyproject.toml
├── twitter_server_run.py
├── src/
│   └── twitter_trends_mcp/
│       ├── __init__.py
│       └── server.py

パート 3：設定ファイル

1. ルートディレクトリに pyproject.toml を作成します：

[build-system]
requires = ["hatchling"]
build-backend = "hatchling.build"

[project]
name = "twitter-trends-mcp"
version = "0.1.0"
description = "Twitter Trends MCP Server"
requires-python = ">=3.8"
dependencies = [
    "tweepy",
    "mcp",
    "python-dotenv"
]

[tool.hatch.build]
packages = ["src/twitter_trends_mcp"]
include = ["src/twitter_trends_mcp/*"]

[project.scripts]
twitter-trends-server = "twitter_trends_mcp:main"

2. src/twitter_trends_mcp/__init__.py を作成します：

"""Twitter Trends MCP Server package."""
import asyncio
from . import server

def main():
    """Main entry point for the package."""
    asyncio.run(server.main())

__all__ = ['main', 'server']

3. エントリーポイントのファイル twitter_server_run.py を作成します：

#!/usr/bin/env python
import os
import sys
import logging
from pathlib import Path

# Configure logging
logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('twitter_server.log'),
        logging.StreamHandler()
    ]
)
logger = logging.getLogger('twitter-trends-mcp')

# Add the src directory to the Python path
src_path = str(Path(__file__).parent / "src")
sys.path.insert(0, src_path)
logger.info(f"Python path: {sys.path}")

try:
    from twitter_trends_mcp.server import main
    logger.info("Successfully imported server module")
except Exception as e:
    logger.error(f"Error importing server module: {e}")
    raise

if __name__ == "__main__":
    try:
        logger.info("Starting server...")
        import asyncio
        asyncio.run(main())
    except KeyboardInterrupt:
        logger.info("Server stopped by user")
    except Exception as e:
        logger.error(f"Server error: {e}")
        raise

パート 4：Twitter API のセットアップ

1. Twitter Developer Portal にアクセスします
2. 新しいプロジェクトとアプリを作成します
3. API 認証情報を取得します：
   • API Key
   • API Secret
   • Access Token
   • Access Token Secret
   • Bearer Token

パート 5：MCP サーバーの実装

src/twitter_trends_mcp/server.py を作成し、以下を含むサーバーコード一式を記述します：

• API クライアントの初期化
• トレンドの取得ロジック
• リソースとツールのハンドラー
• Claude との分析連携

主なコンポーネント：

# Initialize Twitter clients
client_v2 = tweepy.Client(...)
auth = tweepy.OAuthHandler(...)
api_v1 = tweepy.API(auth)

# Define server capabilities
app = Server("twitter-trends-server")

# Implement handlers
@app.list_resources()
async def list_resources() -> list[Resource]: ...

@app.read_resource()
async def read_resource(uri: AnyUrl) -> str: ...

@app.list_tools()
async def list_tools() -> list[Tool]: ...

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: Any) -> Sequence[TextContent]: ...

パート 6：Claude Desktop の設定

1. Claude Desktop の設定ファイルを確認します：

   • Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

2. 設定を更新します：

{
  "mcpServers": {
    "twitter-trends": {
      "command": "C:\\Users\\YOUR_USERNAME\\twitter-trends-mcp\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["C:\\Users\\YOUR_USERNAME\\twitter-trends-mcp\\twitter_server_run.py"],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "C:\\Users\\YOUR_USERNAME\\twitter-trends-mcp\\src",
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      },
      "cwd": "C:\\Users\\YOUR_USERNAME\\twitter-trends-mcp"
    }
  }
}

パート 7：実行とテスト

1. パッケージをインストールします：

pip install -e .

2. サーバーを実行します：

python twitter_server_run.py

3. Claude Desktop で：

   • 🔌 アイコンをクリックします
   • 「twitter-trends」を探します
   • 「SaaS のビジネスチャンスにつながる現在の Twitter トレンドを分析して」と試します

4. ログを確認します：

Get-Content twitter_server.log -Wait

トラブルシューティングのヒント

1. よくある問題：

   • モジュールが見つからない：PYTHONPATH を確認します
   • 接続エラー：設定内のパスを確認します
   • API エラー：認証情報を検証します
   • サーバーが応答しない：ログを確認します

2. ログの場所：

   • サーバー：twitter_server.log
   • Claude：%APPDATA%\Claude\Logs\mcp*.log

機能

• リアルタイムのトレンド取得
• カテゴリ別の分析
• ビジネスチャンスの特定
• AI を活用したインサイト
• 詳細なログ記録

ベストプラクティス

1. 絶対パスを使用します
2. 認証情報を安全に管理します
3. ログを確認します
4. 段階的にテストします
5. 仮想環境を使用します

次のステップ

• トレンド履歴を追加する
• センチメント分析を実装する
• 対応地域を増やす
• ビジネス指標を追加する
• 分析カテゴリを拡充する