x-reader-mcp について
x-reader-mcpは、公開X投稿とX Articles全文をMarkdownに変換する読み取り専用MCPサーバーです。長文記事を解析し、投稿情報やメディア情報も含めてAIクライアントに提供します。
主な機能
- 01公開投稿と記事の読み取り
- 02内容のMarkdown整形
- 03投稿者、日時、反応数の取得
- 04画像と高画質動画リンクの掲載
- 05投票と引用投稿の情報取得
活用シーン
- 01チャットで公開X投稿を読む
- 02X Articlesの全文を取得する
- 03投稿内容をMarkdownでコピーまたは保存する
MCP 対応
Streamable HTTPのMCPエンドポイントで`read_x_post`ツールを提供します。クライアントが投稿URLまたは数値IDを渡すと、投稿と記事全文のMarkdownを返します。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://x-reader-mcp.roastedrants.workers.dev/mcpclaude mcp add --transport http danishaali9-x-reader https://x-reader-mcp.roastedrants.workers.dev/mcp{"mcpServers":{"danishaali9-x-reader":{"type":"http","url":"https://x-reader-mcp.roastedrants.workers.dev/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"danishaali9-x-reader":{"type":"http","url":"https://x-reader-mcp.roastedrants.workers.dev/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"danishaali9-x-reader":{"type":"http","url":"https://x-reader-mcp.roastedrants.workers.dev/mcp"}}}{"mcpServers":{"danishaali9-x-reader":{"serverUrl":"https://x-reader-mcp.roastedrants.workers.dev/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
詳細
X Reader MCP
Claude(またはChatGPT、CursorなどのMCPクライアント)で、公開されているXの投稿やX Articlesの全文を読めるようにします。 チャットに投稿リンクを貼ると、AIがタイトル、投稿者、日付、エンゲージメント、本文、画像、高画質の動画リンク、アンケート、引用投稿、そして長文記事の全文を整ったMarkdownで取得します。
コネクターURL: https://x-reader-mcp.roastedrants.workers.dev/mcp(カスタムコネクターとして追加できます。サインインは不要です)
- 無料:公開されているFxTwitter APIを使用します。X APIキーは不要です
- 軽量:実行時の依存関係はゼロで、約17 KBです。Cloudflare Workersの無料プランで動作します
- 読み取り専用:公開投稿のみを読み取ります
作成した理由:他のツイート用MCPは、X Articlesの記事 リンク だけを返し、本文を返しませんでした。 このツールは、Xの記事形式(Draft.js)を見出し、リスト、太字/斜体、リンク、コードブロック、画像、動画を含む適切なMarkdownに変換します。
時間の節約になったら、コーヒーをおごってください ☕
今すぐ使う(インストール不要)
- ウェブリーダー: https://x-reader-mcp.roastedrants.workers.dev
投稿リンクを貼り付けてプレビューし、Markdownをコピーまたはダウンロードできます。 - Claude / ChatGPTコネクター:
https://x-reader-mcp.roastedrants.workers.dev/mcpをカスタムコネクターとして追加します(サインインは不要です)。その後、チャットに投稿リンクを貼り付けます。
自分用のものが必要ですか?以下の手順でデプロイしてください。
出力例
# I built a free MCP that lets Claude read X Articles
**Author:** roastedrants (@roastedrants), 1,234 followers
**Posted:** 2026-10-21 15:08 UTC
**Engagement:** 150 likes, 12 reposts, 5 replies, 2 quotes, 1,300 bookmarks, 45,678 views
**Type:** X Article
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## Why TweetSave was not enough
It only returned the **article link**, never the body.
1. Deploy it on [**Cloudflare**](https://workers.cloudflare.com)
2. Add the connector in Claude
3. Paste any post link
デプロイ(約5分)
Node.js 22.18以降と、無料のCloudflareアカウントが必要です。
npm install
npx wrangler login # opens the browser once
npm run deploy
WranglerにURLが表示されます。たとえば、https://x-reader-mcp.<your-subdomain>.workers.dev のようなURLです。
任意のブラウザーで簡単に確認できます(スマートフォンでも利用できます)。
https://x-reader-mcp.<your-subdomain>.workers.dev/read?url=https://x.com/<user>/status/<id>
接続する
MCPエンドポイントは、上記のURLに /mcp を追加したものです。
Claudeアプリ(ウェブ、デスクトップ、モバイル): Settings → Connectors → Add custom connector → /mcp URLを貼り付けます。
その後、チャットで有効にして、投稿リンクを貼り付けます。
Claude Code:
claude mcp add --transport http x-reader https://x-reader-mcp.<your-subdomain>.workers.dev/mcp
ChatGPT: Settings → Apps & Connectors(Developer mode)→ /mcp URLを指定して、認証なしのコネクターを作成します。
Cursor / その他のクライアント: "url": "https://.../mcp" を指定してリモートサーバーを追加します。
ツール
| ツール | 入力 | 戻り値 |
|---|---|---|
read_x_post | url:投稿URL(x.com、twitter.com、モバイル、fxtwitterなど)または数値ID | 投稿のMarkdown。X Articleの場合は記事全文も含まれます |
その他のエンドポイント:GET / はウェブリーダー、GET /read?url=... はプレーンなMarkdownを返します。
制限事項(正直な一覧)
- 公開投稿のみが対象です。非公開アカウントや削除済みの投稿には、明確なエラーが返されます。
- 返信や複数投稿から成るスレッド全体には対応していません(FxTwitterが返すのは単一の投稿のみです)。
- 記事単体のリンク(
x.com/i/article/...)は解決できません。記事を共有している投稿を貼り付けてください。 - 無料のコミュニティサービスであるFxTwitterに依存しています。サービスが停止している場合は、ツールがその旨を知らせます。
- エンドポイントは公開されています。Cloudflareの無料プランでは1日に100,000件のリクエストが可能で、個人利用には十分です。
開発
npm test # offline tests with a sample article (no network)
npm run dev # local server at http://localhost:8787
npm run typecheck
コードの構成:src/index.ts(ステートレスなStreamable HTTPによるMCP)、src/fxtwitter.ts(URLの解析と取得)、
src/markdown.ts(投稿およびDraft.jsの記事をMarkdownに変換)、src/page.ts(ウェブリーダーのページ)。
クレジット
データはFxTwitter / FxEmbedから取得しています。サーバーに負荷をかけないよう、ご配慮ください。 X Corp.とは無関係です。
@roastedrantsが作成しました。コーヒーをおごってください ☕
MIT License
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。