关于 Twitter MCP Server
Twitter MCP Server 为 Claude 提供 Twitter/X 帖子的计数、验证和优化工具,并使用 Twitter 的字符计数库提取 URL、提及和话题标签。
主要功能
- 01按 Twitter 规则计算字符数
- 02验证帖子长度和其他限制
- 03为过长帖子提供修改建议
- 04提取 URL、提及和话题标签
适用场景
- 01检查帖子字符数及剩余长度
- 02发布前验证帖子
- 03按指定长度上限缩短帖子
- 04列出文本中的链接、提及和话题标签
MCP 相关
向 Claude 等 MCP 客户端提供帖子计数、验证、优化和实体提取工具。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
Twitter MCP 服务
一个供 Claude 使用的 MCP(模型上下文协议)服务,可准确统计 Twitter/X 帖子的字符数并优化帖子。
功能
- 准确统计字符数:根据 Twitter/X 的官方统计方式计算字符数
- 帖子验证:检查字符数限制和其他约束
- 帖子优化:为过长的帖子提供优化建议
- 实体提取:提取并分析 URL、提及和话题标签
安装
# Clone the repository
git clone <your-repo-url>
cd twitter-mcp-server
# Install dependencies
npm install
# Build
npm run build
Claude Desktop 配置
将以下内容添加到 Claude Desktop 配置文件(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"twitter-mcp-server": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/twitter-mcp-server/dist/server.js"]
}
}
}
使用方法
Claude 中将提供以下工具:
1. count_tweet_characters
Please count the characters in this Twitter/X post accurately:
"Hello! It's a beautiful day today ☀️ #goodweather https://example.com"
2. validate_tweet
Please validate if this post is valid:
"(long post text)"
3. optimize_tweet
Please optimize this post:
"(post text to optimize)"
4. extract_entities
Please extract entities from this post:
"@user Hello! #hello please check out https://example.com"
开发
# Start in development mode
npm run dev
# Build
npm run build
# Start in production
npm start
API 详情
count_tweet_characters
- 输入:
text(字符串)- 要统计的文本 - 输出:详细信息,包括字符数、剩余字符数和有效性
validate_tweet
- 输入:
text(字符串)- 要验证的文本 - 输出:有效性、问题和实体信息
optimize_tweet
- 输入:
text(字符串)- 要优化的文本maxLength(数字,可选)- 最大字符数(默认值:280)
- 输出:优化后的文本和建议
extract_entities
- 输入:
text(字符串)- 要从中提取实体的文本 - 输出:URL、提及和话题标签列表
技术栈
- TypeScript:提供类型安全和更好的开发体验
- @modelcontextprotocol/sdk:MCP 服务实现
- twitter-text:官方 Twitter 字符统计库
许可证
MIT 许可证
参与贡献
- Fork 此仓库
- 创建功能分支(
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交更改(
git commit -m 'Add some amazing feature') - 推送到分支(
git push origin feature/amazing-feature) - 创建 Pull Request
支持
如果您遇到任何问题或有疑问,请在 GitHub Issues 中提交。
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。