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Typefully MCP Server

Typefully MCP Server

本地服务
github.com/pepuscz社交媒体657 周前更新

关于 Typefully MCP Server

Typefully MCP Server 将 AI 助手连接到 Typefully,可创建草稿并读取已排期或已发布的内容,还支持线程拆分、排期及帖子选项。

主要功能

  1. 01创建推文和线程
  2. 02指定时间或空闲时段排期
  3. 03启用 AutoRT 和 AutoPlug
  4. 04读取已排期草稿
  5. 05读取已发布草稿

适用场景

  1. 01起草并排期社交帖子
  2. 02查看已排期的线程
  3. 03检查近期发布的推文

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 Typefully 草稿创建和读取工具,并通过 Typefully API 操作。

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。

代码仓库

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

MseeP.ai 安全评估徽章

Typefully MCP 服务

一个模型上下文协议(MCP)服务,用于集成 Typefully API,让 AI 助手能够在 Typefully 上创建和管理草稿。

功能

  • 创建草稿,全面支持:
    • 多条推文组成的串文(使用 4 个换行符作为分隔符)
    • 自动将内容拆分为串文
    • 定时发布(指定日期/时间或下一个空闲时段)
    • AutoRT 和 AutoPlug 功能
    • 分享 URL
  • 获取已安排的草稿,支持可选筛选
  • 获取已发布的草稿,支持可选筛选

安装

前提条件
  • Python 3.10 或更高版本
  • 拥有 API 访问权限的 Typefully 账号
  • Typefully API 密钥(在 Typefully 的 Settings > Integrations 中获取)
从源代码安装
  1. 克隆此代码库:
git clone <repository-url>
cd typefully-mcp-server
  1. 创建并激活虚拟环境:
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
  1. 安装软件包:
pip install -e .

配置

API 密钥管理

此服务支持使用 macOS 钥匙串安全存储 API 密钥。你有两种选择:

选项 1:macOS 钥匙串(推荐)🔐

将 API 密钥安全地存储在 macOS 系统钥匙串中:

  • 服务:typefully-mcp-server
  • 账户:api_key
  • 密码:你的 Typefully API 密钥

有关钥匙串设置的详细说明,请参阅 CURSOR_SETUP.md。

选项 2:环境变量

你可以将 API 密钥设为环境变量,或直接将其写入 MCP 配置。

注意: 为了兼容性,环境变量的优先级高于钥匙串存储。

MCP 配置

有关 MCP 客户端设置的详细说明(Cursor、Claude Desktop 等),请参阅 CURSOR_SETUP.md。

基本 MCP 配置示例:

{
  "mcpServers": {
    "typefully": {
      "command": "/path/to/your/typefully-mcp-server/venv/bin/python",
      "args": ["-m", "typefully_mcp_server.server"],
      "cwd": "/path/to/your/typefully-mcp-server"
    }
  }
}

用法

配置完成后,MCP 服务将提供以下工具:

create_draft

在 Typefully 中创建新草稿。

参数:

  • content(必填):草稿内容。使用连续 4 个换行符将内容拆分为多条推文。
  • threadify(可选):自动将内容拆分为多条推文
  • share(可选):如果为 true,返回的数据中将包含 share_url
  • schedule_date(可选):ISO 格式的日期(例如,“2024-01-15T10:30:00Z”)或“next-free-slot”
  • auto_retweet_enabled(可选):为此帖子启用 AutoRT
  • auto_plug_enabled(可选):为此帖子启用 AutoPlug

示例:

Create a draft with content "Hello from MCP! This is my first automated tweet." and schedule it for next free slot
get_scheduled_drafts

获取 Typefully 最近安排的草稿。

参数:

  • content_filter(可选):筛选草稿,仅包含“tweets”或“threads”

示例:

Get my scheduled drafts that are threads only
get_published_drafts

获取 Typefully 最近发布的草稿。

参数:

  • content_filter(可选):筛选草稿,仅包含“tweets”或“threads”

示例:

Show me all my recently published tweets

测试

此项目包含一个测试脚本,用于验证服务功能:

# Make sure your virtual environment is activated
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Test the API connectivity (requires API key configured)
python test_read_api.py

开发

项目结构
typefully-mcp-server/
├── src/
│   └── typefully_mcp_server/
│       ├── __init__.py
│       ├── server.py      # Main MCP server implementation
│       ├── client.py      # Typefully API client
│       ├── keychain.py    # Secure keychain integration
│       └── types.py       # Type definitions
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── README.md
└── test_read_api.py       # Test script
运行测试
# Make sure your virtual environment is activated
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install development dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

API 参考

此 MCP 服务实现了 Typefully API 的部分功能。有关 API 端点和选项的更多详情,请参阅官方文档。

许可证

MIT 许可证

贡献

欢迎贡献!请随时提交 Pull Request。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。