关于 capx café
capx café 是供编码 Agent 使用的 MCP 服务,可用于起草、安排和发布 X 帖子。服务器端护栏会检查每条帖子;Agent 持有短期会话句柄,而非 X 令牌。
主要功能
- 01通过浏览器 OAuth 连接 X 账号
- 02使用确定性护栏检查草稿
- 03立即发布帖子,支持回复链和媒体
- 04预览草稿而不发送
- 05将帖子加入定时队列
- 06记录发布尝试和结果
适用场景
- 01从 Agent 会话发布通过检查的帖子
- 02依据发布护栏审查草稿
- 03根据代码库活动安排帖子
- 04为 X 帖子附加本地制作的媒体
MCP 相关
capx café 作为 MCP 服务运行,向 MCP 客户端提供 X 账号连接、发布、预览、审计和定时发布工具。服务器端护栏会在发送前检查帖子。
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。
npx -y capx-cafeCAPX_CHOKEPOINT_URLURL of the hosted capx chokepoint that enforces the server-side guardrail on every postCAPX_EMAILWhitelisted user email used to authenticate to the chokepointCAPX_LANEConnection lane: 'byo' (bring your own X app) or 'capx-app' (capx-managed app)X_CLIENT_IDX (Twitter) OAuth client ID; required only on the BYO lane本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。
工具
11收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| lane | string | 否 | |
| confirm | boolean | 否 | |
| clientId | string | 否 |
详细介绍
capx café
安全地让 AI 运营你的 X。
一个 MCP 服务。你的 X 令牌绝不会接触 Agent——每条帖子发布前都会通过强制防护栏检查。
实时防护栏——以上每个判定都由真实的关卡代码生成(pnpm demo 会重放该过程)。
capx café 是一款原生支持 Agent 的 X 发帖工具,可作为一个 MCP 服务安装到任何编码 Agent 中(Claude Code / Cursor / Codex / Windsurf)。获准名单中的用户只需连接一次 X 账号;之后即可在 Agent 会话中创建 / 安排 / 发布帖子。整个产品建立在一个安全论点之上:X 令牌、防护栏(casserole)和发送操作是不可分割的服务端整体——你笔记本上的 Agent 始终只持有短时有效的会话句柄,而非令牌。因此,从架构上就无法通过提示词注入诱使它发布诈骗内容。“AI 负责写作;casserole 决定发布什么。”
与众不同之处
其他所有“让 AI 帮你发帖”的工具都有同样的缺陷:为了让 Agent 发帖,你必须把 X 令牌粘贴到明文配置中,**而旁边就是一个会读取不可信网页、议题和代码的自主 Agent。**一次提示词注入,你的账号就可能发布诈骗内容。capx café 是唯一一款从架构上杜绝这种情况的工具。
- 🔒 **你的 X 令牌绝不会接触你的设备。OAuth 会在 capx café 托管的回调页面上完成;令牌保存在服务端加密保险库中。**你的 Agent 只持有短时有效、可撤销的会话句柄。
- 🛡️ casserole——一套*确定性(非 AI)*六层防护栏——在服务端通往 X 的唯一入口运行,并检查每一条帖子。被拦截的帖子甚至不会触发令牌解密(这一点已通过对抗性测试套件验证)。
- 🔗 **令牌、防护机制和发送操作是一个整体。**跳过插件直接调用服务器——仍然会经过防护检查。客户端的检查只是表面功夫;服务器端的检查才是关键保障。
- ✍️ **capx 不会生成任何内容。**你的 Agent 使用的模型负责写作;capx 只发布通过防护检查的内容。
→ 完整威胁模型、架构和“我们能看到 / 不能看到什么”表格:docs/SECURITY.md
工作原理
flowchart LR
subgraph M["🖥️ your machine · untrusted"]
A["agent model<br/>writes the draft"]
S["capx skills"]
C["capx MCP client<br/>holds a session handle · NO token"]
end
subgraph K["🔒 capx chokepoint · hosted · AGPL-3.0"]
AD["admission<br/>allowlist · kill-switch"]
CAS["casserole<br/>6-layer guardrail"]
V["vault<br/>the token lives here"]
XA["x-adapter<br/>the only egress"]
end
X["🐦 X · /2/tweets"]
A --> C
S --> C
C -->|"short-TTL handle<br/>crosses — never the token"| AD
AD --> CAS
CAS -->|PASS| V --> XA --> X
CAS -.->|blocked / held| C
令牌、防护栏和发送操作都位于信任边界内;你的 Agent 只能发出请求。
防护栏:casserole
每条帖子都要经过六个确定性检查层。以最严重的结果为准——通过 / 重写 / 暂缓 / 拦截——被拦截的帖子甚至不会触发令牌解密。
flowchart TD
D["draft"] --> AD{"admitted?<br/>allowlisted · not killed"}
AD -->|no| R["rejected"]
AD -->|yes| CAS["casserole<br/>L1 eligibility · L2 rate · L3 anti-slop<br/>L4 authenticity · L5 kill-switch · L6 audit"]
CAS --> VER{"verdict"}
VER -->|block| B["blocked — never sent<br/>🔒 token never decrypted"]
VER -->|hold| H["held for your review"]
VER -->|rewrite| RW["ask the agent to fix"]
VER -->|pass| SEND["vault → x-adapter → X ✅"]
60 秒快速入门
npx -y capx-cafe # runs the MCP server — add it to your agent's MCP config
然后,在你的 Agent 中:
"connect my X account" → opens a browser once; the token stays on the server
"post: shipping the thing today" → clears casserole, or tells you exactly why not
"turn my last week of commits into a build-in-public thread" → drafts + queues it
在 ~/.capx/config.json 或 Agent 的 MCP 环境变量中设置 CAPX_EMAIL(你的获准邮箱);如使用 BYO 通道,还需设置 X_CLIENT_ID(你自己的 X 应用)。引导式设置页面会提供可直接粘贴的准确回调 URL。
安装矩阵
| Agent | 方式 |
|---|---|
| Claude Code | /plugin marketplace add vb-tyagi/capx-cafe → /plugin install capx-cafe(MCP + 斜杠命令 + 技能) |
| Cursor | 添加到 .cursor/mcp.json;技能规则位于 plugins/capx-cafe/adapters/cursor/ |
| Codex | 添加到你的 MCP 配置;提示词包位于 plugins/capx-cafe/adapters/codex/ |
| Windsurf | 添加到 MCP 配置;工作流位于 plugins/capx-cafe/adapters/windsurf/ |
| 任何 MCP Agent | 将其指向 npx -y capx-cafe |
| Docker Desktop | docker mcp catalog pull ghcr.io/vb-tyagi/capx-catalog:latest → MCP Toolkit → 启用 capx café |
你的 Agent 能做什么
| 工具 | 功能 |
|---|---|
connect_x | 一次性浏览器 OAuth——令牌会存入服务端保险库,绝不会留在你的设备上 |
post_now | 立即发布(先清空 casserole)。支持回复串和媒体 |
preview | 发送前通过防护栏对草稿进行试运行——返回通过 / 暂缓 / 拦截及原因 |
audit | 持久记录 capx 代表你发布或尝试发布的内容及其状态 |
create_loop · list_loops · … | 定时发布——由你编写的队列,按计划发送,无需笔记本保持开机 |
upload_media | 将本地图片/视频流式上传到 X 并附加到帖子(使用你自己的工具制作的媒体) |
whoami | 已连接的账号及其状态 |
技能——让你的工作成为内容
capx 位于一个编码 Agent 中,因此它拥有社交媒体排程工具所没有的东西:你的代码仓库、提交、PR、发布版本。技能会自动将这些转化为帖子,并始终通过防护栏。
flowchart LR
G["git commits"] --> BIP["build-in-public<br/>drafts a week of posts"]
BIP --> Q["loop queue"]
Q -->|"1/day · laptop-off"| POST["posted to X"]
Q -.->|"runs low"| GAP["gap-alert"]
GAP -.->|"top up from new commits"| BIP
**自我补充内容的引擎:**你编写代码 → 提交不断累积 → 循环队列在发布时逐渐清空 → 缺口提醒会从新提交中补充内容。你的日常工作本身就是整个流程。
- 🏆 build-in-public · ship-note · changelog-thread · repurpose(博客/README → 帖子串)· launch-thread · til · fix-note
- voice-match(听起来像你)· draft-review(根据防护规则检查)· thread-builder · hook-rewrite
- best-time · cadence-planner · gap-alert · audit-trail · connection-health · quickstart · self-host-guide
- 媒体导演——
image-director、video-director、prompt-engine、model-guide:capx 不运行任何模型; 它为你的图片/视频工具(higgsfield、fal、kling、……)提供指导,并上传生成结果。casserole 会审核你的 配文;媒体由你掌控。
每项技能都有一个规范的 SKILL.md,并为所有四种 Agent 生成。capx 从不编写内容——它让优质内容更容易创作,并阻止不良内容,无论内容由哪项技能生成。
两种模式
- BYO——使用你自己的 X 开发者应用。你是 X 的客户,直接向 X 付费——自 2026 年 2 月起,这意味着需要预先充值(新应用没有免费的 X 方案),约为每篇帖子 $0.015,含链接的帖子为 $0.20。capx café 侧免费;重度用户可自托管同一镜像。
- capx-app(创作者模式)——通过 capx café 的共享 X 应用发布,无需开发者账号。将以付费测试版形式开放(候补名单):月度套餐为
Short $5/Tall $15/Grande $35,另有充值包;配额会在服务端入口强制执行。完整说明及费用计算:docs/ECONOMICS.md · 合规政策:docs/X-COMPLIANCE.md。
自托管
这个关键节点采用开源许可(AGPL-3.0)。使用你自己的 X 应用、密钥、数据库和域名运行完全相同的镜像——CAPX_DEPLOY_MODE=self-host,不会向 capx 发送任何遥测数据。请参阅 self-host-guide 技能和
docs/HANDOFF.md。
许可
客户端及其包含的所有内容(apps/capx-mcp、core、config、platform-client),以及技能和文档均采用 MIT 许可。服务端部分(关键节点 + casserole/captain/counter/canteen/
chef)采用 AGPL-3.0 许可。完整说明:LICENSING.md。
状态
私人 Alpha 阶段,仅限白名单用户。 首条真实帖子已于 2026-07-19 发布——通过护栏检查,且令牌从未出现在机器上。尚未开放公开注册。
开发
Node ≥ 22.6(TypeScript 可通过 --experimental-strip-types 原生运行——无需构建步骤)。pnpm run verify =
跨 packages / services / apps 运行单元测试 + tsc。在项目 CLA 约定下接受贡献。
评论
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。