🐦 X-Post MCP 🚀

🐦 X-Post MCP 🚀

一款强大的集成，可让 AI 模型使用 Model Context Protocol（MCP）直接在 X（原 Twitter）上发帖 🤖✨

📋 概述

X-Post MCP 是一款客户端-服务端应用，可通过标准化接口让 AI 模型在 X（原 Twitter）上创建并发布帖子。它借助 Model Context Protocol，在 AI 模型与 X 平台之间实现无缝集成。

✨ 功能

• 🔄 与 X（Twitter）API 无缝集成
• 🧠 使用 Google Gemini 模型创建 AI 驱动的帖子
• 🛠️ MCP 服务将 X 发帖功能作为工具提供
• 💬 用于测试和演示的交互式聊天界面
• 🔒 安全处理 API 凭据
• ✂️ 自动截断超出 X 字符限制的帖子

🛠️ 技术

• Bun：快速的一体化 JavaScript 运行时
• TypeScript：类型安全的 JavaScript
• Express：Node.js Web 框架
• Model Context Protocol (MCP)：用于 AI 上下文的标准化协议
• Twitter API v2：X 平台 API
• Google Gemini：Google 的生成式 AI 模型

📦 安装

前置条件

• Bun v1.2.5 或更高版本
• X（Twitter）API 凭据
• Google Gemini API 密钥

服务端设置

# Clone the repository
git clone https://github.com/subhadeeproy3902/x-post-mcp.git
cd x-post-mcp

# Install server dependencies
cd server
bun install

客户端设置

# From the project root
cd client
bun install

⚙️ 配置

获取 X（Twitter）API 凭据

1. 创建开发者帐户：

   • 前往 X Developer Portal
   • 使用你的 X 帐户登录，或创建一个新帐户
   • 如果你还没有开发者帐户，请申请一个

2. 创建项目和应用：

   • 获批后，在 Developer Portal 中创建一个新项目
   • 在项目中创建一个新应用
   • 为应用命名并添加描述

3. 设置应用权限：

   • 在应用设置中，前往“User authentication settings”部分
   • 编辑设置并启用 OAuth 1.0a
   • 将应用权限设为 Read and Write and Direct Messages
   • 保存更改

4. 生成访问令牌：

   • 前往“Keys and Tokens”选项卡
   • 生成“Consumer Keys”（API Key 和 Secret）
   • 为你的帐户生成“Access Token and Secret”
   • 请务必保存这四个值，配置时需要用到

⚠️ 重要：请妥善保管 API 密钥和令牌，切勿将其提交到公开代码库。

服务端环境变量

在 server 目录中创建一个 .env 文件，并设置以下变量：

# X (Twitter) API Credentials
TWITTER_API_KEY=your_twitter_api_key
TWITTER_API_SECRET=your_twitter_api_secret
TWITTER_ACCESS_TOKEN=your_twitter_access_token
TWITTER_ACCESS_SECRET=your_twitter_access_secret

获取 Google Gemini API 密钥

1. 创建 Google AI Studio 帐户：

   • 前往 Google AI Studio
   • 使用你的 Google 帐户登录

2. 获取 API 密钥：

   • 前往 API Keys 部分
   • 点击“Create API Key”
   • 复制新生成的 API 密钥

⚠️ 重要：请妥善保管 API 密钥，切勿将其提交到公开代码库。

客户端环境变量

在 client 目录中创建一个 .env 文件，并设置以下变量：

# Google Gemini API Key
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key

🚀 使用方法

启动服务端

cd server
bun run dev

服务端将在 http://localhost:3001 上启动。

启动客户端

cd client
bun run index.ts

客户端将连接到服务端，并提供交互式聊天界面，你可以在其中与 AI 模型互动，并指示它在 X 上发帖。

示例命令

客户端运行后，你可以与 AI 模型交互：

You: Post a tweet about the beautiful weather today

AI 将使用 Gemini 模型生成帖子，然后使用 MCP 工具将其发布到 X。

🏗️ 架构

服务端

服务端组件基于 Express 构建，并实现了 Model Context Protocol。它提供了一个名为 createPost 的工具，可用于向 X 发布帖子。服务端使用 Server-Sent Events (SSE) 与客户端通信。

客户端

客户端组件连接到 MCP 服务，并提供与 Google 的 Gemini AI 模型交互的界面。它会将用户请求转换为 AI 生成的内容，并可调用服务端工具将内容发布到 X。

🤝 参与贡献

欢迎参与贡献！请随时提交 Pull Request。

1. Fork 此仓库
2. 创建功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 提交更改（git commit -m 'Add some amazing feature'）
4. 推送到分支（git push origin feature/amazing-feature）
5. 创建 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

🙏 致谢

• Model Context Protocol，感谢其提供标准化的 AI 上下文协议
• Twitter API v2，用于集成 X 平台
• Google Gemini，提供 AI 能力