X (Twitter) MCP
Enables interaction with X (Twitter) to post tweets, threads, and replies while retrieving tweet metrics and account information. It supports core management tasks like deleting tweets and verifying authentication through the Twitter API.
README
X (Twitter) MCP
A simple Model Context Protocol server for Twitter/X. Post tweets, threads, and get metrics.
Features
| Tool | Description |
|---|---|
x_get_me() |
Verify auth, get your profile info |
x_post_tweet(text) |
Post a single tweet (max 280 chars) |
x_post_thread(text) |
Post a thread (separate tweets with \n\n---\n\n) |
x_get_tweet(id) |
Get tweet details and metrics |
x_delete_tweet(id) |
Delete a tweet |
x_reply(tweet_id, text) |
Reply to a tweet |
Requirements
- Python 3.10+
- Twitter API credentials (OAuth 1.0a)
Setup
1. Get Twitter API Credentials
- Go to Twitter Developer Portal
- Create a project and app
- Enable OAuth 1.0a with read and write permissions
- Generate Access Token and Secret
2. Install
git clone https://github.com/arnaldo-delisio/x-mcp.git
cd x-mcp
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
3. Configure
cp .env.example .env
Edit .env with your credentials:
TWITTER_API_KEY=your_api_key
TWITTER_API_KEY_SECRET=your_api_key_secret
TWITTER_ACCESS_TOKEN=your_access_token
TWITTER_ACCESS_TOKEN_SECRET=your_access_token_secret
4. Add to Claude Code
Add to your .mcp.json or Claude Code config:
{
"mcpServers": {
"x": {
"command": "/path/to/x-mcp/venv/bin/python",
"args": ["/path/to/x-mcp/server.py"],
"env": {}
}
}
}
Usage
Post a tweet
x_post_tweet("Hello world!")
Post a thread
Separate tweets with \n\n---\n\n:
x_post_thread("1/ First tweet here
---
2/ Second tweet continues
---
3/ Final tweet")
Get tweet metrics
x_get_tweet("1234567890")
Returns likes, retweets, replies, impressions, quotes, and bookmarks.
Roadmap
- [ ] Upload media (images, video)
- [ ] Quote tweet
- [ ] Batch metrics
License
MIT
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
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一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
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一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
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通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
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graphlit-mcp-server
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e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
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