MCP для AI-клиентов

Дайте Cursor, Claude и Codex прямой доступ к TwtAPI

Больше не нужно вручную искать endpoint, собирать URL и разбирать ответ. После настройки MCP AI-клиент сможет искать твиты, читать профили, отслеживать тренды и продолжать анализ в том же диалоге.

Посмотреть 3 шага настройки Войти и создать MCP key

CursorClaude CodeCodex CLISSE & HTTP

Примеры запросов

AI-клиент сможет вызывать инструменты twtapi прямо в диалоге и сразу работать с результатом.

Запрос

Проанализируй, о чем писал @solana в последних 30 твитах

Инструмент: UserTweets

Запрос

Найди самые заметные посты за последние 24 часа по запросу "ai agent"

Инструмент: Search

Запрос

Покажи самых активных подписчиков @openai и сгруппируй их по типу профиля

Инструмент: FollowersLight

Почему MCP

Зачем превращать API в MCP-инструмент

MCP не заменяет API. Он переносит возможности TwtAPI в AI-рабочий процесс, чтобы поиск и анализ данных происходили прямо внутри клиента.

Меньше связующего кода

Многие задачи, где раньше нужно было читать документацию, собирать endpoint и парсить ответ, теперь можно решить прямо через AI-клиент.

Контекст остается в диалоге

AI может продолжать сравнивать аккаунты, уточнять запросы и углублять анализ без перехода в отдельные скрипты и вкладки.

Удобнее для аналитики

Исследование конкурентов, анализ аккаунтов, поиск трендов и аудитории ощущаются намного естественнее через MCP.

Та же backend-база TwtAPI

Вы используете те же возможности и права доступа TwtAPI. Нужно только создать MCP key в dashboard.

Сценарии

Где MCP особенно полезен

Если вам важно не только встроить данные в продукт, но и позволить AI собирать и анализировать Twitter-данные за вас, MCP будет быстрее и удобнее.

Исследование аккаунтов

Попросите AI кратко описать основные темы, вовлеченные посты и паттерны активности любого аккаунта.

Поиск трендов

Ищите по ключевым словам, темам и продвинутым запросам, а AI структурирует важные посты, аккаунты и нарративы.

Agent workflow

Подключите TwtAPI к Cursor, Claude Code или Codex, чтобы AI сам получал данные, структурировал их и продолжал работу.

What You Can Do

Use MCP to run common Twitter/X data tasks directly inside your AI client

Most users do not care about the protocol itself. They care about whether setup leads quickly to useful work: searching posts, checking accounts, monitoring topics, and handing results back to AI for analysis.

Search and analyze in the same conversation

You do not need to bounce between a client, API docs, and raw payloads. Once data is returned, you can keep summarizing, filtering, and comparing inside the same thread.

Bring search, account lookup, and monitoring into daily workflows

Typical uses include keyword search, account research, competitor tracking, trend review, and routing results into reports, notes, or internal workflows.

Start with one real request before expanding

Many teams begin with one or two real questions, check the output quality, and only then expand into broader monitoring or automation.

Быстрый старт

Настройка в 3 шага

Мы уже подготовили готовые шаблоны подключения. Создайте ключ, скопируйте нужный фрагмент, перезапустите клиент и начинайте работать.

1. Создайте MCP key

Войдите в dashboard и создайте или сбросьте MCP key с префиксом `sk-` в API Settings.

2. Скопируйте конфигурацию клиента

Выберите шаблон для Cursor, Claude Code или Codex CLI.

3. Перезапустите клиент и вызывайте инструменты

После перезапуска MCP-сервиса инструменты TwtAPI станут доступны прямо в диалоге.

Next Step

Pick the page that matches the job you want to run

Once MCP is connected, the easiest next move is to open the page that matches your current task and continue from there.

Twitter/X API MCP Server

Start here if you still need to compare official X MCP, TwtAPI MCP, direct API calls, and scraper-based tools.

Continue

Twitter/X API for AI Agents

Best when your agent needs to search posts, inspect users, and keep Twitter/X context inside the task.

Continue

Twitter Monitoring API

Best when the workflow is really about keywords, watchlists, alerts, brand monitoring, or competitor tracking.

Continue

Twitter/X API Pricing

Use this before a recurring agent or monitoring workflow starts running every day.

Continue

API Docs

Go here when you already know which endpoint, parameter, or response shape the client should use.

Continue

Настройка клиента

Поддерживаемые клиенты и способы подключения

Используйте эти фрагменты как готовые шаблоны. Перед подключением замените `sk-your-mcp-key` на ваш реальный MCP key.

Cursor

Отлично подходит для сценариев, где код и AI работают рядом в редакторе.

Готово

Путь к конфигу: ~/.cursor/mcp.json

Добавьте или объедините этот JSON с `mcp.json`, затем перезапустите MCP servers в Cursor.

{
  "mcpServers": {
    "twtapi": {
      "url": "https://mcp.twtapi.com/sse?mcp_key=sk-your-mcp-key"
    }
  }
}

Claude Code

Быстрая настройка через SSE для терминальных workflow.

Готово

Выполните команду один раз, чтобы добавить сервер twtapi и использовать его в Claude Code.

claude mcp add --transport sse twtapi "https://mcp.twtapi.com/sse?mcp_key=sk-your-mcp-key"

Codex CLI

Codex подключается по Streamable HTTP через bearer token в переменной окружения.

Готово

Сначала экспортируйте переменную окружения, затем добавьте сервер для подключения через `/mcp`.

export TWTAPI_MCP_KEY="sk-your-mcp-key"
codex mcp add twtapi --url "https://mcp.twtapi.com/mcp" --bearer-token-env-var TWTAPI_MCP_KEY

Grok

Подходит, если вы хотите подключить данные Twitter/X к Grok через Custom Connector.

Готово

Откройте grok.com/connectors, выберите New Connector -> Custom и вставьте SSE URL TwtAPI.

Name: TwtAPI
Server URL: https://mcp.twtapi.com/sse?mcp_key=sk-your-mcp-key

Open grok.com/connectors, choose New Connector -> Custom, then paste the server URL.

Other MCP clients

Для MCP-клиентов и agent runner, которые поддерживают удаленный SSE server.

Готово

Если клиент просит server URL, начните с этого SSE endpoint.

https://mcp.twtapi.com/sse?mcp_key=sk-your-mcp-key

Частые вопросы

MCP заменяет API docs?

Нет. API docs по-прежнему лучше подходят для прямой интеграции в продукт. MCP нужен, когда AI-клиент должен вызывать TwtAPI внутри естественного рабочего процесса.

Нужно ли поднимать свой MCP server?

Нет. Достаточно существующего аккаунта и MCP key из dashboard. Мы уже размещаем готовые MCP endpoints.

Какие протоколы поддерживаются?

На этой странице Cursor и Claude Code подключаются по SSE, а Codex CLI использует Streamable HTTP.

Пусть AI работает с TwtAPI за вас

Если у вас уже есть аккаунт, создайте MCP key и подключите клиент. Если вы только оцениваете сервис, начните с API docs, чтобы понять базовые возможности.

Войти и создать MCP key Открыть API docs