Home
Login

트위터와 상호 작용하기 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버

MITPython 173adhikasp Last Updated: 2025-03-14

MCP-Twikit 프로젝트 상세 소개

프로젝트 개요

MCP-Twikit은 Twitter와 상호 작용하기 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 프로젝트는 MCP 프로토콜을 통해 AI 도우미(예: Claude Desktop)에 강력한 Twitter 데이터 액세스 및 분석 기능을 제공합니다.

핵심 기능

1. Twitter 검색 기능

  • 키워드로 트윗 검색 지원
  • 검색 결과 수 지정 가능
  • 시간순 정렬 지원 (최신 우선)
  • 특정 사용자 트윗 검색 가능 (to:username 구문 사용)

2. 타임라인 가져오기

  • 사용자 개인 Twitter 타임라인 가져오기
  • 최신 트윗 내용 실시간 액세스
  • 다양한 트윗 유형 분석 지원

3. 소셜 미디어 감정 분석

  • 트윗 감정 경향 일괄 분석
  • 여러 계정의 대중 감정 비교
  • 상세한 감정 분석 보고서 생성

설치 및 구성

자동 설치 (권장)

Smithery를 통해 Claude Desktop에 자동 설치:

npx -y @smithery/cli install mcp-twikit --client claude

수동 구성

Claude Desktop 구성 파일에 추가:

{
  "mcpServer": {
    "command": "uvx",
    "args": ["--from", "git+https://github.com/adhikasp/mcp-twikit", "mcp-twikit"],
    "env": {
      "TWITTER_USERNAME": "@example",
      "TWITTER_EMAIL": "me@example.com",
      "TWITTER_PASSWORD": "secret"
    }
  }
}

MCP 클라이언트 CLI 사용

mcp-client-cli 도구를 통한 상호 작용 사용 지원.

실제 적용 시나리오

1. 브랜드 감정 모니터링

프로젝트 문서는 실제 사례를 보여줍니다: 인도네시아 4대 인터넷 서비스 제공업체의 고객 감정 분석:

$ llm compare 20 latest tweet directed @IndiHomeCare, @di_cbn, @BiznetHome, @ID_MyRepublic. What are people sentiment to the product? Do 1 search for each account

분석 결과:

  • IndiHomeCare: 주로 부정적인 감정 (네트워크 불안정, 응답 느림)
  • CBN: 대부분 부정적인 감정 (장기적인 네트워크 단절, 고객 서비스 응답 느림)
  • BiznetHome: 강한 부정적인 감정 (네트워크 중단 빈번, 속도 느림)
  • MyRepublic: 극도로 부정적인 감정 (심각한 서비스 중단, 고객 서비스 매우 나쁨)

2. 개인 타임라인 분석

$ llm what is happening on my twitter timeline?

분석 및 요약 가능:

  • 전문/기술 뉴스
  • 중요 트윗 요약
  • 다양한 주제 분류 정리

기술 특징

모델 컨텍스트 프로토콜 통합

  • MCP 표준 기반으로 구축
  • Claude Desktop과 원활하게 통합
  • 도구 호출 및 구조화된 응답 지원

다기능 API 지원

  • search_twitter: 트윗 검색 기능
  • get_timeline: 타임라인 가져오기 기능
  • 복잡한 쿼리 구문 및 매개변수 구성 지원

보안 인증

  • 사용자 이름/이메일/비밀번호 인증 지원
  • 환경 변수 보안 구성
  • Twitter API 사용 규정 준수

관련 프로젝트 생태계

개발자 adhikasp는 다른 MCP 서버 프로젝트도 유지 관리합니다:

  • mcp-linkedin: LinkedIn 데이터 액세스
  • mcp-git-ingest: GitHub 저장소 분석
  • mcp-reddit: Reddit 콘텐츠 가져오기
  • mcp-youtube: YouTube 트랜스크립트 가져오기

사용 권장 사항

  1. 기업 응용: 브랜드 모니터링, 경쟁사 분석, 고객 감정 추적에 적합
  2. 개인 사용: 타임라인 관리, 추세 분석, 소셜 미디어 통찰력
  3. 연구 용도: 소셜 미디어 연구, 감정 분석 연구, 데이터 마이닝

주의 사항

  • 유효한 Twitter 계정 자격 증명 필요
  • Twitter 사용 약관 및 API 제한 준수
  • 계정 위험을 피하기 위해 요청 빈도 합리적으로 제어 권장
  • 데이터 사용이 개인 정보 보호 요구 사항을 준수하는지 확인