
XMCP
XMCP es el servidor MCP oficial de X (anteriormente Twitter) que expone más de 200 endpoints de la API de X como herramientas descubribles. Permite que agentes y asistentes de IA (Claude, Cursor, Gemini, etc.) lean tweets, busquen contenido, publiquen actualizaciones, gestionen perfiles y más utilizando el Protocolo de Contexto del Modelo.
Descripción General
XMCP (repositorio: xdevplatform/xmcp) es el servidor oficial del Model Context Protocol (MCP) publicado por la Plataforma de Desarrolladores de X. Transforma la extensa API de X en un conjunto de herramientas MCP claras e invocables, permitiendo que los agentes de IA interactúen directamente con X (anteriormente Twitter) de una manera estandarizada y segura.
Construido sobre FastMCP, XMCP convierte automáticamente la especificación OpenAPI de la API de X en herramientas MCP. Admite la lectura de cronologías, la búsqueda de publicaciones, el envío de tweets, la búsqueda de usuarios, acciones de interacción y muchas otras operaciones, excluyendo los endpoints de transmisión (streaming) y webhooks por simplicidad y seguridad.
Características Principales
- 200+ Endpoints de la API de X: Cobertura integral que incluye creación de tweets, búsqueda, perfiles de usuario, cronologías, "me gusta", retweets, marcadores y más.
- Impulsado por FastMCP: Aprovecha el popular framework FastMCP para una excelente experiencia del desarrollador y generación automática de esquemas.
- Oficial y Fiable: Mantenido por el propio equipo de desarrolladores de X con manejo adecuado de autenticación.
- Despliegue Local: Se ejecuta como un servidor MCP local para privacidad y baja latencia.
- Integración Nativa con IA: Funciona sin problemas con Claude Desktop, Cursor, Gemini CLI y otros clientes MCP.
- Compatibilidad con API de Pago por Uso: Se alinea con el modelo de precios actualizado para desarrolladores de X.
Cómo Funciona
- Crea una aplicación en la Plataforma de Desarrolladores de X para obtener credenciales de API (token Bearer u OAuth).
- Instala y ejecuta el servidor XMCP localmente (se requiere Python 3.9+).
- Configura tu cliente MCP (Claude, Cursor, etc.) para que se conecte al servidor local.
- Los agentes de IA ahora pueden llamar herramientas de lenguaje natural como "publicar un nuevo tweet con este contenido" o "buscar publicaciones recientes sobre el protocolo MCP".
El servidor maneja de forma transparente la autenticación, los límites de tasa (rate limits) y el formato de las respuestas.
Casos de Uso
- Gestión de Redes Sociales por IA: Permite que los agentes redacten, programen y publiquen contenido en X.
- Investigación en Tiempo Real: Buscar y analizar tendencias, conversaciones de usuarios o actividades de la competencia.
- Interacción Automatizada: Monitorear menciones, responder a tweets o gestionar interacciones de la comunidad.
- Curación de Contenido: Construir cronologías, obtener publicaciones de usuarios o extraer medios de X.
- Flujos de Trabajo Multi-Agente: Combinar con otros servidores MCP (investigación, generación de imágenes, etc.) para una automatización social completa.
Comenzando
Requisitos Previos
- Python 3.9+
- Una aplicación de la Plataforma de Desarrolladores de X con claves de API
Instalación y Ejecución
git clone https://github.com/xdevplatform/xmcp.git
cd xmcp
pip install -r requirements.txt
# Establece tus credenciales de la API de X
python -m xmcp
Añade el servidor a la configuración de tu cliente MCP (normalmente http://127.0.0.1:puerto/mcp).
Las instrucciones de configuración completas, incluyendo la configuración de credenciales, están en el README del repositorio oficial.
Recursos adicionales: Recursos para Agentes de X
Beneficios
Como el servidor oficial X MCP, XMCP ofrece la integración más confiable y completa con la plataforma X. Elimina la necesidad de envoltorios de API personalizados y proporciona a los agentes de IA acceso nativo y de calidad de producción a las capacidades de X a través del protocolo estandarizado Model Context Protocol.
Representa el compromiso de X con el ecosistema MCP, haciendo que la automatización de redes sociales impulsada por IA sea accesible, segura y fácil para los desarrolladores.
Tags
Related Entries
Keep exploring similar tools and resources in this category.

X MCP
MCP ServersX MCP es el servidor Model Context Protocol oficial y alojado de X para llamar endpoints de la X API desde herramientas compatibles con MCP. Se conecta mediante el puente xurl para OAuth con contexto de usuario y permite flujos con búsqueda de posts, usuarios, marcadores, tendencias, noticias y Articles.

Servidor MCP Codex
MCP ServersUn envoltorio de servidor MCP que conecta a Claude (y otros clientes MCP) con la CLI de Codex de OpenAI, permitiéndote aprovechar la generación de código, análisis, refactorización y ejecución potenciada por GPT directamente desde tu entorno de programación con IA preferido.

X MCP
MCP ServersX MCP is the official hosted Model Context Protocol server for calling X API endpoints from MCP-compatible tools. It connects through the xurl bridge so agents can search posts, look up users, manage bookmarks, fetch trends and news, and work with Articles using the user's X account permissions.

Agent Reach
MCP ServersAgent Reach is an open-source CLI and Agent Skill that installs, routes, and health-checks upstream tools for web, social, GitHub, video transcript, RSS, and search access. It is not documented as a standalone MCP server; some channels use MCP-backed upstream tools such as mcporter/Exa, xiaohongshu-mcp, and linkedin-scraper-mcp.
TinyFish
MCP ServersTinyFish exposes web automation, web search, content extraction, and remote browser-session tools to MCP-compatible AI assistants. The hosted MCP server uses OAuth 2.1, while an optional local @tiny-fish/mcp proxy supports API-key authentication for local-only, CI, and headless setups.

openaiDeveloperDocs
MCP ServersOpenAI Developer Docs MCP is an OpenAI-hosted, read-only server that lets MCP clients search and fetch documentation from developers.openai.com, platform.openai.com, and learn.chatgpt.com. It uses a public streamable HTTP endpoint and does not call the OpenAI API on the user's behalf.
Related Reads
Background, tutorials, and protocol context connected to this entry.


