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README
🚀 社交媒体 MCP 服务器
这是一个模型上下文协议(MCP)服务器,可连接多个社交媒体平台,支持用户通过自然语言指令创建并发布内容,极大提升了社交媒体内容管理的便捷性。
🚀 快速开始
先决条件
- Node.js(建议版本 14.0 或更高)
- npm(建议版本 6.0 或更高)
- 熟悉命令行操作
- 具备接入 Twitter、Mastodon 和 LinkedIn API 的权限
安装指南
- 克隆仓库:
git clone https://github.com/yourusername/social-media-mcp.git cd social-media-mcp - 安装依赖项:
npm install - 配置环境变量:
- 创建
.env文件并填充以下内容,将其替换为实际的 API 密钥和密令:TWITTER_API_KEY=your_twitter_api_key TWITTER_API_SECRET=your_twitter_api_secret MASTODON_INSTANCE_URL=your_mastodon_instance_url MASTODON_APP_TOKEN=your_mastodon_app_token LINKEDIN_CLIENT_ID=your_linkedin_client_id LINKEDIN_CLIENT_SECRET=your_linkedin_client_secret
- 创建
- 构建项目:
npm run build - 启动开发服务器:
npm run dev - 运行生产服务器:
npm start
✨ 主要特性
- 自然语言接口:借助简单指令即可在多个平台创建帖子。
- 研究能力:能够自动研究主题、标签、趋势、事实和新闻。
- 多平台支持:可按照特定平台格式发布到 Twitter/X、Mastodon 和 LinkedIn。
- 内容生成:利用多个 AI 模型生成引人入胜的内容。
- 速率限制管理:通过排队和回退机制,优雅处理 API 速率限制。
- 分析:跟踪帖子表现,优化内容策略。
📚 详细文档
MCP 集成
此服务器遵循 模型上下文协议,支持与各种 AI 模型(如 Claude)集成。通过定义清晰的内容生成策略,可实现高度定制的社交媒体管理。
可用工具
- 自然语言处理:解析用户指令并生成相应内容。
- 研究引擎:整合 Brave 和 Perplexity 等搜索引擎以获取最新信息。
- 内容策略:可灵活调整不同平台的内容格式和风格。
- 分析模块:跟踪帖子互动、参与度和性能指标。
开发结构
项目的代码结构如下:
src/
├── core/ # 核心协调逻辑
├── nlp/ # 自然语言处理
├── research/ # 研究引擎
│ ├── brave/ # Brave 搜索集成
│ └── perplexity/ # Perplexity 集成
├── content/ # 内容生成
│ ├── strategies/ # AI 模型策略
│ └── templates/ # 内容模板
├── platforms/ # 社交媒体平台集成
│ ├── twitter/ # Twitter API 集成
│ └── mastodon/ # Mastodon API 集成
└── analytics/ # 分析引擎
scripts/
├── linkedin-oauth.js # LinkedIn OAuth 工具
└── other-scripts/ # 其他辅助脚本
documentation/
├── mastodon-integration.md # Mastodon 集成文档
├── twitter-integration.md # Twitter 集成文档
└── linkdin-integration.md # LinkedIn 集成文档
脚本
npm run build:构建项目。npm run dev:以开发模式运行,支持热重载。npm start:启动生产服务器。npm test:运行测试。npm run lint:执行代码检查。npm run format:格式化代码。
实用脚本
在 scripts/ 目录中包含一些辅助工具:
- LinkedIn OAuth 工具:
- 使用方法:
cd scripts && npm install && npm run linkedin-oauth - 参见 scripts/README.md 获取更多细节。
- 使用方法:
文档
documentation/ 目录提供详细的平台集成文档:
📄 许可证
此项目使用 ISC 许可证。
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