Сервер Model Context Protocol (MCP), который подключается к нескольким платформам социальных сетей, позволяя пользователям создавать и публиковать контент на разных платформах с помощью инструкций на естественном языке.

Особенности

Интерфейс естественного языка: создание сообщений для нескольких платформ с простыми инструкциями ** Возможности исследования**: Автоматическое исследование хэштегов, тенденций, фактов и новостей Многоплатформенная поддержка: пост в Twitter/X, Mastodon и LinkedIn с форматированием на платформе ** Поколение контента**: Создание привлекательного контента с использованием нескольких моделей ИИ ** Управление лимитом ставок**: Handle API лимиты скорости изящно с очередями и откатами Аналитика: Отслеживание производительности и оптимизация контент-стратегии

Начало работы

Предпосылки

Node.js (v18+)

• npm или пряжу
• API-ключи для:
• Twitter/ XX
• Мастодон
• LinkedIn OpenAI и/или Anthropic (для генерации контента) Храбрый поиск (для исследований)

###Установка

1. Клонировать хранилище:

2. Установить зависимости:

3. Создайте файл .env с помощью ключей API:

4.Создать проект:

5.Запустите сервер:

###Интеграция MCP

Social Media MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that connects to multiple social media platforms, allowing users to create and publish content across platforms through natural language instructions.

Features

• Natural Language Interface: Create posts for multiple platforms with simple instructions
• Research Capabilities: Automatically research hashtags, trends, facts, and news
• Multi-platform Support: Post to Twitter/X, Mastodon, and LinkedIn with platform-specific formatting
• Content Generation: Generate engaging content using multiple AI models
• Rate Limit Management: Handle API rate limits gracefully with queuing and fallbacks
• Analytics: Track post performance and optimize content strategy

Getting Started

Prerequisites

• Node.js (v18+)
• npm or yarn
• API keys for:
  • Twitter/X
  • Mastodon
  • LinkedIn
  • OpenAI and/or Anthropic (for content generation)
  • Brave Search (for research)

Installation

1. Clone the repository:

git clone https://github.com/yourusername/social-media-mcp.git
cd social-media-mcp

2. Install dependencies:

npm install

3. Create a .env file with your API keys:

# Twitter API Credentials
TWITTER_API_KEY=your_api_key
TWITTER_API_SECRET=your_api_secret
TWITTER_BEARER_TOKEN=your_bearer_token
TWITTER_ACCESS_TOKEN=your_access_token
TWITTER_ACCESS_SECRET=your_access_secret
TWITTER_OAUTH_CLIENT=your_oauth_client
TWITTER_CLIENT_SECRET=your_client_secret

# Mastodon API Credentials
MASTODON_CLIENT_SECRET=your_client_secret
MASTODON_CLIENT_KEY=your_client_key
MASTODON_ACCESS_TOKEN=your_access_token

# LinkedIn API Credentials
LINKEDIN_CLIENT_ID=your_client_id
LINKEDIN_CLIENT_SECRET=your_client_secret
LINKEDIN_ACCESS_TOKEN=your_access_token

# AI API Keys
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_key
BRAVE_API_KEY=your_brave_key

# Application Settings
LOG_LEVEL=info
CACHE_ENABLED=true
RATE_LIMIT_ENABLED=true

4. Build the project:

npm run build

5. Start the server:

npm start

MCP Integration

To use this MCP server with Claude or another MCP-compatible assistant, add it to your MCP settings:

{
  "mcpServers": {
    "social-media-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/social-media-mcp/build/index.js"],
      "env": {
        "TWITTER_API_KEY": "your_api_key",
        "TWITTER_API_SECRET": "your_api_secret",
        "TWITTER_BEARER_TOKEN": "your_bearer_token",
        "TWITTER_ACCESS_TOKEN": "your_access_token",
        "TWITTER_ACCESS_SECRET": "your_access_secret",
        "TWITTER_OAUTH_CLIENT": "your_oauth_client",
        "TWITTER_CLIENT_SECRET": "your_client_secret",
        "MASTODON_CLIENT_SECRET": "your_client_secret",
        "MASTODON_CLIENT_KEY": "your_client_key",
        "MASTODON_ACCESS_TOKEN": "your_access_token",
        "LINKEDIN_CLIENT_ID": "your_client_id",
        "LINKEDIN_CLIENT_SECRET": "your_client_secret",