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MCP Server · 运维云端

MCP X Server

MCP X Server是一款帮助用户生成和优化推文并发布到X平台的服务。

SSE官方级别未说明来源级核验工具 0
Python自动化云端部署

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作者 / 组织
wylu1037
提供方
wylu1037
运行时
Python

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MCP World

选型结论

MCP X Server 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过SSE 远程服务接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

SSE

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

UVX 配置

远程服务不用写启动命令,在客户端 MCP 配置里填服务地址即可,具体字段按官方文档填写。

上手步骤

  1. 1

    确认访问方式

    这是SSE 远程服务,本地不用装依赖;先确认服务地址、账号归属和额度,再决定接哪个客户端。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填服务地址;需要授权的先完成登录,再回到客户端刷新。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

MCP X服务器

您可以使用MCP X服务器做什么?给它一个句子或一个主题,它将帮助你编写和完善一条推文,然后将其发布到X。

如何使用STDIO运行

本地

在MCP.json中配置MCP服务器。

{
    "mcpServices": {
        "x-mcp": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "run",
                "--with",
                "fastmcp",
                "--with",
                "pydantic-ai",
                "--with",
                "pydantic-ai-slim[duckduckgo,openai]",
                "--with",
                "dotenv",
                "--with",
                "python-twitter-v2",
                "fastmcp",
                "run",
                "mcp_x_server/server.py"
            ],
            "env": {
                "CONSUMER_KEY": "*******************",
                "CONSUMER_SECRET": "*******************",
                "ACCESS_TOKEN": "*******************",
                "ACCESS_SECRET": "*******************",
                "DEEPSEEK_API_KEY": "*******************"
            }
        }
    }
}

码头工人

在MCP.json中配置MCP服务器。

{
    "mcpServices": {
        "x-mcp-docker": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "-i",
          "--rm",
          "--name",
          "mcp-x-server",
          "-e",
          "CONSUMER_KEY",
          "-e",
          "CONSUMER_SECRET",
          "-e",
          "ACCESS_TOKEN",
          "-e",
          "ACCESS_SECRET",
          "-e",
          "DEEPSEEK_API_KEY",
          "wylu1037/mcp-x-server:latest"
        ],
        "env": {
          "CONSUMER_KEY": "********************************",
          "CONSUMER_SECRET": "********************************",
          "ACCESS_TOKEN": "********************************",
          "ACCESS_SECRET": "********************************",
          "DEEPSEEK_API_KEY": "sk-********************************"
        }
      }
    }
}

紫外线

在MCP.json中配置MCP服务器。

{
    "mcpServices": {
        "mcp-x-server": {
        "command": "uvx",
        "args": [
          "mcp-x-server"
        ],
        "env": {
          "CONSUMER_KEY": "********************************",
          "CONSUMER_SECRET": "********************************",
          "ACCESS_TOKEN": "********************************",
          "ACCESS_SECRET": "********************************",
          "DEEPSEEK_API_KEY": "sk-********************************"
        }
      }
    }
}

与SSE一起跑步

运行MCP服务器

fastmcp run --transport sse mcp_x_server/server.py

在MCP.json中配置MCP服务器。

{
    "mcpServices": {
        "mcp-x-server": {
            "url": "http://localhost:8000/sse"
        }
    }
}

Publish to PyPI(发布到 Python 包管理中心)

推荐使用 uv 一站式完成构建和发布,本项目已经包含 pyproject.toml 与 uv.lock,适合这种方式。

1. 安装 uv(如尚未安装)

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

或根据官方文档选择适合你平台的安装方式。

2. 更新版本号

在 pyproject.toml 的 [project] 部分更新 version 字段,避免与已发布版本重复。

你也可以使用 uv 自动修改版本号,例如:

uv version --bump patch

3. 清理旧的构建产物(可选)

rm -rf dist/ build/ *.egg-info

4. 使用 uv 构建发行包

uv build

构建完成后,发行包会生成在 dist/ 目录下(.whl 和 .tar.gz)。

5. 配置 PyPI 凭据

推荐使用 PyPI 的 API代币(而不是用户名/密码),并通过环境变量提供给 uv:

export UV_PUBLISH_TOKEN="pypi-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

6. 使用 uv 发布到 PyPI

uv publish

如需发布到 TestPyPI,可在 pyproject.toml 中配置 \[\[tool.uv.index\]\],然后:

uv publish --index testpypi
说明: - 传统的 python -m build + twine upload 流程同样可用,只是这里更推荐使用 uv; - 本仓库还保留了 python setup.py upload 命令,会自动构建并通过 twine 上传包,同时推送 git tag,一般仅在你明确需要旧流程时使用。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

推文生成Python混合部署推文优化社交媒体发布自动化工具

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 走远程地址,接入方不用在本地装运行环境。

先想清楚的地方

  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

MCP X Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 UVX 配置,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP X Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是SSE 远程服务,在客户端的 MCP 配置里填服务地址即可,不用本地装依赖;需要授权或 API Key 的,先在官方页面拿到凭据再填。

MCP X Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

MCP X Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

MCP X Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;支持远程 MCP 地址的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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