Microsoft Agent Framework

Crea flujos de trabajo con Microsoft Agent Framework en Python o .NET para búsqueda de tweets, perfiles y escrituras en X revisadas a través de TwexAPI MCP.

Crea un agente de Twitter API con Microsoft Agent Framework a través del servidor MCP de TwexAPI. Busca tweets, inspecciona perfiles, lee tendencias y revisa acciones de escritura. Persiste IDs de tweet, cursores y nombres de ruta fuera de la transcripción del chat.

¿Por qué usar Microsoft Agent Framework con TwexAPI?

El framework hospeda agentes con llamadas a herramientas en Python o .NET. TwexAPI proporciona explore y twexapi_request sobre Streamable HTTP.

Usa este framework cuando ya ejecutes hosts de agentes de Microsoft. Usa el Python SDK o el C# SDK para trabajos deterministas sin modelo.

Requisitos previos

• Python 3.10 o posterior, o un host .NET 8+ con soporte MCP Streamable HTTP
• Una API key de TwexAPI
• Un modelo configurado para el runtime del agente
• Una cookie de Twitter o auth_token para acciones de escritura — consulta

Las lecturas públicas de X no requieren credenciales de X Developer. Autentícate con TwexAPI.

Instalación

Python:

python -m pip install "agent-framework>=0.2" mcp python-dotenv pydantic

TWEXAPI_API_KEY=YOUR_API_KEY
OPENAI_API_KEY=sk-...

Conectar TwexAPI MCP

import os

from agent_framework import MCPStreamableHTTPTool

mcp_tool = MCPStreamableHTTPTool(
    name="twexapi",
    url="https://api.twexapi.io/mcp",
    headers={"x-api-key": os.environ["TWEXAPI_API_KEY"]},
    description="TwexAPI X/Twitter tools through MCP",
)

JSON equivalente del host:

{
  "name": "twexapi",
  "transport": "streamable-http",
  "url": "https://api.twexapi.io/mcp",
  "headers": {
    "x-api-key": "YOUR_API_KEY"
  }
}

Las solicitudes MCP no autenticadas devuelven 401.

Ejemplo completo (Python)

import asyncio
import os
from pathlib import Path
from typing import Literal

from agent_framework import ChatAgent, MCPStreamableHTTPTool
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient
from dotenv import load_dotenv
from pydantic import BaseModel


class TweetRow(BaseModel):
    tweet_id: str
    text: str
    author_username: str | None = None
    created_at: str | None = None


class TweetSearchHandoff(BaseModel):
    query: str
    route_used: str
    tweets: list[TweetRow]
    has_more: bool
    next_cursor: str | None = None
    stop_reason: Literal[
        "complete",
        "requested_limit",
        "cursor_stalled",
        "page_cap",
    ]


async def main() -> None:
    load_dotenv()

    mcp_tool = MCPStreamableHTTPTool(
        name="twexapi",
        url="https://api.twexapi.io/mcp",
        headers={"x-api-key": os.environ["TWEXAPI_API_KEY"]},
        description="TwexAPI X/Twitter tools through MCP",
    )

    async with mcp_tool:
        agent = ChatAgent(
            chat_client=OpenAIChatClient(model_id="gpt-4o"),
            name="twexapi_agent",
            instructions=(
                "Use TwexAPI MCP. Call explore before twexapi_request. "
                "Preserve exact IDs and cursors. Never invent missing fields. "
                "Ask for confirmation before read_only: false actions. "
                "Return only JSON for TweetSearchHandoff."
            ),
            tools=[mcp_tool],
        )

        response = await agent.run(
            "Search 25 recent tweets about Microsoft Agent Framework MCP. "
            "Return query, route_used, tweets, has_more, next_cursor, and stop_reason as JSON."
        )

        handoff = TweetSearchHandoff.model_validate_json(response.text)
        Path("twexapi-agent-framework-handoff.json").write_text(
            handoff.model_dump_json(indent=2),
            encoding="utf-8",
        )


asyncio.run(main())

Elimina fences de Markdown si el modelo envuelve el JSON. Persiste el archivo fuera del estado de conversación.

Bosquejo de host .NET

var mcp = new McpStreamableHttpTool
{
    Name = "twexapi",
    Url = new Uri("https://api.twexapi.io/mcp"),
    Headers = { ["x-api-key"] = Environment.GetEnvironmentVariable("TWEXAPI_API_KEY")! },
};

Usa la misma instrucción: explore primero, conserva cursores, detente antes de read_only: false. Las llamadas REST tipadas pertenecen al C# SDK.

Conservar el contrato de respuesta MCP

Reutiliza la misma consulta y filtros en cada página. Trata cada cursor como opaco.

Detén la paginación cuando se alcance el total solicitado, has_more sea false, next_cursor se repita o se alcance el límite de páginas.

Mantener una entrega de agente reanudable

Consulta Agent MCP Handoff.

Construir manejo de errores

Nunca reintentes una escritura después de un timeout sin una verificación de lectura. Consulta Error Handling y Rate Limits.

Requerir aprobación antes de acciones en X

You have access to TwexAPI MCP tools.
Call explore before twexapi_request.
Use only relative paths returned by explore.
Return tweet_id, user_id, author_username, route_used, has_more, and next_cursor.
Ask for confirmation before read_only: false actions.
Never print cookie or auth_token values.

Previsualiza con el CLI --dry-run. Ejecuta escrituras aprobadas a través de REST o un SDK, no un bucle de agente sin supervisión.

Guía de producción

• Usa una API key por entorno. No incrustes keys en prompts.
• Registra nombres de herramientas MCP y valores de path devueltos, no headers de cookie.
• Persiste cursores e IDs de tweet en tu almacén, no solo en la memoria de ChatAgent.
• Separa investigación de lectura y ejecución de escritura en agentes o trabajos distintos.

Versiones de paquetes

Próximos pasos

• MCP Tools
• Agent MCP Handoff
• Python SDK
• C# SDK
• Advanced Twitter Search