Servidor Docs MCP
Busca documentación de Twexapi desde herramientas de IA mediante un servidor MCP alojado en Mintlify.
La documentación de Twexapi está disponible como servidor MCP en https://docs.twexapi.io/mcp. Las herramientas de IA pueden buscar en todo el sitio de docs y recuperar páginas públicas indexadas durante las conversaciones. Esto es independiente del servidor MCP de la API de Twexapi en https://api.twexapi.io/mcp, que interactúa con endpoints en vivo de la API de Twexapi. Las herramientas de búsqueda de docs no requieren autenticación y no llaman a las APIs en vivo de Twexapi.
Servidor Docs MCP
Busca en la documentación y lee páginas públicas indexadas en https://docs.twexapi.io/mcp. Sin auth requerida. Gratis. Algunos clientes también pueden mostrar la herramienta submit_feedback de Mintlify para feedback sobre la documentación.
Servidor MCP de la API
Interactúa con datos de X/Twitter en https://api.twexapi.io/mcp. Usa una API key o OAuth 2.1. Las llamadas cuestan créditos según el endpoint subyacente.
Checklist de rutas del agente
Lee la documentación primero
Usa Docs MCP en https://docs.twexapi.io/mcp para docs públicas, parámetros de la API, ejemplos, códigos de error, guía de SDKs y recuperación de páginas sin auth.
Ejecuta acciones de cuenta
Usa el MCP de la API en https://api.twexapi.io/mcp para lecturas, escrituras, búsquedas, tendencias, extracciones, comunidades, listas, DMs, artículos o jobs de timeline en vivo de X/Twitter. Autentícate con una API key o OAuth 2.1.
Persiste fuera del chat
Usa REST o SDKs generados cuando un backend deba manejar reintentos, almacenamiento de cursors, descargas de archivos, colas, jobs programados u orquestación por lotes.
Entrega los resultados
Almacena la ruta del endpoint, parámetros de solicitud, IDs devueltos, has_more, next_cursor, ruta de exportación y créditos cobrados antes de terminar la ejecución del agente.
Conexión rápida
Usa el menú contextual en la parte superior de cualquier página de docs para conectarte al instante:
- Copy MCP Server URL — copia
https://docs.twexapi.io/mcpal portapapeles - Copy MCP Install Command — copia el comando de instalación
npx add-mcp - Connect to Cursor — instala el servidor Docs MCP en Cursor
- Connect to VS Code — instala el servidor Docs MCP en VS Code
Configuración
Clientes web y de terminal
Claude.ai
- Ve a Settings > Connectors en Claude.
- Selecciona Add custom connector.
- Ingresa:
- Name:
Twexapi Docs - URL:
https://docs.twexapi.io/mcp
- Name:
- Selecciona Add.
- En cualquier chat, haz clic en el botón de adjuntos y selecciona Twexapi Docs.
Claude Code
Agrega el servidor Docs MCP:
claude mcp add --transport http twexapi-docs https://docs.twexapi.io/mcp
Verifica con:
claude mcp list
Codex CLI
Agrega esto a ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.twexapi_docs]
url = "https://docs.twexapi.io/mcp"
Clientes de editor
Cursor
Agrega esto a ~/.cursor/mcp.json (global) o .cursor/mcp.json (proyecto):
{
"mcpServers": {
"twexapi-docs": {
"url": "https://docs.twexapi.io/mcp"
}
}
}
VS Code
Agrega esto a .vscode/mcp.json (proyecto) o usa MCP: Open User Configuration (global):
{
"servers": {
"twexapi-docs": {
"type": "http",
"url": "https://docs.twexapi.io/mcp"
}
}
}
Windsurf
Agrega esto a ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": {
"twexapi-docs": {
"serverUrl": "https://docs.twexapi.io/mcp"
}
}
}
OpenCode
Agrega esto a opencode.json:
{
"mcp": {
"twexapi-docs": {
"type": "remote",
"url": "https://docs.twexapi.io/mcp"
}
}
}
Usar ambos servidores MCP
Para la mejor experiencia, conecta ambos:
- Docs MCP (
docs.twexapi.io/mcp) — la IA busca en la documentación para entender parámetros de la API, códigos de error y patrones de uso. - MCP de la API (
api.twexapi.io/mcp) — la IA ejecuta acciones autenticadas como búsquedas, consultas, tendencias, extracciones y operaciones de escritura.
La IA decide qué servidor consultar según el contexto. Una pregunta sobre parámetros de solicitud debe ir al servidor de docs. Una solicitud para obtener datos en vivo de X/Twitter debe ir al servidor de la API.
Claude Code
claude mcp add --transport http twexapi-docs https://docs.twexapi.io/mcp
claude mcp add --transport http twexapi https://api.twexapi.io/mcp --header "x-api-key:twexapi_YOUR_KEY_HERE"
Cursor
{
"mcpServers": {
"twexapi-docs": {
"url": "https://docs.twexapi.io/mcp"
},
"twexapi": {
"url": "https://api.twexapi.io/mcp",
"headers": {
"x-api-key": "twexapi_YOUR_KEY_HERE"
}
}
}
}
VS Code
{
"servers": {
"twexapi-docs": {
"type": "http",
"url": "https://docs.twexapi.io/mcp"
},
"twexapi": {
"type": "http",
"url": "https://api.twexapi.io/mcp",
"headers": {
"x-api-key": "twexapi_YOUR_KEY_HERE"
}
}
}
}
Herramientas disponibles
Mintlify genera los nombres de las herramientas de docs a partir del nombre del sitio. Después de desplegar esta configuración de docs con name configurado como twexapi, el servidor Docs MCP expone:
| Herramienta | Propósito |
|---|---|
search_twexapi |
Busca en la documentación indexada de Twexapi por endpoint, parámetro, código de error, flujo de trabajo o tema de guía. |
query_docs_filesystem_twexapi |
Lee archivos de documentación indexados e inspecciona el contenido exacto de las páginas. |
submit_feedback |
Envía feedback a nivel de página cuando el cliente lo admite. |
Qué se indexa en la búsqueda
El servidor Docs MCP indexa la documentación pública de Twexapi:
- Operaciones de referencia de la API y esquemas de solicitud
- Autenticación, límites de tasa, errores y guía de facturación
- Configuración del servidor MCP y referencia de herramientas
- Guías de frameworks para LangChain, CrewAI, Pydantic AI, Google ADK, Haystack, Mastra, herramientas no-code y plataformas de flujo de trabajo
- Guías de flujos de trabajo para búsqueda, perfiles, tendencias, artículos, comunidades, listas, timelines y extracciones
llms.txty otros índices de documentación generados por Mintlify
Prompts de ejemplo
Use Twexapi Docs MCP to find the authentication guide, then explain how to configure the API MCP server with x-api-key.
Search the Twexapi docs for advanced search parameters, then tell me which API MCP call should be used for recent tweets about AI agents.
Find the docs for article Markdown fetches and generate a minimal Python example using the documented request shape.