AG2

AG2 マルチエージェントを TwexAPI に接続 — ツイート検索、プロフィール、タイムライン、委譲リサーチ。

AG2 はマルチエージェント向けオープンソース Python フレームワークです。TwexAPI はネイティブ AG2 検索ツールキットをまだ提供していません。MCPToolkit で TwexAPI MCP サーバー に接続し、explore と twexapi_request を呼び出しながら API 認証情報をインフラ内に保持できます。API が返す tweet ID、user ID、カーソルを保持してください。

Preserve every tweet ID, user ID, and cursor the API returns.

AG2 と TwexAPI を組み合わせる理由

AG2 はツール公開、委譲、ミドルウェアを明示制御。すべての REST ルートをハードコードせずマルチエージェントリサーチしたいとき TwexAPI MCP と組み合わせ。

リサーチ、監視、レポートエージェント向け。モデル判断不要の決定的ジョブは Python SDK または Prefect collection。

前提条件

• Python 3.10 or later
• A TwexAPI API key
• An LLM provider key supported by AG2

公開 X 読み取りに X Developer 認証情報は不要。TwexAPI で認証します。

インストール AG2

python -m pip install "ag2>=1.0.0" python-dotenv

モデルプロバイダー extra もインストール。

python -m pip install "ag2[anthropic]>=1.0.0"

秘密情報はソース管理外に保存してください。

export TWEXAPI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_ANTHROPIC_KEY"

TwexAPI MCP に接続 with MCPToolkit

認証情報をインフラ内に置く必要があるときクライアント側 MCPToolkit。TwexAPI MCP は explore と twexapi_request を公開。

import asyncio
import os

from ag2 import Agent
from ag2.config import AnthropicConfig
from ag2.tools import MCPToolkit, MCPServerConfig
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
config = AnthropicConfig(model="claude-sonnet-4-20250514")

twexapi_mcp = MCPToolkit(
    MCPServerConfig(
        server_url="https://api.twexapi.io/mcp",
        server_label="twexapi",
        headers={"x-api-key": os.environ["TWEXAPI_API_KEY"]},
        allowed_tools=["explore", "twexapi_request"],
    )
)

agent = Agent(
    "x-researcher",
    prompt=(
        "Search X for evidence before answering. "
        "Always call explore before twexapi_request. "
        "Quote tweet text verbatim and keep every tweet ID you receive. "
        "Ask for confirmation before read_only: false actions."
    ),
    config=config,
    tools=[twexapi_mcp],
)


async def main() -> None:
    reply = await agent.ask(
        "What are developers saying about AI agents on X this week? "
        "Return tweet IDs, authors, and a 5-bullet summary."
    )
    print(reply.body)


asyncio.run(main())

x-api-key 付き headers が必要。https://api.twexapi.io/mcp への未認証リクエストは 401。

Restrict tools by agent role

探索専用エージェントには explore のみ。実行エージェントには両ツール。

catalog_agent_tools = [
    MCPToolkit(
        MCPServerConfig(
            server_url="https://api.twexapi.io/mcp",
            headers={"x-api-key": os.environ["TWEXAPI_API_KEY"]},
            allowed_tools=["explore"],
            server_label="twexapi-catalog",
        )
    )
]

execution_agent_tools = [
    MCPToolkit(
        MCPServerConfig(
            server_url="https://api.twexapi.io/mcp",
            headers={"x-api-key": os.environ["TWEXAPI_API_KEY"]},
            allowed_tools=["explore", "twexapi_request"],
            server_label="twexapi-execute",
        )
    )
]

マルチエージェントチームで検索を委譲

Agent.as_tool() はエージェントを別エージェントのツールとして公開。コーディネーターは委譲先の最終回答のみ受け取り、内部ツール履歴は受け取らない。

searcher = Agent(
    "searcher",
    prompt=(
        "Use TwexAPI MCP to search public X posts. "
        "Call explore first. Return tweet text with IDs. Do not summarise away IDs."
    ),
    config=config,
    tools=[twexapi_mcp],
)

analyst = Agent(
    "analyst",
    prompt="Turn tweet records into a factual brief. Keep every tweet ID.",
    config=config,
)

coordinator = Agent(
    "coordinator",
    prompt="Delegate the search, then pass the tweets to the analyst.",
    config=config,
    tools=[
        searcher.as_tool(description="Search public X posts and return raw tweet records."),
        analyst.as_tool(description="Analyse tweet records. Pass them in the context parameter."),
    ],
)

reply = await coordinator.ask("Brief me on this week's discussion of AI agents on X.")
print(reply.body)

ハンドオフチェックリスト

後続ワークフローがチャット履歴に依存しないよう MCP レスポンスから耐久フィールドを保存。

完全チェックリストは Agent MCP Handoff。

ページネーション

explore がページネーションルートを返したら、文書化カーソルフィールドを twexapi_request 経由で変更せず渡す。カーソルは不透明文字列。tweet_id または user_id で行を重複排除。

checkpoint = {
    "route_used": "/twitter/advanced_search/page",
    "query": "AI agents",
    "has_more": True,
    "next_cursor": "cursor_123",
}

Docs MCP と組み合わせ

ルート選択前に TwexAPI ドキュメントを検索すべきエージェントには Docs MCP server を追加。

tools=[
    MCPToolkit(
        MCPServerConfig(
            server_url="https://docs.twexapi.io/mcp",
            server_label="twexapi-docs",
        )
    ),
    twexapi_mcp,
]

失敗の処理

MCP と REST エラーはツールキット経由で HTTP 失敗として表面化。リトライ前にステータスで分岐。

Wrap MCPToolkit with AG2 tool middleware when you need retries, approval gates, or audit logging around every call.

Provider-side MCP (Anthropic only)

Anthropic 向けでプロバイダーへ認証情報転送を許容するなら MCPToolkit の代わりに MCPServerTool。プロバイダー非依存デプロイや API キーをインフラ内に置く場合は MCPToolkit を優先。

関連ガイド

• AG2 MCP Servers documentation
• MCP Server
• MCP Tools
• LangChain
• CrewAI
• Python SDK