Mastra

TwexAPI MCP 経由で TypeScript Mastra エージェントを構築し、ツイート検索、プロフィール、トレンド、レビュー済み X 書き込みを実現する。

TwexAPI の MCP サーバー経由で Mastra Twitter API エージェントを構築します。ツイート検索、プロフィール確認、トレンド読み取り、書き込みアクションのレビューが可能です。ツイート ID、カーソル、ルート名をチャット要約ではなく型付き JSON として保持してください。

TwexAPI と Mastra を組み合わせる理由

Mastra は TypeScript エージェントフレームワークです。TwexAPI は explore と twexapi_request 経由でエンドポイント発見と認証済み呼び出しを提供します。

Vercel AI SDK モデルをすでに使用する TypeScript アプリには Mastra を使用してください。モデルが不要なスケジュールジョブには TypeScript SDK または CLI を使用してください。

前提条件

• Node.js 20 以降
• TwexAPI API キー
• Mastra 対応モデルプロバイダーの API キー Public docs focus on API-key reads.

公開 X の読み取りには X Developer 認証情報は不要です。TwexAPI で認証してください。

インストール

npm install @mastra/core @mastra/mcp @ai-sdk/openai dotenv

TWEXAPI_API_KEY=YOUR_API_KEY
OPENAI_API_KEY=sk-...

TwexAPI MCP に接続

import "dotenv/config";
import { MCPClient } from "@mastra/mcp";

export const twexapiMcp = new MCPClient({
  servers: {
    twexapi: {
      url: new URL("https://api.twexapi.io/mcp"),
      requestInit: {
        headers: {
          "x-api-key": process.env.TWEXAPI_API_KEY!,
        },
      },
    },
  },
});

サーバーは発見用に explore、認証済み呼び出し用に twexapi_request を公開します。認証なし MCP リクエストは 401 を返します。

完全な例

import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { writeFile } from "node:fs/promises";
import { twexapiMcp } from "./mcp";

type TweetRow = {
  tweet_id: string;
  text: string;
  author_username?: string;
  created_at?: string;
};

type TweetSearchHandoff = {
  query: string;
  route_used: string;
  tweets: TweetRow[];
  has_more: boolean;
  next_cursor: string | null;
  stop_reason: "complete" | "requested_limit" | "cursor_stalled" | "page_cap";
};

const tools = await twexapiMcp.listTools();

export const twexapiAgent = new Agent({
  name: "twexapi-agent",
  instructions: `
    Use TwexAPI MCP for Twitter API requests.
    Call explore before twexapi_request.
    Preserve exact IDs and cursors. Never invent missing tweet fields.
    Ask for confirmation before read_only: false actions.
    Return only valid JSON matching the handoff contract.
  `,
  model: openai("gpt-4o-mini"),
  tools,
});

const result = await twexapiAgent.generate(
  `Search 25 recent tweets about Mastra MCP.
Return JSON with query, route_used, tweets[{tweet_id,text,author_username,created_at}],
has_more, next_cursor, and stop_reason.`
);

const handoff = JSON.parse(result.text) as TweetSearchHandoff;
await writeFile(
  "twexapi-mastra-handoff.json",
  JSON.stringify(handoff, null, 2),
  "utf8"
);

別ワークフローが消費する前に JSON を検証してください。会話履歴はジョブデータベースではありません。

MCP レスポンス契約を保持

explore からドキュメント化された query と body フィールドのみを twexapi_request に渡してください。

次のいずれかが真になったらページネーションを停止します。

• エージェントが要求総数を収集した。
• has_more または has_next_page が false になった。
• next_cursor が欠落または繰り返された。
• 設定されたページ上限に達した。

tweet_id または user_id でツイートとユーザーを重複排除します。

再開可能なエージェントハンドオフを保持

完全なチェックリストは Agent MCP Handoff を参照してください。

エラー処理を構築

タイムアウト後の書き込みを読み戻しチェックなしでリトライしないでください。Error Handling と Rate Limits を参照してください。

X アクション前に承認を必須に

Call explore with include_writes true only when the user asked to post, like, follow, or DM.
Stop before any read_only: false call.
Show method, path, tweet text or target username, and media URLs.
Do not send cookie values in the model output.

CLI --dry-run でプレビューし、承認後 REST または TypeScript SDK 経由で実行してください。

複数 MCP サーバーに接続

export const mcp = new MCPClient({
  servers: {
    twexapi: {
      url: new URL("https://api.twexapi.io/mcp"),
      requestInit: {
        headers: { "x-api-key": process.env.TWEXAPI_API_KEY! },
      },
    },
    twexapiDocs: {
      url: new URL("https://docs.twexapi.io/mcp"),
    },
  },
});

TwexAPI サーバー名は安定させてください。エージェントには現在のジョブに必要なツールのみを付与してください。

パッケージバージョン

次のステップ

• MCP Tools
• Agent MCP Handoff
• TypeScript SDK
• Advanced Twitter Search