Docs MCP サーバー

Mintlify ホスト MCP サーバー経由で AI ツールから Twexapi ドキュメントを検索する。

Twexapi ドキュメントは https://docs.twexapi.io/mcp の MCP サーバーで利用できます。AI ツールは会話中に全文ドキュメントサイトを検索し、インデックス済み公開ページを取得できます。ライブ Twexapi API エンドポイントとやり取りする Twexapi API MCP サーバー https://api.twexapi.io/mcp とは別物です。ドキュメント検索ツールは認証不要で、ライブ Twexapi API は呼びません。

Docs MCP Server

https://docs.twexapi.io/mcp でドキュメント検索とインデックス済み公開ページの読み取り。認証不要。無料。一部クライアントでは Mintlify の submit_feedback ツールも表示されます。

API MCP Server

https://api.twexapi.io/mcp で X/Twitter データとやり取り。API キーまたは OAuth 2.1。呼び出しは基盤エンドポイントに応じてクレジット消費。

エージェントルートチェックリスト

まずドキュメントを読む

公開ドキュメント、API パラメータ、例、エラーコード、SDK ガイダンス、認証不要ページ取得には Docs MCP https://docs.twexapi.io/mcp。

アカウントアクションを実行

ライブ X/Twitter の読み取り、書き込み、検索、トレンド、抽出、コミュニティ、リスト、DM、記事、タイムラインジョブには API MCP https://api.twexapi.io/mcp。API キーまたは OAuth 2.1 で認証。

チャット外に永続化

バックエンドがリトライ、カーソル保存、ファイルダウンロード、キュー、スケジュールジョブ、バッチオーケストレーションを所有する場合は REST または生成 SDK。

結果をハンドオフ

エージェント実行終了前に、エンドポイントパス、リクエストパラメータ、返却 ID、has_more、next_cursor、エクスポートルート、課金クレジットを保存。

クイック接続

任意のドキュメントページ上部のコンテキストメニューから即接続:

• Copy MCP Server URL — https://docs.twexapi.io/mcp をクリップボードにコピー
• Copy MCP Install Command — npx add-mcp インストールコマンドをコピー
• Connect to Cursor — Cursor に docs MCP サーバーをインストール
• Connect to VS Code — VS Code に docs MCP サーバーをインストール

セットアップ

Web とターミナルクライアント

• Claude.ai
• Claude Code
• Codex CLI

Claude.ai

1. Claude の Settings > Connectors を開く。
2. Add custom connector を選択。
3. 入力:
   • Name: Twexapi Docs
   • URL: https://docs.twexapi.io/mcp
4. Add を選択。
5. 任意のチャットで添付ボタンから Twexapi Docs を選択。

Claude Code

docs MCP サーバーを追加:

claude mcp add --transport http twexapi-docs https://docs.twexapi.io/mcp

確認:

claude mcp list

Codex CLI

~/.codex/config.toml に追加:

[mcp_servers.twexapi_docs]
url = "https://docs.twexapi.io/mcp"

エディタクライアント

• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• OpenCode

Cursor

~/.cursor/mcp.json（グローバル）または .cursor/mcp.json（プロジェクト）に追加:

{
  "mcpServers": {
    "twexapi-docs": {
      "url": "https://docs.twexapi.io/mcp"
    }
  }
}

VS Code

.vscode/mcp.json（プロジェクト）または MCP: Open User Configuration（グローバル）:

{
  "servers": {
    "twexapi-docs": {
      "type": "http",
      "url": "https://docs.twexapi.io/mcp"
    }
  }
}

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json に追加:

{
  "mcpServers": {
    "twexapi-docs": {
      "serverUrl": "https://docs.twexapi.io/mcp"
    }
  }
}

OpenCode

opencode.json に追加:

{
  "mcp": {
    "twexapi-docs": {
      "type": "remote",
      "url": "https://docs.twexapi.io/mcp"
    }
  }
}

両方の MCP サーバーを使う

最良の体験のため、両方接続:

1. Docs MCP (docs.twexapi.io/mcp) — AI がドキュメントを検索し、API パラメータ、エラーコード、利用パターンを理解。
2. API MCP (api.twexapi.io/mcp) — AI が認証済みアクション（検索、参照、トレンド、抽出、書き込み）を実行。

AI は文脈に応じてどちらのサーバーを叩くか判断。リクエストパラメータの質問は docs、ライブ X/Twitter データ取得は 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"
      }
    }
  }
}

利用可能ツール

Mintlify はサイト名から docs ツール名を生成。この docs 設定を name を twexapi にしてデプロイすると、docs MCP サーバーは次を公開:

検索対象

docs MCP サーバーは公開 Twexapi ドキュメントをインデックス:

• API リファレンス操作とリクエストスキーマ
• 認証、レート制限、エラー、課金ガイダンス
• MCP サーバーセットアップとツールリファレンス
• LangChain、CrewAI、Pydantic AI、Google ADK、Haystack、Mastra、ノーコード、ワークフロープラットフォーム向けフレームワークガイド
• 検索、プロフィール、トレンド、記事、コミュニティ、リスト、タイムライン、抽出向けワークフローガイド
• llms.txt とその他 Mintlify 生成ドキュメントインデックス

プロンプト例

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.