Google ADK

TwexAPI MCP를 통해 트윗 검색, 프로필, 트렌드 및 검토된 X 쓰기 작업을 위한 Gemini ADK 에이전트를 구축합니다.

TwexAPI MCP 서버를 통해 Google ADK Twitter API 에이전트를 구축합니다. 트윗을 검색하고, 프로필을 조회하며, 트렌드를 읽고, 쓰기 작업을 검토합니다. 트윗 ID, 커서 및 경로 이름을 영속 JSON으로 보존합니다.

TwexAPI와 함께 Google ADK를 사용하는 이유

ADK는 Gemini 우선 프레임워크입니다. TwexAPI는 원격 MCP 도구 세트로 나타납니다. explore가 경로를 발견하고, twexapi_request가 이를 실행합니다.

런타임이 Gemini인 경우 ADK를 사용하세요. 모델이 필요 없는 예약 작업에는 Python SDK 또는 Prefect를 사용하세요.

전제조건

• Python 3.10 이상
• TwexAPI API 키
• Google AI API 키 Public docs focus on API-key reads.

공개 X 읽기에는 X Developer 자격 증명이 필요하지 않습니다. TwexAPI로 인증하세요.

설치

python -m pip install "google-adk>=1.0" python-dotenv

TWEXAPI_API_KEY=YOUR_API_KEY
GOOGLE_API_KEY=...

TwexAPI MCP 연결

import os

from google.adk.tools.mcp_tool import McpToolset, StreamableHTTPConnectionParams

twexapi_toolset = McpToolset(
    connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(
        url="https://api.twexapi.io/mcp",
        headers={"x-api-key": os.environ["TWEXAPI_API_KEY"]},
    )
)

인증되지 않은 MCP 요청은 401을 반환합니다. 첫 요청에 x-api-key를 보내세요.

전체 예제

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

from dotenv import load_dotenv
from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.runners import InMemoryRunner
from google.adk.tools.mcp_tool import McpToolset, StreamableHTTPConnectionParams
from google.genai import types
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()

    twexapi_toolset = McpToolset(
        connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(
            url="https://api.twexapi.io/mcp",
            headers={"x-api-key": os.environ["TWEXAPI_API_KEY"]},
        )
    )

    agent = LlmAgent(
        model="gemini-2.5-flash",
        name="twexapi_agent",
        instruction=(
            "Use TwexAPI 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 for TweetSearchHandoff."
        ),
        tools=[twexapi_toolset],
    )

    runner = InMemoryRunner(agent=agent, app_name="twexapi_app")
    session = await runner.session_service.create_session(
        app_name="twexapi_app",
        user_id="user-1",
    )

    response_parts: list[str] = []
    async for event in runner.run_async(
        user_id="user-1",
        session_id=session.id,
        new_message=types.Content(
            role="user",
            parts=[
                types.Part(
                    text=(
                        "Search 25 recent tweets about Google ADK MCP. "
                        "Return query, route_used, tweet rows, has_more, "
                        "next_cursor, and stop_reason as JSON."
                    )
                )
            ],
        ),
    ):
        if event.content and event.content.parts:
            response_parts.extend(
                part.text for part in event.content.parts if part.text
            )

    handoff = TweetSearchHandoff.model_validate_json("".join(response_parts))
    Path("twexapi-adk-handoff.json").write_text(
        handoff.model_dump_json(indent=2),
        encoding="utf-8",
    )
    await twexapi_toolset.close()


asyncio.run(main())

모델이 JSON을 Markdown 펜스로 감싸면 model_validate_json 전에 제거하세요. 파일을 ADK 세션 외부에 영속 저장합니다.

MCP 응답 계약 보존

모든 페이지에서 동일한 쿼리와 필터를 재사용하세요. 각 커서는 불투명 값으로 취급합니다.

요청한 총량에 도달하거나, has_more가 false이거나, next_cursor가 반복되거나, 페이지 상한에 도달하면 페이지네이션을 중지합니다.

재개 가능한 에이전트 핸드오프 유지

Agent MCP Handoff를 참조하세요.

오류 처리 구축

Error Handling 및 Rate Limits를 참조하세요.

멀티 에이전트 설정

TwexAPI 도구는 수집기에만 부여하세요. 분석 및 쓰기 에이전트는 도구 없이 유지하여 쓰기 승인을 명시적으로 유지합니다.

researcher = LlmAgent(
    model="gemini-2.5-flash",
    name="researcher",
    instruction="Collect X/Twitter data through TwexAPI MCP and return compact JSON.",
    tools=[twexapi_toolset],
)

analyst = LlmAgent(
    model="gemini-2.5-flash",
    name="analyst",
    instruction="Analyze structured tweet rows. Do not call external tools.",
)

동적 헤더 및 도구 필터링

하나의 ADK 앱이 여러 TwexAPI 계정을 제공할 때 동적 헤더를 사용합니다.

def get_headers(context):
    return {"x-api-key": context.state["twexapi_api_key"]}


twexapi_toolset = McpToolset(
    connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(
        url="https://api.twexapi.io/mcp",
    ),
    header_provider=get_headers,
)

계획 에이전트에는 발견만 노출합니다.

planning_toolset = McpToolset(
    connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(
        url="https://api.twexapi.io/mcp",
        headers={"x-api-key": os.environ["TWEXAPI_API_KEY"]},
    ),
    tool_filter=["explore"],
)

패키지 버전

다음 단계

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