Microsoft Agent Framework

通过 TwexAPI MCP 构建 Python 或 .NET Microsoft Agent Framework 工作流，实现推文搜索、资料查询与经审核的 X 写操作。

通过 TwexAPI 的 MCP 服务器构建 Microsoft Agent Framework Twitter API AI Agent。搜索推文、查看资料、读取趋势并审核写操作。在聊天记录外持久化 tweet ID、游标与路由名。

为何将 Microsoft Agent Framework 与 TwexAPI 搭配使用？

该框架在 Python 或 .NET 中托管工具调用AI Agent。TwexAPI 通过 Streamable HTTP 提供 explore 与 twexapi_request。

已运行 Microsoft AI Agent宿主时用该框架。无需模型的确定性作业请用 Python SDK 或 C# SDK。

前置条件

• Python 3.10 或更高版本，或带 MCP Streamable HTTP 支持的 .NET 8+ 宿主
• TwexAPI API 密钥
• 为Agent 运行时配置的模型
• 写操作所需的 Twitter cookie 或 auth_token — 见

公开 X 读取无需 X Developer 凭证，使用 TwexAPI 认证即可。

安装

Python：

python -m pip install "agent-framework>=0.2" mcp python-dotenv pydantic

TWEXAPI_API_KEY=YOUR_API_KEY
OPENAI_API_KEY=sk-...

连接 TwexAPI MCP

import os

from agent_framework import MCPStreamableHTTPTool

mcp_tool = MCPStreamableHTTPTool(
    name="twexapi",
    url="https://api.twexapi.io/mcp",
    headers={"x-api-key": os.environ["TWEXAPI_API_KEY"]},
    description="TwexAPI X/Twitter tools through MCP",
)

等效宿主 JSON：

{
  "name": "twexapi",
  "transport": "streamable-http",
  "url": "https://api.twexapi.io/mcp",
  "headers": {
    "x-api-key": "YOUR_API_KEY"
  }
}

未认证 MCP 请求返回 401。

完整示例（Python）

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

from agent_framework import ChatAgent, MCPStreamableHTTPTool
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient
from dotenv import load_dotenv
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()

    mcp_tool = MCPStreamableHTTPTool(
        name="twexapi",
        url="https://api.twexapi.io/mcp",
        headers={"x-api-key": os.environ["TWEXAPI_API_KEY"]},
        description="TwexAPI X/Twitter tools through MCP",
    )

    async with mcp_tool:
        agent = ChatAgent(
            chat_client=OpenAIChatClient(model_id="gpt-4o"),
            name="twexapi_agent",
            instructions=(
                "Use TwexAPI MCP. Call explore before twexapi_request. "
                "Preserve exact IDs and cursors. Never invent missing fields. "
                "Ask for confirmation before read_only: false actions. "
                "Return only JSON for TweetSearchHandoff."
            ),
            tools=[mcp_tool],
        )

        response = await agent.run(
            "Search 25 recent tweets about Microsoft Agent Framework MCP. "
            "Return query, route_used, tweets, has_more, next_cursor, and stop_reason as JSON."
        )

        handoff = TweetSearchHandoff.model_validate_json(response.text)
        Path("twexapi-agent-framework-handoff.json").write_text(
            handoff.model_dump_json(indent=2),
            encoding="utf-8",
        )


asyncio.run(main())

若模型用 Markdown 围栏包裹 JSON 则剥离。在会话状态外持久化文件。

.NET 宿主草图

var mcp = new McpStreamableHttpTool
{
    Name = "twexapi",
    Url = new Uri("https://api.twexapi.io/mcp"),
    Headers = { ["x-api-key"] = Environment.GetEnvironmentVariable("TWEXAPI_API_KEY")! },
};

相同指令：先 explore、保留游标、read_only: false 前停止。类型化 REST 调用见 C# SDK。

保留 MCP 响应契约

每页复用相同查询与筛选。游标视为 opaque。

满足请求总量、has_more 为 false、next_cursor 重复或达到页面上限时停止分页。

保持可恢复的AI Agent handoff

见 Agent MCP Handoff。

构建错误处理

超时后重试写操作前须 read-back 检查。见 Error Handling 与 Rate Limits。

X 操作前要求审批

You have access to TwexAPI MCP tools.
Call explore before twexapi_request.
Use only relative paths returned by explore.
Return tweet_id, user_id, author_username, route_used, has_more, and next_cursor.
Ask for confirmation before read_only: false actions.
Never print cookie or auth_token values.

用 CLI --dry-run 预览。经批准的写操作通过 REST 或 SDK 执行，而非无人监督的AI Agent循环。

生产指南

• 每环境使用独立 API 密钥。勿将密钥嵌入 prompt。
• 记录 MCP 工具名与返回的 path，勿记录 cookie header。
• 在存储中持久化游标与 tweet ID，而非仅 ChatAgent 内存。
• 将读研究与写执行拆成独立AI Agent或作业。

包版本

下一步

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