AI导哈

Gemini命令行聊天机器人

一个轻量级的、基于Gemini的聊天机器人，集成了模型上下文协议（MCP），允许通过命令行交互调用自定义工具，如在X（原Twitter）上发推文。

  • by bandlapraharshitha
  • JavaScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 bandlapraharshitha/mcp_ai_server_agent

使用说明

MCP推特机器人

一个轻量级的、由Gemini驱动的聊天机器人，与 模型上下文协议（MCP） 它允许您调用自定义工具，如推特 X（前推特） 通过命令行交互。

该项目展示了AI+工具如何使用Google Gemini+MCP SDK协同工作。插入API密钥，运行客户端，开始聊天，发布推文，或直接通过终端获取励志名言。

✨ 特性

  • 🤖 AI聊天由 双子座
  • 🔧 支持多种 MCP工具
    • addTwoNumbers：将两个数字相加
    • createPost：在X（推特）上发布推文
    • getMotivation：从ZenQuotes API获取实时激励性报价
  • 📡 使用服务器发送事件（SSE）进行实时通信
  • 💬 基于CLI的聊天机器人，具有工具执行功能

🛠️ 安装说明

1.克隆仓库

git clone https://github.com/yourusername/mcp-tweetbot.git
cd mcp-tweetbot

2.安装依赖项

npm install

3.创建一个 .env 根目录下的文件

For Client Side - 

GEMINI_API_KEY='Your API Key'


For Server Side - 

TWITTER_API_KEY='Your API key'

TWITTER_API_SECRET='Your API Secret'

TWITTER_ACCESS_TOKEN='Your Token'

TWITTER_ACCESS_TOKEN_SECRET='Your Token Secret'

⚠️ 出于安全原因，请始终使用 您自己的API密钥 在分叉这个项目时。

📦 所需依赖关系

npm install express zod dotenv readline @google/genai @modelcontextprotocol/sdk twitter-api-v2 axios

4.运行MCP服务器

node server/index.js

5.运行MCP客户端

node client/index.js

🧪 示例用法

You: What is 12 + 34?
AI: calling tool addTwoNumbers
AI: Tool Result: The sum of 12 and 34 is 46

You: Post "Hello world from my bot!" on Twitter
AI: calling tool createPost
AI: Tool Result: Tweeted: Hello world from my bot!

You: I'm feeling low, motivate me
AI: calling tool getMotivation
AI: Tool Result: "Push yourself, because no one else is going to do it for you." — Anonymous

📁 项目结构

mcp-tweetbot/
├── client/
│   └── index.js         # CLI interface with Gemini + MCP
├── server/
│   └── index.js         # Tool registration + MCP server setup
│   └── mcp.tool.js      # Tool logic (e.g. createPost, getMotivation)
├── .env                 # API keys
└── README.md

📌 需求

  • Node.js v18+
  • Twitter开发者帐户（具有读写权限）
  • Gemini API密钥来自 谷歌人工智能工作室
  • 互联网连接（用于获取励志名言）

🧑‍💻 作者

由以下材料制成❤️ 作者：普拉哈什塔·班德拉

📜 许可证

这个项目是开源的，可以在 MIT许可证.

MCP_AI_SERVER_AGENT

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