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Twitch聊天MCP服务器

一个连接MCP客户端（如Claude Desktop、Amazon Q CLI或Stands代理）与Twitch聊天的模型上下文协议（MCP）服务器，使代理能够与Twitch聊天互动。

  • by iddv
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 2 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 iddv/twitch-chat-mcp

使用说明

Twitch聊天MCP服务器

一个模型上下文协议（MCP）服务器，将MCP客户端（如Claude Desktop、Amazon Q CLI或Stands代理）与Twitch聊天连接起来，允许代理与Twitch对话进行交互。

✨ 主要特点

  • 🔐 基于权限的访问 -4个权限级别（查看器、聊天机器人、版主、管理员），带有自动工具过滤功能
  • 💬 实时聊天监控 -通过人工智能分析阅读实时聊天消息
  • 📊 流信息 -获取实时观众数量、游戏标题和流状态
  • 🤖 命令检测 -自动检测并响应聊天命令
  • 💾 持续会话 -跨服务器重启恢复监控
  • 🔑 OAuth身份验证 -通过范围验证实现Twitch API安全集成
  • 🔌 符合MCP标准 -完全支持Claude Desktop和Kiro协议

可用工具

🎮 流信息和监控

  • start_stream_monitoring -通过自动更新开始实时监控Twitch流
  • stop_stream_monitoring -停止实时监控Twitch流
  • get_stream_info_persistent -通过资源链接获取流信息以进行持续监控
  • get_channel_info_persistent -通过持久缓存和进度更新获取频道信息
  • create_stream_link -为长期流访问创建持久资源链接
  • monitor_stream_persistent-创建能够在服务器重启后继续运行的持久监控工具
  • get_monitoring_status -获取所有流监控会话的当前状态

💬 聊天互动与分析

  • observe_twitch_chat_streaming -通过实时进度流和可恢复性观察Twitch聊天
  • send_twitch_message_with_confirmation -通过诱导向Twitch聊天发送消息，并确认用户
  • detect_chat_commands -通过AI驱动的响应生成检测和分析聊天命令
  • start_chat_recording -开始为具有持久存储的频道录制聊天消息
  • stop_chat_recording -停止录制某个频道的聊天消息
  • create_chat_history_link -通过分析为聊天历史创建持久链接
  • start_chat_analytics -开始处理频道和时间范围的聊天分析

👥 社区与节制

  • moderate_chat_with_approval -多轮审核工作流程，用户可批准操作
  • get_followers_batch -通过可恢复的批处理检索关注者

🔐 身份验证和设置

  • authenticate_twitch -启动Twitch OAuth身份验证流以启用API完全访问

🚀 状态

✅ MCP服务器完全运行：已成功通过实时Twitch集成进行测试！

✅ 已验证功能:

  • ✅ 实时流数据：直播信息、观众数量、游戏标题
  • ✅ 聊天阅读：成功读取活动流中的实时聊天消息
  • ✅ 命令检测：基于AI的聊天命令监控和分析
  • ✅ 会话管理：持久状态、恢复令牌、资源链接
  • ✅ MCP集成：完全符合Kiro/Claude Desktop的协议
  • ✅ OAuth身份验证：一次性手动设置工作正常

快速开始：按照下面的设置指南获取自己的Twitch代币！

🚀 MCP的快速设置

通过Smithery安装（仅限本地）

通过以下方式自动安装Claude Desktop的twitch chat mcp 史密瑟里:

npx -y @smithery/cli install @iddv/twitch-chat-mcp --client claude

🐳 本地Docker部署（推荐）

在本地运行Twitch Chat MCP的最简单方法是完全隔离和易于管理：

快速开始

# 1. Clone and setup
git clone <your-repo-url>
cd twitch-chat-mcp

# 2. Run the automated setup script
npm run docker:setup

安装脚本将：

  • 检查Docker安装
  • 创建 .env 模板文件
  • 指导您获取Twitch凭据
  • 构建并启动Docker容器
  • 为您的MCP客户端提供连接说明

手动Docker设置

# 1. Get Twitch credentials (see below)
# 2. Create .env file with your credentials
cp .env.example .env
# Edit .env with your Twitch Client ID and OAuth Token

# 3. Build and run
npm run docker:build
npm run docker:run

# View logs
npm run docker:logs

# Stop container
npm run docker:stop

Docker管理命令

npm run docker:setup   # Automated setup script
npm run docker:build   # Build Docker image
npm run docker:run     # Start container
npm run docker:stop    # Stop container
npm run docker:logs    # View logs
npm run docker:clean   # Stop and remove image

1.获取Twitch凭据

  1. 在浏览器上登录Twitch: https://www.twitch.tv
  2. 获取OAuth令牌:
    • 访问： https://twitchtokengenerator.com/
    • 选择 Bot Chat Token
    • 授权Twitch
    • 复制 Client ID 并替换 your_client_id_here 在......下面
    • 复制 Access Token 并替换 TWITCH_OAUTH_TOKEN 在......下面

2.选择权限级别并配置MCP

检查可用权限级别:

npm run permissions  # See all levels and required scopes

配置MCP服务器 在……里面 .kiro/settings/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "twitch-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/twitch-chat-mcp/dist/src/index.js"],
      "env": {
        "TWITCH_CLIENT_ID": "your_client_id_here",
        "TWITCH_OAUTH_TOKEN": "oauth:your_token_here",
        "TWITCH_PERMISSION_LEVEL": "chatbot"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "start_stream_monitoring",
        "get_stream_info_persistent",
        "observe_twitch_chat_streaming",
        "detect_chat_commands"
      ]
    }
  }
}

权限级别:

  • viewer -只读流信息（无需作用域）
  • chatbot -聊天互动（需要： chat:read+chat:edit)
  • moderator -调节工具（需要： chat:read+chat:edit+channel:moderate+moderator:manage:chat_messages)
  • admin -完全访问权限（要求：以上所有+ channel:read:subscriptions+user:read:follows)

贡献

1.构建和测试

npm run build
npm run mcp:test

开发状态

该项目实现了Twitch MCP增强规范，并完成了以下功能：

✅ 已完成（任务1-5.3.1）

  • 核心MCP基础设施：服务器设置、协议合规性、资源管理
  • 增强型聊天工具：多回合互动、流式进度、启发支持
  • 流信息工具：持久状态、持久缓存、批处理
  • 测试和设置：全面的测试套件、设置脚本、文档

🚧 进行中

  • 客户端测试基础架构：MCP客户端测试工具和集成测试
  • 用户文档：安装指南和故障排除文档

📋 计划的

  • 人工智能聊天分析：情感分析、主题检测、用户行为洞察
  • 高级交互功能：通道点、民意调查、人工智能辅助预测
  • 社区管理：智能审核、自动响应、用户参与工具

看 .kiro/specs/twitch-mcp-enhancements/tasks.md 了解详细的实施进度。

许可证

麻省理工学院

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