macrocosm-os/macrocosmos-mcp

macrocosm-os/macrocosmos-mcp

от macrocosm-os
MCP сервер Macrocosmos собирает данные из X (Twitter) и Reddit в реальном времени через Bittensor. Идеален для аналитики трендов, мониторинга аккаунтов и крупномасштабного сбора постов — от быстрых...

Macrocosmos MCP

Official Macrocosmos Model Context Protocol (MCP) server that enables interaction with X (Twitter) and Reddit, powered by Data Universe (SN13) on Bittensor. This server allows MCP clients like Claude Desktop, Cursor, Windsurf, OpenAI Agents and others to fetch real-time social media data.


Quickstart with Claude Desktop

  1. Get your API key from Macrocosmos. There is a free tier with $5 of credits to start.
  2. Install uv (Python package manager), install with curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh or see the uv repo for additional install methods.
  3. Go to Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json to include the following:
{
  "mcpServers": {
    "macrocosmos": {
      "command": "uvx",
      "args": ["macrocosmos-mcp"],
      "env": {
        "MC_API": "<insert-your-api-key-here>"
      }
    }
  }
}

Available Tools

1. query_on_demand_data - Real-time Social Media Queries

Fetch real-time data from X (Twitter) and Reddit. Best for quick queries up to 1000 results.

Часто задаваемые вопросы

Инструменты были проиндексированы:
build_dataset

Создаёт датасет из собранных данных до завершения 7-дневной задачи. Используйте это, когда у вас достаточно данных и вы не хотите ждать полный период сбора. ВНИМАНИЕ: Создание датасета ОСТАНОВИТ краулер и снимет его с регистрации в сети. После этой операции краулер больше не будет собирать новые данные. Параметры: - crawler_id (str, ОБЯЗАТЕЛЬНЫЙ): ID краулера, из которого создаётся датасет (Получите это из ответа get_gravity_task_status - ищите поле 'crawler_ids') - max_rows (int, по умолчанию: 10000): Максимальное количество строк, которое можно включить в датасет - email (str, необязательный): Адрес электронной почты для уведомления, когда датасет будет готов - redirect_url (str, необязательный): URL, на который нужно перенаправить из уведомления по электронной почте Возвращает: - dataset_id: Уникальный идентификатор для отслеживания создания датасета - Статус создания и информация о прогрессе (всего 10 шагов) Пример: build_dataset( crawler_id="crawler-0-multicrawler-9f518ae4-xxxx", max_rows=10000, email="user@example.com" )

Параметры
  • crawler_idstringобязательный
  • emailstring | null
  • max_rowsinteger
  • redirect_urlstring | null
cancel_dataset

Отменяет сборку датасета или удаляет завершённый датасет. Параметры: - dataset_id (str, ОБЯЗАТЕЛЬНО): ID датасета для отмены/удаления Возвращает: - Сообщение об успехе или ошибке Пример: cancel_dataset(dataset_id="dataset-71e97cfa-xxxx-xxxx-xxxx-33cd91be9028")

Параметры
  • dataset_idstringобязательный
cancel_gravity_task

Отменяет выполняющуюся задачу Gravity и останавливает сбор данных. Параметры: - gravity_task_id (str, REQUIRED): ID задачи Gravity, которую нужно отменить Возвращает: - Сообщение об успехе или ошибке Пример: cancel_gravity_task(gravity_task_id="multicrawler-9f518ae4-xxxx-xxxx-xxxx-8b73d7cd4c49")

Параметры
  • gravity_task_idstringобязательный
create_gravity_task

Создаёт задачу Gravity для крупномасштабного сбора данных из X (Twitter) или Reddit. Используйте это для сбора больших наборов данных на протяжении длительного времени (до 7 дней). Для быстрых запросов (до 1000 результатов) используйте вместо этого query_on_demand_data. Задача регистрируется в сети в течение 20 минут и собирает данные в течение 7 дней. Вы получите уведомление по электронной почте, когда набор данных будет готов к скачиванию. Параметры: - tasks (List[dict], ОБЯЗАТЕЛЬНЫЙ): Список объектов задач, каждый содержит: * platform (str): 'x' или 'reddit' * topic (str): Хэштег/сабреддит для отслеживания - Для X: ДОЛЖНО начинаться с '#' или '$' (например, '#ai', '$BTC') - простые ключевые слова отклоняются! - Для Reddit: имя сабреддита (например, 'r/MachineLearning') * keyword (str, необязательный): Дополнительный фильтр по ключевому слову внутри темы - Фильтрует посты, оставляя только те, что содержат это ключевое слово - Пример: topic='#Bittensor', keyword='dTAO' -> только посты #Bittensor, упоминающие 'dTAO' - name (str, необязательный): Имя задачи (помогает организовать несколько задач) - email (str, необязательный): Адрес электронной почты для уведомления, когда набор данных готов - redirect_url (str, необязательный): URL для перенаправления из уведомления по электронной почте Возвращает: - gravity_task_id: Уникальный идентификатор для отслеживания и управления задачей Примеры: 1. Базовый сбор: create_gravity_task( tasks=[{"platform": "x", "topic": "#ai"}], name="AI Tweets" ) 2. С фильтром по ключевому слову: create_gravity_task( tasks=[{"platform": "x", "topic": "#Bittensor", "keyword": "dTAO"}], name="Bittensor dTAO mentions" ) 3. Несколько платформ: create_gravity_task( tasks=[ {"platform": "x", "topic": "#ai", "keyword": "LLM"}, {"platform": "reddit", "topic": "r/MachineLearning"} ], name="AI Data Collection", email="user@example.com" )

Параметры
  • emailstring | null
  • namestring | null
  • redirect_urlstring | null
  • tasksobject[]обязательный
get_dataset_status

Получает статус сборки набора данных и ссылки для скачивания, когда они готовы. Параметры: - dataset_id (str, ОБЯЗАТЕЛЬНО): ID набора данных для проверки Возвращает: - Статус сборки (Running, Completed и т. д.) - Этапы выполнения (всего 10 шагов) - Когда завершено: URL-адреса для скачивания Parquet-файлов - Метаданные файла (размер, количество строк, дата истечения) Пример: get_dataset_status(dataset_id="dataset-71e97cfa-xxxx-xxxx-xxxx-33cd91be9028")

Параметры
  • dataset_idstringобязательный
get_gravity_task_status

Получает статус задачи Gravity и показывает, сколько данных уже собрано. Параметры: - gravity_task_id (str, ОБЯЗАТЕЛЬНО): ID задачи gravity для проверки - include_crawlers (bool, по умолчанию: True): Включать ли подробную информацию о краулерах Установите True, чтобы увидеть records_collected и bytes_collected для каждого краулера Возвращает: - Статус задачи (Running, Completed, Pending и т. д.) - Имя задачи и время запуска - Список ID краулеров (нужен для build_dataset) - При include_crawlers=True: records_collected, bytes_collected по каждому краулеру Пример: get_gravity_task_status(gravity_task_id="multicrawler-9f518ae4-xxxx-xxxx-xxxx-8b73d7cd4c49")

Параметры
  • gravity_task_idstringобязательный
  • include_crawlersboolean
query_on_demand_data

Получает данные социальных сетей в реальном времени из X (Twitter) и Reddit через сеть Macrocosmos SN13. ВАЖНО: Этому инструменту нужен параметр 'source' со значением 'X' или 'REDDIT' (с учётом регистра). Параметры: - source (str, ОБЯЗАТЕЛЬНО): Платформа данных - должна быть 'X' или 'REDDIT' - usernames (List[str], необязательно): До 5 имён пользователей для отслеживания. * Для X: символ '@' необязателен (например, ['elonmusk', '@spacex'] - оба варианта работают) * НЕ доступно для Reddit - keywords (List[str], необязательно): До 5 ключевых слов/хэштегов для поиска * Для X: любые ключевые слова или хэштеги (например, ['AI', 'crypto', '#bitcoin']) * Для Reddit: названия субреддитов (например, ['r/astronomy', 'space']) или 'r/all' для всех субреддитов - start_date (str, необязательно): Дата/время начала в формате YYYY-MM-DD или ISO * Примеры: '2024-04-01' или '2024-01-01T00:00:00Z' * По умолчанию - 24 часа назад от текущего времени, если не указано - end_date (str, необязательно): Дата/время окончания в формате YYYY-MM-DD или ISO * Примеры: '2024-04-25' или '2024-06-03T23:59:59Z' * По умолчанию - текущее время, если не указано - limit (int, необязательно): Максимальное число возвращаемых результатов (диапазон: 1-1000, по умолчанию: 10) - keyword_mode (str, необязательно): Как сопоставлять ключевые слова - 'any' (по умолчанию) или 'all' * 'any': возвращает посты, совпадающие с ЛЮБЫМ из ключевых слов * 'all': возвращает посты, совпадающие со ВСЕМИ ключевыми словами Поведение по умолчанию (когда даты не указаны): Инструмент ищет данные за последние 24 часа (от текущего времени до отметки 24 часа назад). Примеры использования: 1. Получает последние твиты от конкретных пользователей: query_on_demand_data(source='X', usernames=['@elonmusk', '@spacex'], limit=20) 2. Ищет твиты по ключевым словам за последние 24 часа: query_on_demand_data(source='X', keywords=['AI', 'machine learning'], limit=30) 3. Отслеживает конкретных пользователей И фильтрует по ключевым словам: query_on_demand_data(source='X', usernames=['@nasa'], keywords=['space', 'mars'], limit=20) 4. Отслеживает субреддиты Reddit: query_on_demand_data(source='REDDIT', keywords=['r/astronomy', 'space'], limit=50) 5. Ищет…

Параметры
  • end_datestring | null
  • keyword_modestring
  • keywordsstring[] | null
  • limitinteger
  • sourcestringобязательный
  • start_datestring | null
  • usernamesstring[] | null
0.2.2основная
0.2.1
0.1.2
0.1.1
0.1.0

Выберите клиент, чтобы установить macrocosm-os/macrocosmos-mcp:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "macrocosmos-mcp"
      ],
      "env": {
        "MC_API": "<insert-your-api-key-here>"
      }
    }
  }
}
CursorCursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "macrocosmos-mcp"
      ],
      "env": {
        "MC_API": "<insert-your-api-key-here>"
      }
    }
  }
}
VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "macrocosmos-mcp"
      ],
      "env": {
        "MC_API": "<insert-your-api-key-here>"
      }
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"macrocosmos-mcp\"],\"env\":{\"MC_API\":\"<insert-your-api-key-here>\"}}"
ClaudeClaude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "macrocosmos-mcp"
      ],
      "env": {
        "MC_API": "<insert-your-api-key-here>"
      }
    }
  }
}
Claude CodeClaude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx --env MC_API=<insert-your-api-key-here> -- uvx macrocosmos-mcp

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx "{\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"macrocosmos-mcp\"],\"env\":{\"MC_API\":\"<insert-your-api-key-here>\"}}"
CodexCodex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx --env MC_API=<insert-your-api-key-here> -- uvx macrocosmos-mcp

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx]
command = "uvx"
args = ["macrocosmos-mcp"]

[mcp_servers.macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx.env]
MC_API = "<insert-your-api-key-here>"
PerplexityPerplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

  1. Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
  2. Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
  3. Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
  4. В поле Server Name укажите macrocosm-os/macrocosmos-mcp, а в поле команды запуска — строку ниже:
uvx macrocosmos-mcp

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

WindsurfWindsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "macrocosmos-mcp"
      ],
      "env": {
        "MC_API": "<insert-your-api-key-here>"
      }
    }
  }
}
ClineCline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "macrocosmos-mcp"
      ],
      "env": {
        "MC_API": "<insert-your-api-key-here>"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx
    command: uvx
    args:
      - "macrocosmos-mcp"
    env:
      MC_API: <insert-your-api-key-here>
Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "macrocosm-os-macrocosmos-mcp-khit8qv9vx": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "macrocosmos-mcp"
      ],
      "env": {
        "MC_API": "<insert-your-api-key-here>"
      }
    }
  }
}

Похожие MCP-сервера

scrape-badger/scrapebadger-mcp

scrape-badger/scrapebadger-mcp

от scrape-badger

MCP сервер ScrapeBadger открывает AI-агентам полный доступ к данным Twitter: профили, твиты, тренды и списки. Используйте для анализа, мониторинга и исследований. Совместим с Claude, Cursor и ChatGPT.

Python⭐ 2
karanb192/reddit-mcp-buddy

karanb192/reddit-mcp-buddy

от karanb192

MCP-сервер для просмотра Reddit через Claude и другие AI-ассистенты. Ищет посты, читает комментарии, анализирует профили — без регистрации API-ключа. Работает сразу, есть три уровня доступа (до 100 запросов/мин). Полезен, когда нужно быстро собрать обсуждения с Reddit.

TypeScript⭐ 860
kunallunia/twitter-mcp

kunallunia/twitter-mcp

от luniakunal

MCP сервер для программного управления Twitter-аккаунтом: просмотр ленты, поиск по хэштегам, отправка DM, создание и удаление твитов. Получайте твиты любого пользователя с аналитикой ответов - удобный инструмент для автоматизации Twitter.

Python⭐ 60
posteverywhere/mcp

posteverywhere/mcp

от posteverywhere

Планируйте посты в соцсетях (Instagram, TikTok, YouTube, LinkedIn, Facebook, X, Threads, Pinterest) через AI-агенты. Работает с Claude, ChatGPT, Cursor. Для маркетологов и разработчиков.

TypeScript⭐ 5
taisly/agent

taisly/agent

от taisly

Публикует видео в TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts, X и Facebook. Планирует посты, проверяет статус. Один API для всех платформ.

JavaScript⭐ 220
webpeel/webpeel

webpeel/webpeel

от webpeel

MCP сервер для AI-агентов, выполняющий веб-загрузку, поиск, краулинг, извлечение данных и скриншоты единым API. Содержит 55+ доменных экстракторов для Reddit, GitHub, YouTube и других. Идеален для ...

TypeScript⭐ 11
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин