AIエージェント向けTwitter API：REST、MCP、スキルの使い分け

#AIエージェントがXのデータを取得する仕組み

AIエージェントは、他のライブデータと同じ方法でXのデータを取得します。モデルがツールを名前で要求し、モデルの外側のコードがAPIを呼び出し、返ってきたJSONが次のステップのためにモデルのコンテキストに入ります。モデル自身がx.comを開くことはありません。

そのツールをエージェントの手元に届ける接続方法は、3種類あります。

• RESTツールは、エージェントのコード内にある関数で、OpenAI Agents SDK、LangChain、CrewAI、n8nなどのフレームワークに登録します。
• MCPサーバーは、Claude Code、Cursor、CodexなどのAIアプリが自動で起動する小さなプログラムで、Model Context Protocolを通じてツールを一覧にします。
• スキルは、SKILL.mdファイルを含むフォルダで、コーディングエージェントにAPIを教え、エージェント自身が呼び出しを書いて実行します。

どの方法も、背後にXのデータの供給元が必要です。Xの供給元は公式X APIで、Xのエージェント向けリソース（新しいタブで開きます）は、ホスト型のMCPサーバー、OpenAPI仕様、skill.mdファイルとして公開しています。そこでの呼び出しはすべて、OAuth 2.0またはベアラートークンと前払いクレジットを使って、ご自身のX開発者アプリ上で動きます。

Xの料金表（新しいタブで開きます）では、投稿の読み取りが1件$0.005、プロフィールまたはフォロワーが1件$0.010で、従量課金は月間300万件の投稿読み取りで止まります。10月23日の通知（新しいタブで開きます）によると、11月22日からは、投稿と一緒に返される投稿者とメディアも読み取りとして課金されます。投稿者つきの検索結果は、1,000件あたり最大$15.00です。全料金はX APIの料金のガイドに載せています。

#経路を選ぶ：RESTツール、MCPサーバー、スキル

エージェントが動く場所で経路を選びます。自分でコードを書くエージェントにはRESTツール、Claude CodeやCursorなどのAIアプリにはMCPサーバー、自分でスクリプトを書くコーディングエージェントにはスキルです。Twitter（X）API兼スクレイピングツールであるSorsa APIは、同じ SORSA_API_KEY 変数のキー1つで3つすべてに対応するので、1つの経路で始めて、あとから別の経路を足せます。

• 自前のコード：OpenAI Agents SDK、LangChain、CrewAI、n8n、独自のループ

  経路

  RESTツール

  追加するもの

  https://api.sorsa.io/v3 を呼び出す関数

  消費するコンテキスト

  検索ツールで304文字

• AIアプリ：Claude Code、Cursor、Codex、VS Code、Claude Desktop

  経路

  MCPサーバー

  追加するもの

  キーを指定した npx -y sorsa-mcp

  消費するコンテキスト

  40ツールで2.33万文字

• コードを書いて実行するコーディングエージェント

  経路

  スキル

  追加するもの

  sorsa-x-api フォルダ

  消費するコンテキスト

  スキルを開くまでは762文字

コンテキストが重要なのは、ツール定義の文字がモデルへのリクエストのたびに送られ、トークンと注意力を消費するからです。11月2日にMCPサーバーのツールを一覧にしたところ、40の定義の合計は2.33万文字、約5,800トークンでした。Claude Codeはツール検索でこれを小さく保ちます。必要になるまでモデルにはツール名だけを見せる方式です。

スキルがコンテキストに入れるのは、名前と説明の762文字だけで、8,163文字のSKILL.mdはエージェントが開いたときにだけ読み込まれます。RESTツールの費用は、書いた内容次第です。下の search_x のスキーマは304文字です。

多くのチームは2つの経路を併用しています。データを調べるエディタではMCPサーバー、本番に出すエージェントではRESTツールです。

#RESTツールで、あらゆるエージェントにXのデータを渡す

自分で作るエージェントにXのデータを渡すには、Sorsa APIを呼び出す関数を1つ書いて、ツールとして登録します。モデルが検索クエリを渡し、関数が投稿をJSONで返し、1回の呼び出しが1リクエストです。自分でコードを書くエージェントには、Sorsa APIを使ってください。ApiKey ヘッダー1つでOAuthは不要、検索1回で投稿者の完全なプロフィールつきの約20投稿が返り、料金は結果1,000件あたり$0.07から、全プラン毎秒20リクエストです。

1. キーを取得する。 登録して、ダッシュボードからキーをコピーし、環境変数 SORSA_API_KEY に設定します。キーはコードの中に留まり、モデルが目にすることはありません。

2. 呼び出しを試す。 POST /search-tweets（新しいタブで開きます） はXの検索演算子を含むクエリを受け取り、1ページあたり約20投稿を返します。"order": "latest" を指定すると新しい順です。

   curl -X POST "https://api.sorsa.io/v3/search-tweets" \
     -H "ApiKey: YOUR_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"query": "from:kai_builds_agents mcp", "order": "latest"}'
   

   {
     "tweets": [
       {
         "id": "1985342107664281745",
         "full_text": "Our support agent now reads X through MCP.",
         "created_at": "2026-10-30T14:12:09Z",
         "lang": "en",
         "likes_count": 48,
         "retweet_count": 6,
         "reply_count": 9,
         "quote_count": 2,
         "view_count": 5310,
         "is_reply": false,
         "user": {
           "id": "1544001928374651904",
           "username": "kai_builds_agents",
           "display_name": "Kai Builds Agents",
           "followers_count": 2841,
           "verified": false
         }
       }
     ],
     "next_cursor": "DAADDAABCgABG4vQ2kXAJxIKAAIbi9Dask"
   }
   

   レスポンス全体を表示

3. ツールとして包む。 関数は next_cursor で予算の範囲までページを進め、各投稿が持つ41フィールドのうち7つだけを残すので、20投稿でもツールの結果は短く収まります。

   import os
   
   import requests
   
   API = "https://api.sorsa.io/v3"
   HEADERS = {"ApiKey": os.getenv("SORSA_API_KEY", "YOUR_API_KEY")}
   KEEP = ("id", "full_text", "created_at", "likes_count", "view_count")
   
   
   def search_x(query: str, max_pages: int = 1) -> list[dict]:
       """Search public X posts with operators like from: and lang:.
   
       Args:
           query: X search query.
           max_pages: Pages to read, about 20 posts each.
       """
       posts, cursor = [], None
       for _ in range(max_pages):
           body = {"query": query, "order": "latest"}
           if cursor:
               body["next_cursor"] = cursor
           r = requests.post(f"{API}/search-tweets", json=body,
                             headers=HEADERS, timeout=30)
           r.raise_for_status()
           data = r.json()
           for t in data.get("tweets", []):
               post = {k: t.get(k) for k in KEEP}
               post["author"] = t["user"]["username"]
               post["followers"] = t["user"]["followers_count"]
               posts.append(post)
           cursor = data.get("next_cursor")
           if not cursor:
               break
       return posts
   

4. ツールを登録する。 同じ関数がOpenAI Agents SDK、LangChain、あらゆるLLM APIで動き、docstringがツールの説明になります。ClaudeのMessages APIはスキーマを input_schema として受け取り、OpenAIの関数ツールでは同じオブジェクトを parameters と呼びます。

   from agents import Agent, Runner, function_tool
   
   agent = Agent(
       name="X researcher",
       instructions="Answer from public X posts and cite post IDs.",
       tools=[function_tool(search_x)],
   )
   result = Runner.run_sync(agent, "What are developers saying about MCP?")
   print(result.final_output)
   

   from langchain.agents import create_agent
   from langchain.tools import tool
   
   agent = create_agent(
       model="openai:gpt-5.5",
       tools=[tool(search_x, parse_docstring=True)],
       system_prompt="Answer from public X posts and cite post IDs.",
   )
   question = {"role": "user", "content": "What are developers saying about MCP?"}
   result = agent.invoke({"messages": [question]})
   

   {
     "name": "search_x",
     "description": "Search public X posts with operators like from: and lang:.",
     "input_schema": {
       "type": "object",
       "properties": {
         "query": {"type": "string", "description": "X search query."},
         "max_pages": {
           "type": "integer",
           "description": "Pages to read, about 20 posts each."
         }
       },
       "required": ["query"]
     }
   }
   

レスポンスの各投稿には22のフィールドがあり、投稿者の完全なプロフィールである user オブジェクトには、さらに19のフィールドがあります。エージェントがすべてを必要とすることはまれです。7つに絞るとツールの結果がどれも短くなり、これは重要です。たとえばClaude Codeは、1つのツール結果が1万トークンを超えると警告を出します。

同じエージェントに加えるツール

エージェントがXで行う他の作業も、同じパターンでまかなえます。1つのエンドポイントに対して関数を1つ、呼び出し1回が1リクエストです。

• GET /info-batch（新しいタブで開きます） は、ユーザー名またはユーザーIDで、1回に100件のプロフィールを調べます。
• POST /tweet-info-bulk（新しいタブで開きます） は、IDまたはリンクから1回に100投稿を、投稿者つきで読み取ります。
• GET /followers（新しいタブで開きます） は、1ページあたり200件のフォロワーを返し、next_cursor でページを進めます。
• POST /check-follow（新しいタブで開きます） は、あるアカウントが別のアカウントをフォローしているかを、1回の呼び出しで返します。

返信、引用、リスト、コミュニティ、トレンドまで、残りの40のエンドポイントは、Sorsa APIのエンドポイントのページにあります。

#Claude Code、Cursor、CodexにMCPサーバーを追加する

MCPに対応したAIアプリには、Sorsa APIのMCPサーバーを追加します。コマンド1つでnpmから sorsa-mcp が起動し、アプリは検索、プロフィール、フォロー確認まで、ご自身のキーで使える読み取り専用の40ツールを得ます。

claude mcp add sorsa --scope user \
  -e SORSA_API_KEY=YOUR_API_KEY -- npx -y sorsa-mcp

{
  "mcpServers": {
    "sorsa": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "sorsa-mcp"],
      "env": { "SORSA_API_KEY": "YOUR_API_KEY" }
    }
  }
}

Claude Codeでは、-e が後ろの語を変数として読むため、サーバー名の sorsa は -e の前に置きます。Cursorは、上のJSONファイルから同じサーバーを読み込みます。そのあと、今日のローンチについて人々が何と言っているかなど、Xが必要な質問をエージェントにすると、エージェントは自分で search_tweets を呼び出します。

Codex、VS Code、Claude Desktopなどのアプリ用の設定行と、サーバーに接続できないときの対処法は、Twitter MCPサーバーガイドにあります。Twitter MCPサーバーのページには、40ツールすべてと、それぞれが返す内容を載せています。

#コーディングエージェント向けのエージェント用スキルを導入する

Claude Code、Codex、Cursorなどのコーディングエージェントは、スキルからSorsa APIを学びます。sorsa-x-api フォルダが、タスクに合うエンドポイント、next_cursor でのページの進め方、100件のIDをまとめて処理するタイミングを教え、呼び出し自体はエージェントが書きます。

スキルはオープンなAgent Skills（新しいタブで開きます）形式に従うので、1つのフォルダがこれらのエージェント全体で使えます。導入には、追加先のエージェントを尋ねてくるスキルのコマンドラインを使うか、Claude Codeのスキルフォルダに手作業でコピーします。

npx skills add Sorsa-io/sorsa-x-api-skill

git clone https://github.com/Sorsa-io/sorsa-x-api-skill \
  ~/.claude/skills/sorsa-x-api

そのあと、エージェントを動かすシェルで SORSA_API_KEY を設定します。スキルが向いているのは、質問のたびにツールを呼び出すのではなく、エージェントにコードを残してほしい作業、たとえば毎週月曜日に1週間分のメンションを書き出すスクリプトなどです。

スキルのないアシスタントには、AIドキュメント（新しいタブで開きます）のページに、APIリファレンス全体を1つのテキストファイルにまとめたものがあり、添付して使えます。AIで開発のページには、Claude Code、Cursor、Codex向けの既製プロンプトがあります。

#Xを読むエージェントは読み取り専用にすべき理由

投稿を読むエージェントは、見知らぬ人が書いたテキストを読みます。そのため、読み取りしかできないAPIが最も単純な安全策です。仕込まれた投稿があっても、投稿、いいね、フォロー、DM送信を実行できるツールがなければ、エージェントにそれをさせることはできません。

セキュリティ担当者は、これを間接プロンプトインジェクションと呼びます。OWASP（新しいタブで開きます）は、LLMアプリケーションのリスクの第1位にプロンプトインジェクションを挙げ、ウェブサイトやファイルなど外部の情報源のコンテンツを侵入経路の1つとしています。検索結果はまさにそのようなコンテンツです。公式X APIで書き込みスコープ付きのトークンを持つエージェントは、アカウントに対する操作を誘導されるおそれがあるため、よく勧められるのは、書き込みリクエストをXに届く前にすべてブロックするゲートウェイです。

Xに対して決して操作させてはならないエージェントには、Sorsa APIを使ってください。45のエンドポイントはすべて公開データを読み取るだけなので、APIキー自体が境界になり、ゲートウェイは不要です。MCPサーバーにも投稿用のツールはありません。11月2日に post_tweet を呼び出したところ、「Tool post_tweet not found」と返りました。ご自身のXのログインもCookieも、どの段階でも使われないので、Xアカウントへのリスクはゼロです。

エージェントが投稿しなければならない場合は、投稿を公式X APIの別のツールに分けて1投稿あたり$0.015で動かし、投稿の前に人が1件ずつ承認するようにしてください。

知っておきたいこと

ツールが返す内容は、指示ではなくデータとして扱ってください。投稿のテキストは引用された資料であることをシステムプロンプトでモデルに伝え、キーはプロンプトではなく、常にコードか環境変数に置いて、どの投稿やツール結果からも引き出せないようにします。

#エージェントのXデータの費用（結果1,000件あたり）

Sorsa APIでは、エージェントのXデータは作業に応じて結果1,000件あたり$0.007〜$0.07で、公式X APIの$5.00〜$15.00と比べられます。$15.00は、投稿者つきで返る投稿に対する、11月22日からのXの料金です。Sorsa APIの料金は最も低いリクエスト単価から始まり、全プランで、返す内容にかかわらず1回の呼び出しが1リクエストです。

• トピックの投稿検索

  エンドポイント

  POST /search-tweets

  1回の呼び出し

  投稿者つきで約20投稿

  Sorsa API（1,000件あたり）

  $0.07から

  公式X API（1,000件あたり）

  $5.00、投稿者つきで$15.00

• IDによる投稿の読み取り

  エンドポイント

  POST /tweet-info-bulk

  1回の呼び出し

  投稿者つきで最大100投稿

  Sorsa API（1,000件あたり）

  $0.014から

  公式X API（1,000件あたり）

  $5.00、投稿者つきで$15.00

• プロフィールの検索

  エンドポイント

  GET /info-batch

  1回の呼び出し

  最大100プロフィール

  Sorsa API（1,000件あたり）

  $0.014から

  公式X API（1,000件あたり）

  $10.00

• フォロワー一覧の読み取り

  エンドポイント

  GET /followers

  1回の呼び出し

  最大200フォロワー

  Sorsa API（1,000件あたり）

  $0.007から

  公式X API（1,000件あたり）

  $10.00

規模を具体例で見てみます。エージェントがトピックを検索して投稿者つきの20投稿を得て、続けて100件のプロフィールを調べます。公式X APIではこの1回の作業が現在$1.10、11月22日からは$1.30です。Sorsa APIでは$0.0028からで、失敗したリクエストには課金されません。

GET /key-usage-info（新しいタブで開きます） は残りのリクエスト数を示し、リクエストとして数えられることはないので、エージェントは長い作業の前に予算を確認できます。

#エージェントのXへの呼び出しを、安く確実に保つ

エージェントはループすると呼び出しを無駄にします。すべてのXツールにページの予算を設け、検索をバッチにまとめ、モデルが読むフィールドだけを返すようにしてください。

• 検索をバッチにする。 単発の呼び出しを100回行う代わりに、POST /tweet-info-bulk で最大100件の投稿IDを、GET /info-batch で100件のハンドルを、1回の呼び出しで送ります。
• ページに予算を設ける。 max_pages 引数は、エージェントが5万投稿の検索をページ単位で読み続けるのを防ぎます。next_cursor が空で返ってきたら、すぐに止めます。
• タスクの中でキャッシュする。 1つのタスクで同じクエリを2回尋ねると同じ投稿が返るので、最初の答えを保持します。
• 429と403を処理する。 各キーは全プラン毎秒20リクエストで動きます。429なら1秒待って再試行します。403は、キーがない、またはアカウントのリクエストを使い切ったことを意味します。
• スケジュールでポーリングする。 すべてのリクエストが最新のデータを返すため、監視エージェントはクエリに since: を入れた検索をスケジュールで再実行すれば最新に保てます。ループの例は、リアルタイムTwitter監視のガイドにあります。

レスポンスのスキーマは安定しているので、ツールのコードは動き続けます。

#今日から、エージェントにXのデータを

エージェントは数分でXを読めるようになります。自作のエージェントにはRESTツール、Claude CodeとCursorにはMCPサーバー、コーディングエージェントにはスキルです。Sorsa APIは、この3つすべてを読み取り専用のキー1つでまかないます。投稿は1,000件あたり$0.014から（公式X APIは$5.00）、全プラン毎秒20リクエストで、2022年から本番で稼働し、累計60億リクエスト以上を処理しています。最初の100リクエストは無料で、エージェントが最大1万投稿を読み取るのに十分です。

#よくある質問