<img Src="https://cdn.worldvectorlogo.com/logos/tiktok Icon 2.svg" Height="32"> Tiktok Mcp

Was ist TikTok MCP?

TikTok MCP (Model Context Protocol) ist eine innovative Integration, die darauf abzielt, die Benutzerinteraktion mit TikTok zu verbessern. Dieses Protokoll ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die nahtlos mit den Funktionen von TikTok interagieren, und ermöglicht Funktionen wie Inhaltsverwaltung, Benutzerengagement und Datenanalyse. Durch die Nutzung von TikTok MCP können Entwickler Werkzeuge erstellen, die das Benutzererlebnis auf der Plattform verbessern und das Erstellen, Teilen und Entdecken von Inhalten erleichtern.

Funktionen von TikTok MCP

• Nahtlose Integration: TikTok MCP ermöglicht eine einfache Integration in bestehende Anwendungen und bietet Entwicklern die benötigten Werkzeuge, um ihre Apps mit TikTok-Funktionen zu erweitern.
• Werkzeuge für Benutzerengagement: Das Protokoll umfasst Funktionen, die das Benutzerengagement erhöhen, wie Analysetools, die Benutzerinteraktionen und die Leistung von Inhalten verfolgen.
• Inhaltsverwaltung: Entwickler können TikTok-Inhalte effektiver verwalten, was eine bessere Organisation und Abrufbarkeit von Medien ermöglicht.
• Datenanalyse: TikTok MCP bietet robuste Datenanalysefähigkeiten, die es Entwicklern ermöglichen, Einblicke in das Benutzerverhalten und Inhaltstrends zu gewinnen.

So verwenden Sie TikTok MCP

1. Richten Sie Ihre Umgebung ein: Beginnen Sie mit der Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung mit den erforderlichen SDKs und Bibliotheken, die TikTok MCP unterstützen.
2. Integrieren Sie das Protokoll: Befolgen Sie die Dokumentation, um TikTok MCP in Ihre Anwendung zu integrieren. Dies umfasst in der Regel die Konfiguration von API-Schlüsseln und Endpunkten.
3. Nutzen Sie die Funktionen: Beginnen Sie mit der Nutzung der verschiedenen Funktionen, die TikTok MCP bietet, wie Werkzeuge für Benutzerengagement und Funktionen zur Inhaltsverwaltung.
4. Testen und Optimieren: Testen Sie Ihre Anwendung nach der Integration gründlich, um sicherzustellen, dass alle Funktionen wie gewünscht funktionieren. Optimieren Sie basierend auf Benutzerfeedback und Datenanalysen.

Häufig gestellte Fragen

F: Welche Programmiersprachen kann ich mit TikTok MCP verwenden?

A: TikTok MCP kann mit verschiedenen Programmiersprachen integriert werden, darunter JavaScript, Python und Java, je nach den Anforderungen Ihrer Anwendung.

F: Ist TikTok MCP kostenlos zu verwenden?

A: TikTok MCP steht Entwicklern zur Verfügung, aber bestimmte Funktionen können eine Abonnementsgebühr oder Zahlung basierend auf der Nutzung erfordern.

F: Kann ich TikTok MCP für kommerzielle Anwendungen verwenden?

A: Ja, Entwickler können TikTok MCP für kommerzielle Anwendungen verwenden, es ist jedoch wichtig, die Nutzungsbedingungen und Richtlinien von TikTok einzuhalten.

F: Wo finde ich die Dokumentation für TikTok MCP?

A: Die Dokumentation für TikTok MCP ist in der Regel im offiziellen Entwicklerportal von TikTok zu finden, das umfassende Anleitungen und Ressourcen für Entwickler bereitstellt.

F: Wie kann ich Probleme melden oder Unterstützung für TikTok MCP erhalten?

A: Entwickler können Probleme melden oder Unterstützung über die Community-Foren für TikTok-Entwickler oder direkt über das Support-Team von TikTok anfordern.

<img src="https://cdn.worldvectorlogo.com/logos/tiktok-icon-2.svg" height="32"> TikTok MCP

The TikTok MCP integrates TikTok access into Claude AI and other apps via TikNeuron. This TikTok MCP allows you to

• analyze TikTok videos to determine virality factors
• get content from TikTok videos
• chat with TikTok videos

Available Tools

tiktok_get_subtitle

Description:
Get the subtitle (content) for a TikTok video url. This is used for getting the subtitle, content or context for a TikTok video. If no language code is provided, the tool will return the subtitle of automatic speech recognition.

Input Parameters:

• tiktok_url (required): TikTok video URL, e.g., https://www.tiktok.com/@username/video/1234567890 or https://vm.tiktok.com/1234567890
• language_code (optional): Language code for the subtitle, e.g., en for English, es for Spanish, fr for French, etc.

tiktok_get_post_details

Description:
Get the details of a TikTok post. Returns the details of the video like:

• Description
• Video ID
• Creator username
• Hashtags
• Number of likes, shares, comments, views and bookmarks
• Date of creation
• Duration of the video
• Available subtitles with language and source information

Input Parameters:

• tiktok_url (required): TikTok video URL, e.g., https://www.tiktok.com/@username/video/1234567890 or https://vm.tiktok.com/1234567890, or just the video ID like 7409731702890827041

tiktok_search

Description:
Search for TikTok videos based on a query. Returns a list of videos matching the search criteria with their details including description, video ID, creator, hashtags, engagement metrics, date of creation, duration and available subtitles, plus pagination metadata for continuing the search.

Input Parameters:

• query (required): Search query for TikTok videos, e.g., 'funny cats', 'dance', 'cooking tutorial'
• cursor (optional): Pagination cursor for getting more results
• search_uid (optional): Search session identifier for pagination

Requirements

For this TikTok MCP, you need

• NodeJS v18 or higher (https://nodejs.org/)
• Git (https://git-scm.com/)
• TikNeuron Account and MCP API Key (https://tikneuron.com/tools/tiktok-mcp)

Setup

1. Clone the repository

git clone https://github.com/Seym0n/tiktok-mcp.git

2. Install dependencies

npm install

3. Build project

npm run build

This creates the file build\index.js

Using in Claude AI

Add the following entry to mcpServers:

"tiktok-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "path\\build\\index.js"
    ],
    "env": {
      "TIKNEURON_MCP_API_KEY": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
    }
}

and replace path with the path to TikTok MCP and XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX with TIkNeuron API Key

so that mcpServers will look like this:

{
  "mcpServers": {
    "tiktok-mcp": {
      "command": "node",
      "args": [
        "path\\build\\index.js"
      ],
      "env": {
        "TIKNEURON_MCP_API_KEY": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
      }
    }
  }
}