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Twitter Comment Collection

Submit one Twitter post for public comment collection and retrieve structured comment records when the task is ready.

Original · en-USZur Übersetzung

DatenerfassungSocial MediaX (Twitter)Reviews & Ratings
Entwickler
hello_moto
Preise
Ab 0,002 $ / 11 Datensätze
Zuletzt aktualisiert
2026-10-12

Übersicht

Collect public replies to one Twitter post as structured records for social listening, community analysis, and content research. Submit a post ID with the desired comment count, then receive each available comment together with author, timing, media, source-post, and engagement context.

Data notes

Each row represents one comment returned for the submitted public Twitter post. Comment ID and Source post ID preserve the relationship between the reply and the post being monitored. Author fields, text, URLs, media references, timestamps, and engagement counts are retained when supplied by the source. Comment videos and image URLs are returned as JSON-encoded text when available. Count fields are source-provided text values, and collection or publish timestamps may not include an explicit timezone.

The collection covers public, discoverable Twitter comments only. Private, deleted, inaccessible, or otherwise unavailable comments are not covered. Empty or unavailable collection items may be represented by the No-data marker and task metadata.

What a result looks like

Each row is one collected Twitter comment.

Comment IDComment textComment author handlePublish timeLike countNo-data marker
2102029309472805246@YozoraWolf @RVyolie @KeitaroTR I already had over 1.4k Gear Artificing Catalyst, so I wasn't worried about losing one or two week worth of shop material.Yukikaze______2026-09-21T21:36:552No

Source post ID, author ID, comment URL, media references, reply count, share count, view count, collection time, task item, and other source fields are also available when supplied.

Use cases

  • For community research, group rows by Comment author handle and inspect Comment text to identify recurring participants and themes.
  • For moderation or support analysis, filter Comment text and Comment URL to review public replies associated with a post.
  • For engagement analysis, compare Like count, Reply count, Share count, and View count alongside Publish time.

Anwendungsbereich & Grenzen

One public Twitter post per task with a requested comment count; results are returned as comment records through asynchronous task processing and paginated retrieval.

  • Geeignet für
  • When you need structured public comments for a Twitter post, including comment text, author identifiers, timestamps, media references, and engagement counts.
  • When you need to monitor replies to a public post and retain the source post context beside each comment.
  • Nicht verwenden für
  • When you need private, deleted, or non-public Twitter comments.
  • When you need an immediate single-comment lookup rather than an asynchronous collection task.

Fehlerbehandlung

Vom Entwickler deklariertes Fehler- und Wiederholungsverhalten. Wir empfehlen, es bei der Integration in Ihren System-Prompt aufzunehmen.

  1. 1If the task expires or fails, submit the same post again and use the new task identifier.
  2. 2If no data is returned, verify that the post is public and has discoverable comments.
  3. 3Retry later after authentication failures, rate limits, temporary unavailability, or timeouts.

Eingabe

Parameter, die zum Aufruf dieser App erforderlich sind, generiert aus dem input.schema in der manifest.json.

  • Twitter post IDpost_idErforderlichstring
    The ID of one public Twitter post whose comments should be collected. The upstream accepts up to 512 characters.
    Beispiel2102028592125473050
  • Requested comment countcomments_spider_numErforderlichinteger
    The number of comments to request for the post. The upstream documentation does not specify a maximum; provide the desired count explicitly.
    Beispiel10

Ausgabe

Feldstruktur eines einzelnen Datensatzes, generiert aus dem output.schema in der manifest.json.

  • Business IDbiz_idstring
    Business grouping identifier associated with the source post.
    Beispiel2102028592125473050
  • Comment IDcomment_idstring
    Unique identifier of the collected Twitter comment.
    Beispiel2102029309472805246
  • Comment textcomment_textstring
    Text content of the collected comment, including mentions, line breaks, and links when supplied.
    Beispiel@YozoraWolf @RVyolie @KeitaroTR I already had over 1.4k Gear Artificing Catalyst, so I wasn't worried about losing one or two week worth of shop material. All I can say is that the experience may come with quite some frustrating moment, but feels rewarding in the end. It felt worth it to me
  • Comment timecomment_timestring
    Source-provided display time associated with the comment; the source format includes a UTC offset.
    BeispielMon Sep 21 13:36:55 +0000 2026

Beispieldaten

Aus output.schema erzeugt. Felder ohne Beispielwert verwenden strukturelle Platzhalter.

output.example
{
  "biz_id": "2102028592125473050",
  "comment_id": "2102029309472805246",
  "comment_text": "@YozoraWolf @RVyolie @KeitaroTR I already had over 1.4k Gear Artificing Catalyst, so I wasn't worried about losing one or two week worth of shop material.\n\nAll I can say is that the experience may come with quite some frustrating moment, but feels rewarding in the end. It felt worth it to me",
  "comment_time": "Mon Sep 21 13:36:55 +0000 2026",
  "comment_type": "1",
  "comment_url": "https://twitter.com/Yukikaze______/status/2102029309472805246",
  "comment_user_avatar_url": "https://pbs.twimg.com/profile_images/2071806778090700801/bq6bQl6I_normal.jpg",
  "comment_user_display_id": "Yukikaze______",
  "comment_user_id": "1890315900949262338",
  "comment_user_name": "Yukikaze",
  "comment_videos": "[\"https://pbs.twimg.com/amplify_video_thumb/2097006050184749056/img/pVUa7PlCNZTedjQU.jpg\"]",
  "content_id": "2102028592125473050",
  "crawl_time": "2026-09-22T10:33:51",
  "image_urls": "[]",
  "keyword": "2102028592125473050",
  "like_count": "2",
  "parent_comment_id": "2102029309472805246",
  "publish_time": "2026-09-21T21:36:55",
  "reply_count": "1",
  "share_count": "0",
  "view_count": "9",
  "task_item": "2102028592125473050",
  "no_data": false
}

Integration

Diese App kann über MCP, API, SDK oder Dateiexport integriert werden — alle Kanäle teilen sich dieselben Fähigkeiten und Preise. Jede Anfrage authentifiziert sich über den Authorization: Bearer-Header mit einem API Key (langlebig, in der Data Hub Konsole erstellt); MCP-Clients können sich zusätzlich per OAuth ohne Key anmelden. Weitere Optionen wie CLI und Skill sind in Vorbereitung. Diese App läuft asynchron und kann zwischendurch abgebrochen werden: Nach dem Abbruch stoppt der Lauf. Bereits gelieferte Datensätze bleiben erhalten und werden abgerechnet.

Über das MCP (Model Context Protocol) können Sie diese App direkt aus KI-Clients wie Claude und Cursor aufrufen. Wählen Sie Ihren Client und den Authentifizierungsmodus und kopieren Sie dann die Konfiguration unten.

Client-Konfiguration

Ersetzen Sie den Wert nach Bearer durch Ihren langlebigen API Key. Funktioniert in jedem Client, in CI und in Headless-Umgebungen.

mcpServers config
{
  "mcpServers": {
    "octoparse_datahub": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp-v2.octoparse.com?pin=hello_moto/twitter-comment",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>" }
    }
  }
}
Meine API Keys anzeigen →

Lassen Sie die KI die Einrichtung übernehmen

Sie möchten Konfigurationen nicht von Hand bearbeiten? Kopieren Sie den Installations-Prompt und fügen Sie ihn in einen beliebigen KI-Client ein — er schließt die Einrichtung auf seine eigene Weise ab. (Der Prompt weist die KI an, Ihren API Key bei Ihnen zu erfragen, damit Zugangsdaten nie im Chatverlauf oder in geteilten Konfigurationen landen.)

detail.access.mcp.composeHint

Preise

per accepted task

Wird pro übermitteltem Lauf einmal berechnet, unabhängig davon, wie viele Datensätze zurückgegeben werden.

0,001 $/ Lauf
per returned 11 comment

Berechnet nach der Anzahl der erfolgreich zurückgegebenen Datensätze. Fehlgeschlagene Läufe werden nicht berechnet. Abgerechnet in Einheiten von 11 Datensätze; jede angefangene Einheit wird auf 11 Datensätze aufgerundet.

0,002 $/ 11 Datensätze

Mehrere Abrechnungsereignisse werden unabhängig voneinander kumuliert. Details siehe jeweilige Position. Fehlgeschlagene Läufe werden nicht berechnet.

Credits ansehen

Jetzt ausprobieren

Füllen Sie die Parameter aus und starten Sie — die Ergebnisse stammen aus einem echten Aufruf.

Beispiel
Parameter werden vor dem Absenden gegen input.schema validiert
Ab 0,002 $ / 11 Datensätze