MCP内容摘要服务器

模型上下文协议 (MCP) 服务器使用 Google 的 Gemini 1.5 Pro 模型，为各种类型的内容提供智能摘要功能。此服务器可以帮助您生成简洁的摘要，同时保留不同内容格式的关键信息。

由 3MinTop 提供支持

摘要服务由3MinTop提供支持，这是一款基于人工智能的阅读工具，可帮助您在三分钟内理解章节内容。3MinTop 将复杂的内容转化为清晰的摘要，提高学习效率并帮助养成持久的阅读习惯。

Related MCP server: pymupdf4llm-mcp

特征

• 使用 Google Gemini 1.5 Pro 模型进行通用内容摘要

• 支持多种内容类型：

  • 纯文本

  • 网页

  • PDF 文档

  • EPUB 图书

  • HTML 内容

• 可自定义摘要长度

• 多语言支持

• 智能上下文保存

• 用于测试的动态问候语资源

入门

1. 克隆此存储库

2. 安装依赖项：

   pnpm install

3. 构建项目：

   pnpm run build

4. 启动服务器：

   pnpm start

发展

• 使用pnpm run dev以监视模式启动 TypeScript 编译器

• 修改src/index.ts以自定义服务器行为或添加新工具

与桌面应用程序一起使用

要将此服务器与桌面应用程序集成，请将以下内容添加到应用程序的服务器配置中：

{
  "mcpServers": {
    "content-summarizer": {
      "command": "node",
      "args": [
        "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
      ]
    }
  }
}

可用工具

总结

使用以下参数总结来自各种来源的内容：

• content (string | object): 需要汇总的输入内容。可以是：

  • 文本字符串

  • 网页的 URL

  • Base64编码的PDF

  • EPUB 文件内容

• type （字符串）：内容类型（“text”，“url”，“pdf”，“epub”）

• maxLength （数字，可选）：摘要的最大长度（以字符为单位）（默认值：200）

• language （字符串，可选）：摘要的目标语言（默认值：“en”）

• focus （字符串，可选）：摘要中需要关注的具体方面

• style （字符串，可选）：摘要样式（“简洁”，“详细”，“要点”）

使用示例：

// Summarize a webpage
const result = await server.invoke("summarize", {
  content: "https://example.com/article",
  type: "url",
  maxLength: 300,
  style: "bullet-points"
});

// Summarize a PDF document
const result = await server.invoke("summarize", {
  content: pdfBase64Content,
  type: "pdf",
  language: "zh",
  style: "detailed"
});

问候

演示基本 MCP 资源功能的动态资源：

• URI 格式： greeting://{name}

• 返回带有指定名称的问候消息

贡献

欢迎贡献代码！欢迎提交 Pull 请求。

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。