MCP News Server

news-mcp MCP сервер

сервер новостей mcp

Компоненты

Ресурсы

Сервер предоставляет новостные статьи, хранящиеся в базе данных, через URI ресурса:

• news://{category}/{limit} : Извлекает список последних статей для заданной категории.
  • {category} : Фильтрует статьи по категориям (например, tech , data_science , news ). Полный список см. в описании инструмента.
  • {limit} (необязательно, по умолчанию 10): указывает максимальное количество возвращаемых статей.
• Каждая возвращенная статья включает название, ссылку, дату публикации и источник.

Подсказки

В настоящее время сервер не выдает никаких подсказок. (Логика резюмирования существует внутри, но недоступна через подсказку MCP).

Инструменты

На сервере реализован один инструмент:

• summarize_news : извлекает необработанные новостные статьи из базы данных, позволяя клиенту (LLM) резюмировать их.
  • Принимает необязательные аргументы category (строка) и limit (целое число, по умолчанию 20).
  • Возвращает список словарей статей, каждый из которых содержит id , title , link , published , source и content .
  • Доступные категории: tech , data_science , llm_tools , cybersecurity , linux , audio_dsp , startups , news , science , research , policy .

Конфигурация

Сервер использует базу данных PostgreSQL, настроенную с помощью переменной среды DATABASE_URL (по умолчанию postgresql://localhost/mcp_news ).

Скрипт news_gatherer.py (предназначенный для отдельного/запланированного запуска) заполняет базу данных из различных RSS-каналов.

Логика резюмирования (внутренняя, не раскрываемая через MCP) использует API OpenAI, настраиваемый через переменную среды OPENAI_API_KEY .

Другие конфигурации (через переменные среды или значения по умолчанию):

• LOOKBACK_HOURS : как долго news_gatherer.py ищет новые статьи (по умолчанию: 6).
• SUMMARY_WORD_TARGET : Целевое количество слов для внутреннего реферирования (по умолчанию: 500).
• MAX_ARTICLES_PER_SUMMARY : Максимальное количество статей, включенных в один пакет сводок (по умолчанию: 25).
• KEYWORD_FILTER : ключевые слова, используемые внутренней логикой резюмирования.

Быстрый старт

Установить

Клод Десктоп

В MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json В Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Разработка

Строительство и издательское дело

Чтобы подготовить пакет к распространению:

1. Синхронизируем зависимости и обновляем файл блокировки:

2. Сборка дистрибутивов пакетов:

Это создаст исходный код и дистрибутивы wheel в каталоге dist/ .

3. Опубликовать в PyPI:

Примечание: вам необходимо задать учетные данные PyPI с помощью переменных среды или флагов команд:

• Токен: --token или UV_PUBLISH_TOKEN
• Или имя пользователя/пароль: --username / UV_PUBLISH_USERNAME и --password / UV_PUBLISH_PASSWORD

Отладка

Поскольку серверы MCP работают через stdio, отладка может быть сложной. Для лучшего опыта отладки мы настоятельно рекомендуем использовать MCP Inspector .

Вы можете запустить MCP Inspector через npm с помощью этой команды:

После запуска Инспектор отобразит URL-адрес, к которому вы можете перейти в своем браузере, чтобы начать отладку.