Análisis de las vibraciones de los titulares del servidor MCP

Name: Headline Vibes Analysis MCP Server
Author: fred-em

Un servidor de Protocolo de Contexto Modelo que analiza el sentimiento en los titulares de noticias de las principales publicaciones estadounidenses. El servidor proporciona una interfaz estándar basada en fechas y análisis de fechas en lenguaje natural para facilitar su uso.

Características

Analiza hasta 100 titulares por solicitud
Distribución uniforme de titulares en las principales fuentes de noticias de EE. UU.
Puntuación de sentimiento en una escala de 0 a 10 (0 = más negativo, 10 = más positivo)
Análisis de fechas en lenguaje natural (p. ej., "ayer", "el viernes pasado")
Información detallada sobre la distribución de fuentes
Ejemplos de títulos incluidos en los resultados

Related MCP server: MCP News Server

Prerrequisitos

Node.js v16 o superior
Clave NewsAPI (obtenga una en https://newsapi.org )

Instalación

Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/fred-em/headline-vibes.git cd headline-vibes

Instalar dependencias:

npm install

Construir el servidor:

npm run build

Configure su clave NewsAPI en su archivo de configuración MCP:

{ "mcpServers": { "headline-vibes": { "command": "node", "args": ["/path/to/headline-vibes/build/index.mjs"], "env": { "NEWS_API_KEY": "your-api-key-here" }, "disabled": false, "autoApprove": [] } } }

Herramientas disponibles

analizar_titulares

Analice el sentimiento utilizando la entrada de fechas en lenguaje natural o fechas específicas.

Ejemplo de uso:

// Using natural language { "name": "analyze_headlines", "arguments": { "input": "yesterday" } } // Or using specific dates { "name": "analyze_headlines", "arguments": { "input": "2025-02-11" } }

Ejemplos de entrada:

"viernes pasado"
"Hace 3 días"
"10 de marzo"
"hace dos semanas"
"2025-02-11" (también se admite el formato AAAA-MM-DD)

Formato de respuesta

La herramienta devuelve resultados en el siguiente formato:

{ "score": "6.50", // Normalized sentiment score (0-10) "synopsis": "Overall positive sentiment in today's headlines", "headlines_analyzed": 100, // Number of headlines analyzed "sources_analyzed": 12, // Number of unique sources "source_distribution": { // Distribution of headlines by source "Reuters": 10, "Associated Press": 8, "CNN": 9, // ... etc }, "sample_headlines": [ // Up to 5 sample headlines "Example headline 1", "Example headline 2", // ... etc ] }