标题氛围分析 MCP 服务器

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

一个模型上下文协议服务器，用于分析美国主要出版物新闻标题中的情感。该服务器提供基于日期的标准接口和自然语言日期解析功能，方便用户使用。

特征

每次请求最多分析 100 条标题
美国各大新闻来源的头条新闻分布均匀
情绪评分采用 0-10 的等级（0 = 最负面，10 = 最正面）
自然语言日期解析（例如“昨天”、“上周五”）
详细的源分布信息
搜索结果中包含的示例标题

Related MCP server: MCP News Server

先决条件

Node.js v16 或更高版本
NewsAPI 密钥（从https://newsapi.org获取）

安装

克隆存储库：

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

安装依赖项：

npm install

构建服务器：

npm run build

在您的 MCP 设置文件中配置您的 NewsAPI 密钥：

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

可用工具

分析标题

使用自然语言日期输入或特定日期分析情绪。

使用示例：

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

输入示例：

“上周五”
“3天前”
“3月10日”
“两周前”
“2025-02-11”（也支持 YYYY-MM-DD 格式）

响应格式

该工具以以下格式返回结果：

{ "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 ] }