USCardForum MCP Server

"""MCP prompt generators.""" from __future__ import annotations from uscardforum.server_core import mcp @mcp.prompt() def research_topic(topic_query: str) -> str: """ 生成一个用于研究论坛特定主题的提示。 Args: topic_query: 要研究的内容（例如 "Chase Sapphire Reserve 权益"） """ return f"""我需要在 USCardForum 上研究"{topic_query}"。 请帮我： 1. 使用 search_forum 搜索相关讨论 2. 找到最有帮助的主题（关注点赞数高和回复多的帖子） 3. 阅读最佳主题中的关键帖子 4. 总结社区共识和数据点 重点关注： - 近期信息（尽可能在过去 6 个月内） - 高互动帖子（点赞、回复多） - 用户真实经验的数据点 - 任何官方公告或政策变化 请用中文以结构化格式呈现发现，并标注来源（主题 ID 和帖子编号）。""" @mcp.prompt() def analyze_user(username: str) -> str: """ 生成一个用于分析论坛用户资料和贡献的提示。 Args: username: 要分析的用户名 """ return f"""我想分析论坛用户"{username}"。 请： 1. 获取用户概要了解基本情况 2. 查看他们最近的主题和回复 3. 检查他们的徽章和认可 总结以下内容： - 在论坛的活跃程度 - 最擅长的话题领域 - 贡献质量（有用性、准确性） - 在社区的地位（粉丝数、徽章） 请用中文回复，帮助评估该用户建议和数据点的可信度。""" @mcp.prompt() def find_data_points(subject: str) -> str: """ 生成一个用于查找用户报告数据点的提示。 Args: subject: 要查找数据点的主题（例如 "Chase 5/24 规则"） """ return f"""我需要查找关于"{subject}"的社区数据点。 请： 1. 搜索提及"{subject}"的讨论 2. 查找用户分享个人经历的帖子 3. 重点关注近期数据点（过去 3-6 个月） 对于每个相关数据点，提取： - 发生了什么（批准、拒绝、奖励等） - 相关细节（日期、金额、情况） - 用户的情况（如有提及） - 帖子来源（主题 ID 和帖子编号） 请用中文汇总，展示数据中的规律和趋势。""" @mcp.prompt() def compare_cards(card1: str, card2: str) -> str: """ 生成一个用于比较两张信用卡讨论的提示。 Args: card1: 第一张卡名称（例如 "Chase Sapphire Reserve"） card2: 第二张卡名称（例如 "Amex Platinum"） """ return f"""请帮我比较"{card1}"和"{card2}"在论坛上的讨论。 请： 1. 分别搜索两张卡的讨论 2. 找出每张卡的优缺点（根据社区反馈） 3. 比较关键方面： - 开卡奖励和要求 - 年费和权益 - 积分价值和使用 - 社区推荐程度 最后用中文总结： - 各卡适合什么类型的用户 - 社区更推荐哪张卡及原因 - 需要注意的申请策略""" __all__ = [ "research_topic", "analyze_user", "find_data_points", "compare_cards", ]