MCP RSS-News-Agent

Ein auf FastMCP basierender RSS-News-Aggregations- und Verarbeitungsagent, der Inhalte aus verschiedenen RSS-Feeds erkennen, abrufen und zusammenfassen kann.

Merkmale

Entdecken Sie RSS-Feeds von jeder Website
Einträge aus RSS-Feeds abrufen
Extrahieren und Formatieren von Inhalten aus Feedeinträgen
Extrahieren und verarbeiten Sie Webinhalte von jeder URL
Suchen Sie nach Nachrichtenartikeln nach Stichwort
Generieren Sie Zusammenfassungen für Nachrichtenartikel
Top-News nach Kategorie und Land erhalten

Installation

Klonen Sie das Repository
Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:

pip install -r requirements.txt

Erstellen Sie eine .env Datei, wenn Sie Umgebungsvariablen benötigen (optional)

Verwendung

Starten Sie den MCP-Server

python server.py

Dadurch wird der MCP-Server gestartet, der verschiedene RSS-bezogene Tools bereitstellt.

Verfügbare Tools

get_rss_feed_entries : Ruft Einträge von einer RSS-Feed-URL ab
discover_rss_feeds : Findet RSS-Feeds, die auf einer Website verfügbar sind
download_feed_content : Lädt den Inhalt eines Feedeintrags herunter und verarbeitet ihn
fetch_webpage : Extrahiert Hauptinhalte aus jeder Webseiten-URL mithilfe fortschrittlicher Techniken (NEU)
search_news_by_keyword : Durchsucht Nachrichtenartikel in mehreren Feeds anhand eines Schlüsselworts
create_news_summary : Erstellt Zusammenfassungen für Nachrichtenartikel
get_top_news_from_category : Ruft Top-News aus bestimmten Kategorien und Ländern ab

Beispiele

RSS-Feeds auf einer Website entdecken

response = mcp.invoke("discover_rss_feeds", {"website_url": "https://www.theguardian.com"})
print(f"Found {response['feeds_count']} feeds")
for feed in response['feeds']:
    print(f"- {feed['title']}: {feed['url']}")

Erhalten Sie Nachrichtenartikel nach Stichwort

response = mcp.invoke("search_news_by_keyword", {
    "keyword": "climate change", 
    "max_results": 5
})
for article in response['results']:
    print(f"- {article['title']} ({article['source']})")
    print(f"  Link: {article['link']}")
    print()

Extrahieren Sie Inhalte von jeder Webseite

response = mcp.invoke("fetch_webpage", {
    "url": "https://example.com/article",
    "output_format": "markdown",
    "include_images": True
})
print(f"Title: {response['title']}")
print(f"Extraction method: {response['extracted_by']}")
print(f"Content preview: {response['content'][:200]}...")

Top-News aus einer Kategorie erhalten

response = mcp.invoke("get_top_news_from_category", {
    "category": "technology",
    "country": "us",
    "max_results": 3
})
for article in response['results']:
    print(f"- {article['title']} ({article['source']})")

Client-Beispiel

Das Projekt umfasst einen Befehlszeilen-Client ( client_example.py ), der einfachen Zugriff auf alle MCP-Servertools bietet:

# Get feed entries
python client_example.py feed https://www.theguardian.com/international/rss

# Search news by keyword
python client_example.py search "artificial intelligence"

# Extract content from a webpage with advanced extraction
python client_example.py webpage https://example.com/article --format markdown --images --save

# Get news by category
python client_example.py category technology --country us

Beitragen

Beiträge sind willkommen! Senden Sie gerne einen Pull Request.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – Einzelheiten finden Sie in der Datei LICENSE.

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

Ein FastMCP-basierter Server, der Tools zum Entdecken von RSS-Feeds, Abrufen und Verarbeiten von Nachrichteninhalten, Durchsuchen von Artikeln nach Schlüsselwörtern und Generieren von Zusammenfassungen über mehrere Nachrichtenquellen und Kategorien hinweg bereitstellt.

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