Which integrations are available for this server?

Powers the RESTful API endpoints for accessing news data and analysis functionality Supports project installation and contribution workflow through Git repository management Provides issue tracking, documentation hosting, and collaboration features for the project Stores collected news data and analysis results in a PostgreSQL database Enables comprehensive testing of news collection and analysis functionality Serves as the foundation programming language for the MCP server implementation Provides caching and real-time data streaming capabilities for news monitoring Collects news data from RSS feed sources for Korean stock market information Generates status badges for the project documentation Provides interactive API documentation through Swagger UI

How do I use MCP News Collector?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@MCP News Collector show me recent news about Samsung Electronics with sentiment analysis" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

📰 MCP News Collector

한국 주식시장 뉴스 실시간 수집 및 분석을 위한 MCP 서버

Python FastAPI License Tests

🎯 프로젝트 개요

MCP News Collector는 한국 주식시장 관련 뉴스를 실시간으로 수집, 분석하여 투자 인사이트를 제공하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.

✨ 주요 기능

🔄 실시간 뉴스 수집: 네이버, 다음, RSS 피드 등 다양한 소스
🧠 AI 기반 분석: 감정 분석, 시장 영향도 예측, 루머 탐지
📊 실시간 모니터링: WebSocket 기반 실시간 데이터 스트리밍
🌐 REST API: FastAPI 기반 RESTful 엔드포인트
🔧 MCP 통합: Claude 등 AI 어시스턴트와 원활한 연동

🏗️ 아키텍처

┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ Data Sources │ │ MCP Server │ │ AI Assistant │ │ │ │ │ │ │ │ • 네이버 뉴스 │────▶│ • 수집 엔진 │◀───│ • Claude │ │ • 다음 뉴스 │ │ • 분석 엔진 │ │ • ChatGPT │ │ • RSS 피드 │ │ • REST API │ │ • 기타 │ │ • 빅카인즈 │ │ • WebSocket │ │ │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘

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🚀 빠른 시작

사전 요구사항

Python 3.11+
PostgreSQL 13+
Redis 6+

설치

# 1. 저장소 클론 git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/mcp-news-collector.git cd mcp-news-collector # 2. 가상환경 생성 및 활성화 python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate # 3. 의존성 설치 pip install -e . # 4. 환경변수 설정 cp .env.example .env # .env 파일을 편집하여 데이터베이스 및 API 설정 # 5. 데이터베이스 마이그레이션 alembic upgrade head # 6. 서버 실행 python -m src.server.main

MCP 클라이언트 연결

from mcp import Client # MCP 서버 연결 client = Client("stdio", ["python", "-m", "src.server.main"]) # 뉴스 수집 result = await client.call_tool("get_recent_news", { "keyword": "삼성전자", "limit": 10 })

📖 API 문서

MCP Tools

Tool	설명	파라미터
`get_recent_news`	최근 뉴스 조회	keyword, source, limit, hours
`analyze_news_sentiment`	뉴스 감정 분석	news_id, text, detail_level
`analyze_news_impact`	시장 영향도 분석	news_id, company, timeframe
`detect_market_rumors`	루머 탐지	news_id, threshold
`monitor_news_stream`	실시간 뉴스 모니터링	topics, filters

REST API

API 문서는 서버 실행 후 다음 URL에서 확인할 수 있습니다:

Swagger UI: http://localhost:8000/api/docs
ReDoc: http://localhost:8000/api/redoc

주요 엔드포인트

# 뉴스 조회 GET /api/v1/news?query=삼성전자&limit=10 # 감정 분석 POST /api/v1/analysis/sentiment { "news_ids": ["news_1", "news_2"], "options": {"include_confidence": true} } # 실시간 모니터링 상태 GET /api/v1/monitoring/status

🧪 테스트

# 전체 테스트 실행 pytest # 특정 모듈 테스트 pytest tests/unit/test_sentiment_analyzer.py # 커버리지 확인 pytest --cov=src --cov-report=html

테스트 현황

전체 테스트: 169개 통과
커버리지:
- 감정 분석기: 92%
- 시장 영향 분석기: 85%
- 실시간 모니터링: 76%
- 루머 탐지: 89%
- 뉴스 요약: 90%

📊 개발 현황

Phase 별 진행 상황

✅ Phase 1: 기초 인프라 구축 (완료)
✅ Phase 2: 핵심 수집 시스템 (완료)
✅ Phase 3: 분석 엔진 구현 (완료)
🔄 Phase 4: API 및 통합 시스템 (75% 완료)
⏳ Phase 5: 최적화 및 배포 (예정)

자세한 개발 계획은 detailed-development-plan.md를 참조하세요.

🏗️ 프로젝트 구조

mcp-news-collector/ ├── src/ # 메인 소스 코드 │ ├── analysis/ # 분석 엔진 (감정, 영향도, 루머 탐지 등) │ ├── collectors/ # 뉴스 수집기 (네이버, 다음, RSS) │ ├── monitoring/ # 실시간 모니터링 시스템 │ ├── server/ # MCP 서버 및 REST API │ └── utils/ # 공통 유틸리티 ├── tests/ # 테스트 코드 │ ├── unit/ # 단위 테스트 │ └── integration/ # 통합 테스트 ├── docs/ # 문서 ├── configs/ # 설정 파일 └── scripts/ # 유틸리티 스크립트

🔧 개발 도구

코드 품질

# 코드 포맷팅 black src/ tests/ # 타입 체킹 mypy src/ # 린팅 pylint src/ # 보안 스캔 bandit -r src/

TDD 개발 프로세스

이 프로젝트는 엄격한 TDD(Test-Driven Development) 방법론을 따릅니다:

Red: 실패하는 테스트 작성
Green: 테스트를 통과시키는 최소한의 코드 작성
Refactor: 코드 개선 및 최적화

🤝 기여하기

Fork the repository
Create your feature branch (git checkout -b feature/amazing-feature)
Commit your changes (git commit -m 'Add some amazing feature')
Push to the branch (git push origin feature/amazing-feature)
Open a Pull Request

개발 가이드라인

모든 새로운 기능은 테스트와 함께 개발
코드 커버리지 80% 이상 유지
타입 힌트 사용 필수
문서화 철저히

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

📞 문의

개발자: Your Name
이슈 트래커: GitHub Issues
프로젝트 위키: GitHub Wiki

🙏 감사의 말

MCP (Model Context Protocol) - Anthropic
FastAPI - Sebastián Ramirez
KoBERT - SKT Brain

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MCP News Collector