📰 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 │ │ │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘

🚀 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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This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

A Model Context Protocol server that collects and analyzes Korean stock market news in real-time, providing investment insights through AI-based analysis of sentiment, market impact, and rumor detection.

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