MCP News Collector

# 📰 뉴스 수집 MCP 서버 개발 계획서 ## 1. 프로젝트 개요 ### 1.1 목적 한국 주식시장 관련 뉴스를 실시간으로 수집, 분석, 제공하는 MCP 서버 구축 ### 1.2 범위 - 멀티소스 뉴스 수집 (포털, 언론사, SNS) - 실시간 뉴스 모니터링 - 감성 분석 및 영향도 평가 - 키워드 및 토픽 트래킹 - 뉴스 요약 및 번역 - 루머/가짜뉴스 탐지 - 뉴스 기반 시장 예측 ### 1.3 기술 스택 - **언어**: Python 3.11+ - **MCP SDK**: mcp-python - **웹 스크래핑**: BeautifulSoup, Selenium, Playwright - **API 통합**: 네이버, 구글, 빅카인즈 API - **NLP**: transformers, KoNLPy, spaCy - **감성 분석**: KoBERT, KoELECTRA - **데이터베이스**: PostgreSQL + MongoDB - **메시지 큐**: RabbitMQ - **캐싱**: Redis ## 2. 서버 아키텍처 ``` mcp-news-collector/ ├── src/ │ ├── server.py # MCP 서버 메인 │ ├── tools/ # MCP 도구 정의 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── news_tools.py # 뉴스 조회 도구 │ │ ├── analysis_tools.py # 분석 도구 │ │ ├── monitoring_tools.py # 모니터링 도구 │ │ └── prediction_tools.py # 예측 도구 │ ├── collectors/ # 수집기 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── base_collector.py # 기본 수집기 │ │ ├── naver_collector.py # 네이버 뉴스 │ │ ├── daum_collector.py # 다음 뉴스 │ │ ├── bigkinds_collector.py # 빅카인즈 │ │ ├── sns_collector.py # SNS 수집 │ │ └── rss_collector.py # RSS 피드 │ ├── analyzers/ # 분석기 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── sentiment_analyzer.py # 감성 분석 │ │ ├── impact_analyzer.py # 영향도 분석 │ │ ├── summary_generator.py # 요약 생성 │ │ ├── topic_modeler.py # 토픽 모델링 │ │ └── fake_detector.py # 가짜뉴스 탐지 │ ├── utils/ │ │ ├── preprocessor.py # 전처리 │ │ ├── deduplicator.py # 중복 제거 │ │ ├── translator.py # 번역 │ │ ├── cache.py # 캐시 │ │ └── validator.py # 검증 │ ├── models/ # ML 모델 │ │ ├── sentiment_model.py │ │ ├── impact_model.py │ │ └── fake_news_model.py │ ├── config.py # 설정 │ └── exceptions.py # 예외 ├── tests/ │ ├── test_collectors.py │ ├── test_analyzers.py │ └── test_integration.py ├── requirements.txt ├── .env.example └── README.md ``` ## 3. 핵심 기능 명세 ### 3.1 제공 도구 (Tools) #### 1) `get_recent_news` 최근 뉴스를 조회하는 도구로, 키워드, 회사명, 카테고리, 시간 범위 등으로 필터링 가능 **주요 기능:** - 멀티소스 통합 검색 (네이버, 다음, 구글) - 실시간 뉴스 수집 - 감성 분석 및 영향도 평가 포함 - 관련 뉴스 클러스터링 - 시장 데이터 연계 #### 2) `analyze_news_sentiment` 뉴스의 감성을 상세히 분석하는 도구 **주요 기능:** - 전체/문장별 감성 분석 - 측면별 감성 (회사, 산업, 경제) - 감정 분석 (기쁨, 신뢰, 두려움 등) - 금융 도메인 특화 분석 - 시장 함의 도출 #### 3) `monitor_news_stream` 실시간 뉴스 스트림을 모니터링하는 도구 **주요 기능:** - 실시간 뉴스 필터링 - 중요 뉴스 알림 - 트렌드 감지 - 이상 패턴 탐지 - 스트림 통계 제공 #### 4) `get_news_summary` 지정 기간의 뉴스를 요약하는 도구 **주요 기능:** - 주요 이벤트 요약 - 섹터별 분석 - 회사별 언급 분석 - 트렌드 분석 - 실행 가능한 인사이트 #### 5) `detect_market_rumors` 시장 루머 및 미확인 정보를 탐지하는 도구 **주요 기능:** - 루머 탐지 및 추적 - 검증 상태 평가 - 확산 패턴 분석 - 시장 영향 평가 - 위험도 평가 #### 6) `analyze_news_impact` 뉴스의 시장 영향도를 분석하는 도구 **주요 기능:** - 전체 시장 영향 평가 - 기업별 영향 분석 - 섹터별 파급 효과 - 역사적 비교 - 매매 신호 생성 #### 7) `get_news_analytics` 뉴스 분석 통계 및 인사이트를 제공하는 도구 **주요 기능:** - 뉴스 볼륨 분석 - 감성 트렌드 - 토픽 분석 - 영향력 분석 - 예측적 인사이트 ## 4. 수집 시스템 ### 4.1 멀티소스 수집 - **포털 사이트**: 네이버, 다음, 구글 - **언론사 직접**: 주요 경제지 RSS - **소셜 미디어**: 트위터, StockTwits - **해외 뉴스**: Bloomberg, Reuters API - **전문 DB**: 빅카인즈, 한국언론진흥재단 ### 4.2 수집 전략 - **실시간 수집**: 1-5분 간격 - **우선순위 큐**: 중요도 기반 - **분산 크롤링**: 멀티 에이전트 - **중복 제거**: 유사도 기반 - **품질 검증**: 신뢰도 평가 ### 4.3 데이터 표준화 - 통일된 뉴스 스키마 - 메타데이터 보강 - 타임스탬프 정규화 - 개체명 표준화 - 카테고리 매핑 ## 5. 분석 엔진 ### 5.1 감성 분석 - **모델**: KoBERT 기반 fine-tuning - **다층 분석**: 문서/문장/측면 - **도메인 특화**: 금융 어휘 사전 - **신뢰도 평가**: 앙상블 모델 - **실시간 처리**: 배치 최적화 ### 5.2 영향도 분석 - **특징 추출**: 콘텐츠/소스/타이밍 - **예측 모델**: XGBoost/LSTM - **영향 범위**: 기업/섹터/시장 - **시간대별 예측**: 단기/중기/장기 - **검증**: 백테스팅 ### 5.3 토픽 모델링 - **알고리즘**: LDA, BERT-Topic - **동적 토픽**: 시간대별 변화 - **계층적 클러스터링**: 주제 구조 - **이머징 토픽**: 신규 주제 탐지 - **토픽 추적**: 생명주기 분석 ### 5.4 가짜뉴스 탐지 - **신뢰도 평가**: 소스/내용/확산 - **팩트체킹**: 교차 검증 - **이상 패턴**: 확산 속도/패턴 - **딥러닝 모델**: BERT 기반 - **휴먼 피드백**: 크라우드소싱 ## 6. 실시간 처리 ### 6.1 스트리밍 아키텍처 ``` 뉴스 소스 → Kafka → Storm/Flink → 분석 엔진 → Redis → API ↓ ↓ MongoDB PostgreSQL ``` ### 6.2 처리 파이프라인 1. **수집 단계**: 멀티소스 크롤링 2. **전처리**: 정제, 정규화 3. **분석 단계**: NLP, 감성분석 4. **저장 단계**: DB 저장, 인덱싱 5. **배포 단계**: API, 알림 ### 6.3 성능 최적화 - **병렬 처리**: 멀티프로세싱 - **비동기 I/O**: asyncio - **캐싱**: Redis 다층 캐시 - **배치 처리**: 효율적 GPU 활용 - **부하 분산**: 로드 밸런서 ## 7. 데이터베이스 설계 ### 7.1 PostgreSQL (구조화 데이터) - **news**: 뉴스 메타데이터 - **news_content**: 뉴스 본문 - **news_analysis**: 분석 결과 - **news_entities**: 개체명 정보 - **news_impact**: 영향도 데이터 ### 7.2 MongoDB (비구조화 데이터) - **raw_articles**: 원본 HTML - **social_posts**: SNS 데이터 - **analysis_cache**: 분석 캐시 - **user_feedback**: 사용자 피드백 - **ml_features**: ML 특징 데이터 ### 7.3 Elasticsearch (검색) - **뉴스 전문 검색** - **한국어 형태소 분석** - **동의어 처리** - **퍼지 매칭** - **집계 분석** ## 8. API 설계 ### 8.1 RESTful API ``` GET /api/news/recent GET /api/news/{id} GET /api/news/search POST /api/news/analyze GET /api/news/summary GET /api/news/trends ``` ### 8.2 WebSocket API ``` /ws/news/stream /ws/news/alerts /ws/market/rumors ``` ### 8.3 GraphQL API ```graphql type News { id: ID! title: String! content: String! sentiment: Sentiment! impact: Impact! entities: [Entity!]! } ``` ## 9. 모니터링 및 운영 ### 9.1 시스템 모니터링 - **수집 상태**: 소스별 성공률 - **처리 지연**: 실시간 레이턴시 - **에러율**: 단계별 실패율 - **리소스**: CPU/메모리/네트워크 - **품질 지표**: 정확도/재현율 ### 9.2 데이터 품질 - **완전성**: 누락 데이터 체크 - **정확성**: 샘플링 검증 - **일관성**: 데이터 무결성 - **적시성**: 수집 지연 시간 - **유효성**: 스키마 검증 ### 9.3 알림 시스템 - **시스템 알림**: 장애/성능 저하 - **데이터 알림**: 이상 패턴 - **비즈니스 알림**: 중요 뉴스 - **보고서**: 일일/주간 리포트 - **대시보드**: 실시간 모니터링 ## 10. 보안 및 규정 준수 ### 10.1 데이터 보안 - **암호화**: 전송/저장 시 - **접근 제어**: RBAC - **감사 로그**: 모든 접근 기록 - **익명화**: 개인정보 보호 - **백업**: 정기 백업 ### 10.2 법적 준수 - **저작권**: 인용 규정 준수 - **개인정보**: GDPR/PIPA 준수 - **로봇 배제**: robots.txt 준수 - **이용약관**: 각 소스별 준수 - **데이터 보관**: 법적 기간 준수 ## 11. 성능 목표 ### 11.1 수집 성능 - **처리량**: 10,000+ 기사/시간 - **지연시간**: < 1분 (수집→제공) - **정확도**: 95%+ (중복 제거) - **가용성**: 99.9% - **확장성**: 수평 확장 가능 ### 11.2 분석 성능 - **감성분석**: < 100ms/기사 - **영향도분석**: < 500ms/기사 - **요약생성**: < 2초/기사 - **배치처리**: 1000 기사/분 - **API 응답**: < 200ms ## 12. 개발 로드맵 ### Phase 1: 기초 구축 (2주) - [ ] 프로젝트 구조 설정 - [ ] MCP 서버 기본 구현 - [ ] 네이버/다음 수집기 - [ ] 기본 감성 분석 - [ ] PostgreSQL 스키마 ### Phase 2: 핵심 기능 (3주) - [ ] 7개 주요 도구 구현 - [ ] NLP 모델 통합 - [ ] 영향도 분석 엔진 - [ ] 실시간 모니터링 - [ ] Redis 캐싱 ### Phase 3: 고급 기능 (3주) - [ ] 가짜뉴스 탐지 - [ ] 토픽 모델링 - [ ] 예측 모델 - [ ] SNS 수집 - [ ] MongoDB 통합 ### Phase 4: 최적화 (2주) - [ ] 성능 튜닝 - [ ] 병렬 처리 - [ ] 모델 최적화 - [ ] A/B 테스팅 - [ ] 문서화 ### Phase 5: 배포 (1주) - [ ] Docker 컨테이너화 - [ ] CI/CD 파이프라인 - [ ] 모니터링 설정 - [ ] 로드 테스팅 - [ ] 운영 가이드 ## 13. 예상 도전 과제 ### 13.1 기술적 과제 - **대용량 처리**: 실시간 스트리밍 - **정확도**: 한국어 NLP 한계 - **중복 제거**: 유사 기사 판별 - **지연 시간**: 실시간 요구사항 - **확장성**: 급증하는 트래픽 ### 13.2 운영적 과제 - **데이터 품질**: 소스별 차이 - **법적 이슈**: 저작권/크롤링 - **비용 관리**: 인프라/API 비용 - **모델 드리프트**: 지속적 재학습 - **팀 협업**: 다양한 전문성 ## 14. 성공 지표 ### 14.1 정량적 지표 - **커버리지**: 주요 뉴스 95%+ - **정확도**: 감성분석 85%+ - **속도**: 평균 지연 < 1분 - **가용성**: 99.9% uptime - **사용자**: MAU 10,000+ ### 14.2 정성적 지표 - **사용자 만족도**: NPS 40+ - **데이터 품질**: 신뢰도 평가 - **비즈니스 가치**: ROI 증명 - **확장 가능성**: 신규 소스 추가 - **팀 역량**: 기술 내재화 이 계획서를 통해 종합적인 뉴스 수집 및 분석 MCP 서버를 구축하여, 투자자들에게 실시간으로 고품질의 시장 정보를 제공할 수 있습니다.