MCP Hot News Server

一个基于 FastMCP 的现代化多平台热点新闻聚合服务器，支持实时获取各大平台热点数据。

A modern multi-platform hot news aggregation server based on FastMCP, supporting real-time hot topics data from major platforms.

✨ 特性 Features

🚀 基于 FastMCP：原生 MCP 协议支持，标准化的工具接口
🌐 多平台支持：知乎、微博、百度、哔哩哔哩、抖音等 13+ 平台
⚡ 智能缓存：TTL 缓存机制，提高响应速度
🔄 异步并发：高性能异步数据获取
📊 趋势分析：自动提取热门关键词和趋势话题
🛡️ 降级机制：API 失效时自动切换到模拟数据
🔧 LangChain 集成：完美适配 LangChain 工具生态

🚀 快速开始 Quick Start

安装 Installation

pip install mcp-hot-news

基础使用 Basic Usage

1. 启动 MCP 服务器

# 启动服务器（STDIO 模式）
mcp-hot-news

# 或者 HTTP 模式
mcp-hot-news --transport http --host 0.0.0.0 --port 8001

2. Python 代码调用

import asyncio
from mcp_hot_news.client import HotNewsClient

async def main():
    async with HotNewsClient() as client:
        # 获取微博热搜
        weibo_news = await client.get_hot_news("weibo", limit=10)
        print(weibo_news)
        
        # 获取所有平台新闻
        all_news = await client.get_all_platforms_news(limit=5)
        print(all_news)
        
        # 分析热点趋势
        trends = await client.analyze_trends(limit=10)
        print(trends)

asyncio.run(main())

3. LangChain 集成

from mcp_hot_news.langchain import HotNewsToolAdapter
from langchain.agents import initialize_agent

# 创建工具适配器
hot_news_tools = HotNewsToolAdapter()

# 获取 LangChain 工具
tools = await hot_news_tools.get_langchain_tools()

# 集成到 Agent
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description")

📋 支持的平台 Supported Platforms

平台 Platform	支持状态 Status	API 来源 API Source
知乎 Zhihu	✅	vvhan API
微博 Weibo	⚠️	vvhan API (不稳定)
百度 Baidu	⚠️	vvhan API (不稳定)
哔哩哔哩 Bilibili	✅	vvhan API
抖音 Douyin	✅	vvhan API
快手 Kuaishou	✅	vvhan API
今日头条 Toutiao	✅	vvhan API
虎扑 Hupu	⚠️	vvhan API (不稳定)
豆瓣 Douban	✅	vvhan API
IT之家 ITHome	⚠️	vvhan API (不稳定)

⚠️ 注：部分平台 API 可能不稳定，会自动降级到模拟数据

🛠️ API 接口 API Reference

MCP 工具 MCP Tools

`get_hot_news`

获取指定平台的热点新闻

参数 Parameters:

platform (str): 平台名称
limit (int): 获取数量，默认 20

`get_all_platforms_news`

获取所有平台的热点新闻汇总

参数 Parameters:

limit (int): 每个平台获取数量，默认 10

`analyze_trends`

分析当前热点趋势和关键词

参数 Parameters:

limit (int): 分析数量，默认 10

`get_server_health`

获取服务器健康状态

`clear_cache`

清空所有缓存数据

数据模型 Data Models

class NewsItem:
    title: str              # 新闻标题
    url: str               # 新闻链接  
    hot_value: Optional[Union[str, int]]  # 热度值
    rank: Optional[int]     # 排名
    platform: str          # 平台名称
    timestamp: str         # 获取时间

class PlatformNews:
    platform: str          # 平台名称
    news_list: List[NewsItem]  # 新闻列表
    update_time: str       # 更新时间
    total_count: int       # 新闻总数

class TrendAnalysis:
    hot_keywords: List[str]     # 热门关键词
    trending_topics: List[str]  # 趋势话题
    platform_summary: Dict[str, int]  # 各平台热点数量
    analysis_time: str         # 分析时间

🔧 配置 Configuration

环境变量

# 缓存TTL（秒）
export MCP_CACHE_TTL=3600

# API请求超时（秒）
export MCP_REQUEST_TIMEOUT=10

# 日志级别
export MCP_LOG_LEVEL=INFO

自定义配置

from mcp_hot_news.server import HotNewsProvider

# 自定义配置
provider = HotNewsProvider()
provider.cache_manager.default_ttl = 7200  # 2小时缓存

🧪 开发和测试 Development & Testing

安装开发依赖

pip install -e ".[dev]"

运行测试

pytest

代码格式化

black src/ tests/
flake8 src/ tests/
mypy src/

📝 使用场景 Use Cases

AI Agent 工具：为 LangChain/LangGraph Agent 提供实时热点数据
内容创作：获取热点话题进行内容创作
舆情监控：监控各平台热点趋势变化
数据分析：分析跨平台热点数据相关性
API 服务：作为微服务提供热点数据接口

🤝 贡献 Contributing

欢迎贡献代码！请阅读 CONTRIBUTING.md 了解详细信息。

Welcome contributions! Please read CONTRIBUTING.md for details.

📄 许可证 License

MIT License - 详见 LICENSE 文件。

🙏 致谢 Acknowledgments

FastMCP - 优秀的 MCP 框架
vvhan API - 热点数据 API 提供者
LangChain - AI 应用开发框架

📞 联系我们 Contact

GitHub Issues: 提交问题
Email: wuzexiang@gmail.com

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⭐ If this project helps you, please give it a Star!

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

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 modern multi-platform hot news aggregation server based on FastMCP that supports real-time hot topics data collection from 13+ major platforms including Zhihu, Weibo, Baidu, and Bilibili.

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