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China PolicySignal

China PolicySignal

by acee-ventures
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Remote

PolicySignal

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server für die Suche und Analyse des öffentlichen Diskurses von Xi Jinping — Reden, Artikel und offizielle Stellungnahmen, wie sie auf offenen Regierungsquellen veröffentlicht werden. Neutrale Forschungsinfrastruktur für China-Beobachter, Akademiker, Journalisten und Analysten. Jeder MCP-kompatible Client — Claude Desktop, Claude Code, ChatGPT, Cursor, VS Code, Cline, Windsurf — kann sich über eine einzige öffentliche URL verbinden.

中文说明见 README.zh.md · Vollständige Einrichtung & Tool-Referenz: USER-GUIDE.md / 使用指南.md

Was das ist: ein Retrieval- und Diskursanalyse-Werkzeug über öffentlich verfügbare offizielle Texte — es zeigt, was gesagt wurde, wann und wie sich die Formulierungen entwickeln, mit wörtlichen, quellenverlinkten Zitaten. Was das nicht ist: kein Vorhersagedienst, keine Befürwortung, kein Werkzeug zur Profilerstellung von Privatpersonen. Analytische Ergebnisse sind als Forschungsinferenz gekennzeichnet, niemals erfundene Zitate oder Gewissheitsansprüche. In der Tradition offener China-Studien-Werkzeuge wie dem China Media Project und CSIS Interpret: China.

Schnellstart

Der Server ist ein öffentlicher, entfernter MCP-Endpunkt ohne Authentifizierung — die meisten Clients benötigen nur die URL:

https://policy-signal.onrender.com/mcp

  • Claude Code (am schnellsten): claude mcp add --transport http --scope user policy-signal https://policy-signal.onrender.com/mcp

  • Claude Desktop / ChatGPT / Cursor / VS Code / Cline / Windsurf: Fügen Sie einen benutzerdefinierten / entfernten MCP-Connector hinzu und fügen Sie die obige URL ein (keine Authentifizierung). Clientspezifische Schritte finden Sie in USER-GUIDE.md.

Fragen Sie dann Ihren Assistenten, zum Beispiel:

„Verwenden Sie policy-signal, um den Phrasen-Trend von 新质生产力 vs. 高质量发展 nach Jahr zu verfolgen, und zitieren Sie die Schlüsselstelle mit ihrer Quelle."

Related MCP server: Korean Assembly Speech MCP

Funktionen

Tool

Was es tut

search / list_articles

Volltextsuche (Synonym-/ODER-Sets, zeitsortiert) mit Metadatenfiltern

get_article / get_context

Ein Dokument abrufen / eine Passage genau lesen — die einzige Quelle für wörtliche Zitate

topic_timeline

Evidenz-Zeitleiste, wie sich die Rahmung eines Themas Jahr für Jahr entwickelt

phrase_trend

Verfolgen Sie den Aufstieg / Fall / das Verschwinden einer Formulierung im Laufe der Zeit (tifa-Signal; mit Nullen gefüllte Buckets, sodass „nicht mehr erwähnt“ sichtbar ist)

recent_signals

Nach kürzlich aufsteigenden oder neu erscheinenden Formulierungen suchen

corpus_stats / update_corpus

Abdeckung & Aktualität / inkrementelle Aktualisierung (Aktualisierung auf dem öffentlichen Endpunkt deaktiviert)

Zwei geführte Prompts — scenario_research(topic) und event_prediction(event) — führen ein Client-Modell durch eine evidenzbasierte Methode: Zeitleiste erstellen → Formulierungen vergleichen → Wendepunkte genau lesen → abgestufte Inferenz mit hoher/mittlerer/niedriger Konfidenz mit expliziten Falsifikationspunkten.

Methode & Leitplanken

  • Jede Behauptung ist an ein Dokument gebunden (ID + Datum + Quell-URL). Wörtliche Zitate stammen nur aus get_context / get_article und werden gegen den Korpus geprüft.

  • Fakten vs. Inferenz werden getrennt gekennzeichnet. Die analytischen Prompts prognostizieren Themen, Rahmung und Formulierungsprioritäten — niemals ein wörtliches Skript, ein bestimmtes datiertes Ereignis oder eine Wahrscheinlichkeit einer Handlung.

  • Forschungsrahmen. Ergebnisse sind dokumentarische Forschung über öffentliche Aussagen, keine Prophezeiung.

Korpus & Quellen

Öffentliche offizielle Stellungnahmen, wie sie auf offenen Regierungsquellen veröffentlicht werden; siehe SOURCES.md. Der Korpus speichert Dokumenttext und Metadaten für Suche und Zitation und wird nicht als Bulk-Download-Datensatz angeboten; jedes Ergebnis verlinkt zurück zur ursprünglichen Veröffentlichung. Nutzungslimits und Fehlerbehebung finden Sie in USER-GUIDE.md.

Haftungsausschluss

Unabhängige Forschungsinfrastruktur, veröffentlicht von ACEE Ventures für Bildungs- und Analysezwecke. Sie analysiert öffentlich verfügbare offizielle Stellungnahmen und erhebt keinen Anspruch, eine Person oder Regierung zu vertreten, vorherzusagen oder zu befürworten; sie ist mit keiner Regierung oder offiziellen Stelle verbunden oder von ihr befürwortet. Analytische Ergebnisse sind Forschungsinferenz und sollten nicht als faktische Vorhersagen behandelt werden. Siehe DISCLAIMER.md.

Lizenz

Code: MIT. Korpus-Text bleibt Eigentum der ursprünglichen Herausgeber und wird hier für Forschung und Zitation verwendet; dieses Repository gewährt keine Rechte zur Weiterverbreitung von Quelltexten.

Gepflegt von ACEE Ventures.

Available Tools

9 tools
corpus_statsBInspect

语料库覆盖情况:总篇数、时间范围、来源分布、待抓取/失败数、站点总数对比。

NameRequiredDescriptionDefault

No parameters

get_articleAInspect

按 id 取一篇文章的完整元数据与全文。max_chars>0 时截断正文。

NameRequiredDescriptionDefault
max_charsNo
article_idYes
get_contextAInspect

单篇精读:返回该文章中命中 query 的段落及前后 window 段上下文(带段号)。 需要逐字引用原话时,必须从这里或 get_article 的返回文本中原样复制。

NameRequiredDescriptionDefault
queryYes
windowNo
article_idYes
list_articlesBInspect

按时间/来源/标题子串浏览语料库(不做全文匹配,浏览用)。

NameRequiredDescriptionDefault
limitNo
offsetNo
sourceNo
date_toNo
date_fromNo
newest_firstNo
title_containsNo
phrase_trendAInspect

提法(tifa)趋势:每个提法在各时间桶的覆盖率(articles/per100)与强度(per10k_chars)。 提法的出现、升温、降温、消失是可观察的政策信号(CMP 方法论);时间桶零填充,消失本身即信号。 注意:per100 对高频词(如单字"党")会饱和于 100,看强度变化用 per10k_chars;小桶(of<20)噪声大。 适合对比同义/竞争提法,如 ["高质量发展","高速增长"]。

NameRequiredDescriptionDefault
phrasesYes
granularityNoyear
recent_signalsBInspect

新提法信号:近 days 天(上限365)相对之前 baseline_days 天(上限1095)基线明显升温 或全新出现的表述(锚定语料库最新文章日期)。baseline_count=0 即全新提法。 结果带 baseline_thin 标志,基线过薄时 ratio 仅供参考。用于预测前的信号扫描。

NameRequiredDescriptionDefault
topNo
daysNo
baseline_daysNo
searchAInspect

全文检索语料库。query 支持多个词(空格分隔;mode="and" 全部命中 / "or" 任一命中, 可用于同义提法集合)。date_from/date_to 格式 YYYY-MM-DD;source 可选来源子串; order 可选 relevance/newest/oldest。返回 id、标题、日期、来源和命中片段。

NameRequiredDescriptionDefault
modeNoand
limitNo
orderNorelevance
queryYes
sourceNo
date_toNo
date_fromNo
topic_timelineAInspect

主题证据时间线:按时间桶(year/quarter/month)返回该主题最相关的若干篇(含片段), 用于追踪他在某问题上表述的演变。研究特定场景/问题时先用这个建立证据骨架。

NameRequiredDescriptionDefault
queryYes
per_bucketNo
granularityNoyear
update_corpusAInspect

增量抓取:发现并抓取数据库尚未收录的最新文章。full=True 时重新走完整个列表 (仅初建/校对用,耗时长)。返回本次新增与当前库存统计。

NameRequiredDescriptionDefault
fullNo
max_articlesNo

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 9 tool updatesv0.1.0
    • First observedcorpus_stats
    • First observedget_article
    • First observedget_context
    • First observedlist_articles
    • First observedphrase_trend
    • First observedrecent_signals
    • First observedsearch
    • First observedtopic_timeline
    • First observedupdate_corpus
Deploy Server
One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

TDQS

A3.8/5.0

Scored across 9 tools

Disambiguation5/5

Each tool serves a distinct purpose: search for full-text query, list_articles for metadata browsing, get_article for retrieval by ID, topic_timeline for temporal evidence, phrase_trend for phrase frequency, recent_signals for new phrase detection, get_context for passage extraction, corpus_stats for coverage, and update_corpus for crawling. No two tools overlap sufficiently to cause misselection.

Naming Consistency4/5

All names use snake_case and are descriptive, but the pattern mixes verb_noun (get_article, list_articles, get_context, update_corpus) with noun phrases (topic_timeline, phrase_trend, recent_signals, corpus_stats) and a single verb (search). This is still readable and predictable, but not as uniform as a strict verb_noun convention.

Tool Count5/5

9 tools is well-scoped for a specialized corpus analysis server. The set covers search, retrieval, browsing, temporal analysis, phrase trends, signal detection, context extraction, statistics, and updating, with no redundancy or missing essential operations.

Completeness5/5

The tool surface is comprehensive for the domain: full-text search, article retrieval, browsing, timeline construction, phrase trend analysis, new signal detection, contextual quoting, corpus statistics, and incremental updates. There are no obvious gaps that would hinder an agent's ability to conduct research on this corpus.

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo recent community issues

Resources

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