China PolicySignal
PolicySignal
習近平の公的言説を検索・分析するためのModel Context Protocol (MCP)サーバー — 公開された政府情報源に掲載されている演説、記事、公式声明。中国ウォッチャー、学者、ジャーナリスト、アナリストのための中立な研究インフラです。MCP互換のクライアント(Claude Desktop、Claude Code、ChatGPT、Cursor、VS Code、Cline、Windsurf)は、単一の公開URLで接続できます。
中文说明见 README.zh.md · 完全なセットアップとツールリファレンス: USER-GUIDE.md / 使用指南.md
これは何か: 公開されている公式テキストに対する検索・言説分析ツールです。何が、いつ、どのように表現が変化したかを、逐語的で出典リンク付きの引用とともに明らかにします。これは何ではないか: 予測サービスでも、支持表明でも、個人をプロファイリングするツールでもありません。分析出力は研究上の推論としてラベル付けされ、捏造された引用や確実性の主張は決して行われません。オープンな中国研究ツールの伝統に則り、China Media ProjectやCSIS Interpret: Chinaなどと同様です。
クイックスタート
サーバーは公開・リモート・認証不要のMCPエンドポイントです。ほとんどのクライアントはURLだけで接続できます:
https://policy-signal.onrender.com/mcpClaude Code(最速):
claude mcp add --transport http --scope user policy-signal https://policy-signal.onrender.com/mcpClaude Desktop / ChatGPT / Cursor / VS Code / Cline / Windsurf: カスタム/リモートMCPコネクタを追加し、上記のURLを貼り付けます(認証不要)。クライアントごとの手順は**USER-GUIDE.md**にあります。
次に、アシスタントに次のように依頼します:
「policy-signalを使用して、新質生産力と高品質発展のフレーズトレンドを年別にチャート化し、主要な一節を出典とともに引用してください。」
Related MCP server: Korean Assembly Speech MCP
機能
Tool | 説明 |
| 全文検索(同義語/ORセット、時間順)とメタデータフィルター |
| 文書の取得 / 一節の精読 — 逐語引用の唯一のソース |
| トピックの枠組みが年ごとにどう変化するかのエビデンスタイムライン |
| 表現の台頭・衰退・消滅を時間経過で追跡(tifaシグナル; ゼロ埋めバケットにより「言及されなくなった」ことが可視化される) |
| 最近台頭している、または新たに出現した表現をスキャン |
| カバレッジと鮮度 / 増分更新(公開エンドポイントでは更新無効) |
2つのガイド付きプロンプト — scenario_research(topic) と event_prediction(event) — は、クライアントモデルをエビデンスファーストの手法で導きます: タイムラインの構築 → 表現の比較 → 転換点の精読 → 高/中/低信頼度の階層的推論と明示的な反証ポイント。
方法とガードレール
すべての主張は文書に基づいています(ID + 日付 + ソースURL)。逐語引用は
get_context/get_articleからのみ取得され、コーパスと照合されます。事実と推論は別々にラベル付けされます。 分析プロンプトはテーマ、枠組み、表現の優先順位を予測します — 決して逐語的な台本、特定の日付の出来事、行為の確率を予測するものではありません。
研究の枠組み。 出力は公的声明に対する文書研究であり、予言ではありません。
コーパスとソース
公開された政府情報源に掲載されている公式声明。 SOURCES.mdを参照してください。コーパスは検索と引用のための文書テキストとメタデータを保存しており、一括ダウンロード用データセットとしては提供されていません。すべての結果は元の公開ページにリンクされています。利用制限とトラブルシューティングはUSER-GUIDE.mdにあります。
免責事項
ACEE Venturesが教育・分析目的で公開する独立した研究インフラです。公開されている公式声明を分析し、いかなる人物や政府を代表、予測、支持するものではありません。また、いかなる政府や公的機関とも提携・承認されていません。分析出力は研究上の推論であり、事実に基づく予測として扱うべきではありません。DISCLAIMER.mdを参照してください。
ライセンス
コード: MIT。コーパスのテキストは元の出版社の所有物であり、研究と引用のために使用されています。このリポジトリはソーステキストの再配布権を付与するものではありません。
ACEE Venturesによってメンテナンスされています。
Available Tools
9 toolscorpus_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。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
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。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| max_chars | No | ||
| article_id | Yes |
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。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| query | Yes | ||
| window | No | ||
| article_id | Yes |
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)。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| limit | No | ||
| offset | No | ||
| source | No | ||
| date_to | No | ||
| date_from | No | ||
| newest_first | No | ||
| title_contains | No |
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"]。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| phrases | Yes | ||
| granularity | No | year |
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。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| top | No | ||
| days | No | ||
| baseline_days | No |
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。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| mode | No | and | |
| limit | No | ||
| order | No | relevance | |
| query | Yes | ||
| source | No | ||
| date_to | No | ||
| date_from | No |
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。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| query | Yes | ||
| per_bucket | No | ||
| granularity | No | year |
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。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| full | No | ||
| max_articles | No |
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
9 tool updates
v0.1.0- First observed
corpus_stats - First observed
get_article - First observed
get_context - First observed
list_articles - First observed
phrase_trend - First observed
recent_signals - First observed
search - First observed
topic_timeline - First observed
update_corpus
TDQS
Scored across 9 tools
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.
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.
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.
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
Related MCP Connectors
Search 160M+ Chinese court judgments; verify case numbers and quotes.
Search what U.S. officials said on camera, with timestamps and citations. Not a government site.
Exact source text, not summaries: check citations and quotes in one call; read pages and PDFs.
China news (EN/ZH), Weibo 微博/Baidu 百度/Zhihu 知乎 hot lists and deletion watch from public data.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityDmaintenanceEnables search, exploration, and analysis of all QAnon posts for sociological study.82MIT
- AlicenseCqualityCmaintenanceEnables search and retrieval of speech turns from Korea's National Assembly records using Korean or English natural-language queries, with citation-ready context and tools for exploring committees and meetings.51Apache 2.0

Quotewise MCP Serverofficial
AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables semantic quote search, attribution verification, and collection management for AI assistants, with source transparency via QuoteSightings.16 npm1MIT- AlicenseAqualityCmaintenanceEnables real-time retrieval of authoritative Chinese government policies and verification of law article citations (《法名》第X条) via public sources, with no API key required.6MIT