GeoGlobe Intelligence — MCP + Skill 双核架构

MCP 插件（手脚） 抓新闻、存数据、生成 3D 地球 HTML Skill（大脑） 分析新闻、归纳因果、判断叙事冲突 输出 浏览器自动打开左右分屏 HTML — 左 3D 地球带光柱脉冲，右时间轴信息流瀑布

架构

用户指令
   │
   ├──► MCP 插件 (server.py)  ← 手脚：干活
   │      ├─ generate_globe()      抓取+渲染+打开浏览器
   │      ├─ fetch_raw_news()      纯数据获取（供Skill分析）
   │      └─ render_with_annotations()  用分析结论重新渲染带标签的地球
   │
   └──► GeoGlobe Analyst Skill  ← 大脑：思考
          ├─ 矛盾链追踪  比对同事件不同信源的措辞差异
          ├─ 叙事冲突标定 找出各方对"事件起因"解释的矛盾点
          └─ 输出 "事件：A方称X，B方称Y，争议焦点为Z"

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文件结构

mcp-geo-globe/
├── server.py              # MCP 主程序（FastMCP + Three.js HTML 生成）
├── requirements.txt       # fastmcp, requests, feedparser, geopy
├── README.md              # 本文件
└── skills/
    └── geoglobe-analyst/
        └── SKILL.md       # Skill 大脑（矛盾链追踪 + 叙事冲突标定）

数据源

13 个源并行抓取（ThreadPoolExecutor），国内 5 源直连可达。

地理编码策略

1. 预置城市字典优先（覆盖 80+ 地缘热点，含中/英/日文关键词）

2. 两遍匹配：先跳过发布地 → 匹配事件地，无事件地再回退发布地

3. geopy Nominatim 兜底（带 1 req/s 限速 + 缓存）

4. 匹配不到 → 坐标置空（信息流仍显示，地球仪不标点）

3D 地球技术栈

• Three.js 0.160（CDN importmap，免 token，比 Cesium 更轻量）

• 地球纹理：three-globe 蓝色弹珠（CDN），加载失败退化程序绘制

• 标记：彩色光柱按发布源着色（TASS红/IRNA绿/Yonhap蓝/CGTN橙/NHK紫）

• 光柱环形避让：同地多源自动环形散开，解决集中爆发地重叠

• 浮动分析标签：正面中央区显示，侧面渐淡，背面隐藏

• 大气光晕 + 星空背景 + 经纬网格

• OrbitControls：拖拽旋转 + 滚轮缩放

交互

• 点击右侧卡片 → 地球飞行到对应坐标

• 点击地球光柱 → 卡片高亮 + 滚动到视图

• 地球自转 + 光柱脉冲

安装与运行

1. 安装依赖

pip install fastmcp>=2.3.0 requests feedparser geopy

2. MCP 注册

将以下配置写入 ~/.workbuddy/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "geo-globe": {
      "command": "<python路径>",
      "args": ["<项目路径>/server.py"]
    }
  }
}

在 WorkBuddy 连接器管理页点击「Trust」启用。

3. 安装 Skill

将 skills/geoglobe-analyst/ 目录复制到 {workspace}/.workbuddy/skills/。

3. 在 WorkBuddy 中使用

生成地球仪：

用 geo-globe 的 generate_globe 工具生成过去 24 小时的地球仪

获取数据并分析：

用 geo-globe 的 fetch_raw_news 获取原始数据，套用 GeoGlobe Analyst Skill 进行分析， 然后用 render_with_annotations 把分析结论以浮动标签形式标注在地球仪上

工具 API

annotations 格式

[
  {
    "title": "加沙冲突",
    "lat": 31.5017,
    "lon": 34.4668,
    "place": "加沙",
    "conflict": "以色列称自卫反击，半岛台称屠杀平民，焦点：伤亡定性"
  }
]