Servicio de big data de noticias

El servicio MCP ofrece capacidades de búsqueda por palabras clave de empresas, búsqueda global de noticias, noticias de empresas, noticias de la industria, seguimiento de temas y monitoreo de dinámicas empresariales, para ayudar a los usuarios en la investigación de la industria, el seguimiento de temas de actualidad, la opinión pública empresarial y la gestión de la reputación de marca.

Funciones principales

• 🏢 Búsqueda por nombre abreviado de empresa y palabras clave

• 🔍 Búsqueda global de noticias por palabras clave

• 🏢 Consulta de noticias y opinión pública de empresas

• 🏭 Búsqueda de noticias por industria y sector

• 🎯 Seguimiento de temas de políticas, tecnología, marcas y eventos

• 📊 Monitoreo de detalles de noticias empresariales y estadísticas de sentimiento

Related MCP server: industry-chain-mcp-server

Notas de diseño del servicio

• El servicio ofrece 6 herramientas según escenarios de negocio reales, en lugar de desplegar una herramienta por cada API upstream.

• Cuando el usuario solo proporciona el nombre abreviado de la empresa, use primero information_enterprise_search para obtener el nombre completo o un ID estable.

• Las herramientas de búsqueda, industria y tema reutilizan el mismo Product ID de búsqueda global de noticias, pero conservan la semántica de diferentes escenarios.

• Los resultados de búsqueda de noticias upstream se paginan en la capa MCP mediante pageIndex y pageSize, con 20 elementos por página por defecto y un máximo de 50.

• Los resultados de búsqueda no devuelven el cuerpo largo por defecto; al establecer includeContent=true, se puede limitar la longitud del cuerpo de cada elemento mediante contentMaxChars.

• information_monitor selecciona detalles o estadísticas mediante view, y solo accede a un Product ID a la vez.

• La capa externa de negocio de todas las respuestas paginadas solo contiene total y resultList.

Requisitos del entorno

• Python 3.10+

• Paquetes de dependencias: python-dotenv, requests, mcp

Inicio rápido local

1. Entrar en el directorio del proyecto

cd information-mcp-server

2. Crear el entorno virtual e instalar las dependencias

python3 -m venv mcp_env
source mcp_env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

3. Configurar las variables de entorno

Copie la plantilla de variables de entorno:

cp .env.example .env

Edite el archivo .env:

INTEGRATOR_ID=your_integrator_id
SECRET_ID=your_secret_id
SECRET_KEY=your_secret_key
HANDAAS_REQUEST_TIMEOUT=30

HANDAAS_REQUEST_TIMEOUT es una configuración opcional, en segundos, con un valor predeterminado de 30.

4. Iniciar el servicio Streamable HTTP

python server/mcp_server.py streamable-http

La dirección predeterminada del servicio es http://localhost:8000/mcp.

También puede usar el script de inicio:

./start_mcp_server.sh streamable-http

Se admiten tres modos de inicio: stdio, sse y streamable-http.

5. Configuración de MCP en Cursor / Cherry Studio

{
  "mcpServers": {
    "information-mcp-server": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

Instalación e implementación de la versión STDIO

Reemplace {workdir} por la ruta absoluta de information-mcp-server:

{
  "mcpServers": {
    "information-mcp-server": {
      "command": "{workdir}/mcp_env/bin/python",
      "args": [
        "{workdir}/server/mcp_server.py",
        "stdio"
      ]
    }
  }
}

INTEGRATOR_ID, SECRET_ID y SECRET_KEY se obtienen tras iniciar sesión en HandaaS, registrarse y activar el conector. Las credenciales reales solo deben guardarse en el .env local o en secretos de implementación.

Herramientas disponibles y Product ID

1. information_enterprise_search

Función: Busca empresas candidatas por nombre abreviado, marca, producto u otras palabras clave.

Parámetros principales: matchKeyword es obligatorio; pageIndex por defecto 1; pageSize por defecto 10, máximo 50.

Devuelve: total/resultList de empresas candidatas. Tras confirmar la empresa, use el nombre completo, el ID de empresa o el código de crédito social unificado para las herramientas de noticias y monitoreo de empresas.

2. information_search

Función: Busca títulos y cuerpos de noticias por palabras clave.

Parámetros principales:

• matchKeyword (obligatorio): palabra clave de búsqueda.

• pubDateBegin, pubDateEnd (opcional): condiciones de inicio y fin del tiempo de publicación.

• pageIndex (opcional): número de página devuelto por MCP, comenzando desde 1.

• pageSize (opcional): cantidad por página, por defecto 20, máximo 50.

• includeContent (opcional): si se devuelve el cuerpo de la noticia, por defecto false.

• contentMaxChars (opcional): número máximo de caracteres a conservar por elemento al devolver el cuerpo, por defecto 1000, rango de 100 a 5000.

Devuelve: total y resultList; los resultados pueden incluir título, fuente, hora de publicación, enlace de la noticia y el cuerpo truncado según sea necesario.

3. information_company_news

Función: Consulta el detalle de noticias y opinión pública de una empresa específica.

Parámetros principales:

• matchKeyword (obligatorio): nombre de la empresa, ID de empresa, número de registro o código de crédito social unificado.

• keywordType (opcional): tipo de identificador de empresa; admite name, nameId, regNumber, socialCreditCode.

• pageIndex (opcional): número de página, comenzando desde 1.

• pageSize (opcional): cantidad por página, por defecto 50, máximo 50.

• sentimentLabel (opcional): 0 negativo, 1 positivo, 2 neutral, 3 desconocido.

Devuelve: total y resultList; los resultados pueden incluir resumen de la noticia, enlace, fuente, título, hora de publicación, empresas relacionadas y etiqueta de sentimiento.

4. information_industry_news

Función: Busca noticias por palabras clave de industria, sector o rubro, para investigación de la industria y análisis de dinámicas de mercado.

Parámetros principales:

• matchKeyword (obligatorio): palabra clave de industria, sector o rubro.

• pubDateBegin, pubDateEnd (opcional): rango de tiempo de publicación.

• pageIndex, pageSize (opcional): número de página y cantidad por página; pageSize máximo 50.

• includeContent, contentMaxChars (opcional): interruptor de devolución del cuerpo y límite de longitud del cuerpo.

Devuelve: total y resultList.

5. information_topic

Función: Realiza seguimiento de temas concretos como políticas, tecnología, marcas o eventos de actualidad.

Parámetros principales:

• matchKeyword (obligatorio): palabra clave de un tema o evento específico.

• pubDateBegin, pubDateEnd (opcional): rango de tiempo de observación del tema.

• pageIndex, pageSize (opcional): número de página y cantidad por página; pageSize máximo 50.

• includeContent, contentMaxChars (opcional): interruptor de devolución del cuerpo y límite de longitud del cuerpo.

Devuelve: total y resultList.

6. information_monitor

Función: Monitorea la dinámica de noticias de empresas, con opción de vista de detalle de eventos de noticias o estadísticas de sentimiento.

Parámetros principales:

• matchKeyword (obligatorio): nombre de la empresa, ID de empresa, número de registro o código de crédito social unificado.

• view (opcional): details para detalle de eventos de noticias; statistics para distribución y tendencias de sentimiento. Por defecto statistics.

• keywordType (opcional): tipo de identificador de empresa.

• pageIndex, pageSize (opcional): solo se usan en la vista details; pageSize máximo 50.

• sentimentLabel (opcional): filtro de sentimiento que solo se usa en la vista details.

Devuelve: la vista de detalle devuelve total y resultList; la vista de estadísticas devuelve los campos de negocio de distribución y tendencias de sentimiento.

Casos de uso

1. Identificación de empresas: confirme el nombre completo y el identificador estable de la empresa mediante el nombre abreviado o la palabra de marca.

2. Búsqueda de noticias: agregue títulos, fuentes, fechas y enlaces de noticias globales por palabras clave.

3. Investigación de la industria: realice seguimiento de las dinámicas relacionadas con la industria, el sector y el rubro.

4. Seguimiento de temas: observe de forma continua políticas, tecnología, marcas y eventos de actualidad.

5. Opinión pública empresarial: consulte noticias relacionadas con la empresa y filtre por categoría de sentimiento.

6. Monitoreo dinámico: analice la distribución de sentimiento y las tendencias de cambio de las noticias de la empresa.

7. Gestión de la reputación de marca: identifique riesgos de reputación combinando el detalle de noticias y las estadísticas de sentimiento.

Notas de uso

1. Manejo de nombres abreviados: si el nombre abreviado de la empresa no se puede consultar directamente, llame primero a information_enterprise_search.

2. Selección de escenario: para opinión pública empresarial use information_company_news o information_monitor; para investigación de la industria use information_industry_news.

3. Límites de paginación: pageIndex comienza en 1 y pageSize debe estar entre 1 y 50.

4. Control del cuerpo del texto: por defecto no se devuelve informationText; si necesita el cuerpo, establezca explícitamente includeContent=true.

5. Longitud del cuerpo: contentMaxChars debe estar entre 100 y 5000.

6. Etiquetas de sentimiento: 0 indica negativo, 1 positivo, 2 neutral y 3 desconocido.

7. Resultados vacíos válidos: cuando no hay coincidencias para las condiciones de palabra clave, tiempo o sentimiento, se puede devolver total=0 y un resultList vacío.

Ejemplos de preguntas de uso

information_enterprise_search (búsqueda por palabras clave de empresa)

1. ¿Qué empresas corresponden a "小米"?

2. Use "格力" para encontrar el nombre exacto de la empresa y su ID.

information_search (búsqueda de texto completo de noticias)

1. Busque noticias relacionadas con inteligencia artificial, solo títulos y fuentes.

2. Busque noticias sobre vehículos de nueva energía y devuelva dos cuerpos cortos.

information_company_news (consulta de noticias de empresas)

1. Consulte las noticias empresariales recientes de 小米科技有限责任公司.

2. Consulte la opinión pública negativa de 珠海格力电器股份有限公司.

information_industry_news (búsqueda de noticias de la industria)

1. Busque las últimas noticias de la industria de la economía de baja altitud.

2. ¿Qué novedades del sector hay recientemente en el ámbito de los robots humanoides?

information_topic (seguimiento de temas de noticias)

1. Realice un seguimiento continuo del tema tecnológico de los grandes modelos de inteligencia artificial.

2. Realice seguimiento de los eventos relacionados con la política de renovación de bienes de consumo (trade-in).

information_monitor (monitoreo dinámico de noticias de empresas)

1. Monitoree la distribución y las tendencias de sentimiento de la opinión pública de 小米科技有限责任公司.

2. Consulte el detalle de los eventos de noticias más recientes de 北京京东世纪贸易有限公司.

Pruebas y verificación

python -m py_compile server/mcp_server.py
python -m unittest discover -s tests -v

Las pruebas unitarias utilizan respuestas HTTP simuladas (Mock) y no llaman a la interfaz real de noticias de HandaaS.