每日好词好句 MCP Server

一个离线可用的中文佳句 MCP Server。内置 214 条精选唐诗、宋词、诗经、楚辞、论语、道德经名句， 提供「每日一句 / 随机 / 检索 / 按日期查询」四类能力。

• 零网络依赖：词库编译进包内，断网、内网、飞行模式都能用，不依赖任何第三方接口。

• 稳定可复现：每日一句按北京时间零点切换，同一日期在任何客户端都得到同一条。

• 原文可靠：所有诗句由脚本从 chinese-poetry 权威语料按索引抽取并逐条校验，不是手工转录。

• 零运行时依赖：除 MCP SDK 与 zod 外没有别的依赖，npx 拉起很快。

快速开始

1. 克隆并构建

npm install
npm run build

2. 在 MCP 客户端里配置

{
  "mcpServers": {
    "haoju": {
      "command": "node",
      "args": ["D:/开发工作/每日好词好句-mcp/dist/cli.js"]
    }
  }
}

发布到 npm 后可直接用：

{
  "mcpServers": {
    "haoju": { "command": "npx", "args": ["-y", "haoju-mcp"] }
  }
}

3. 不开客户端，命令行直接试

node dist/cli.js today                  # 今天的佳句
node dist/cli.js random 42              # 随机一句（给 seed 可复现）
node dist/cli.js search 明月 -n 3        # 检索
node dist/cli.js date 2026-01-01        # 指定日期
node dist/cli.js topics                 # 可用主题 / 朝代 / 体裁

输出示例：

「秦时明月汉时关，万里长征人未还。」
—— 唐·王昌龄《横吹曲辞出塞一》
   2026-10-04 ｜ 边塞、思乡 ｜ 诗

Related MCP server: China PolicySignal

提供的工具

每个工具都会返回两份内容：一份给人读的文本（可直接朗读/推送），一份结构化 JSON （含 id、text、author、dynasty、source、sourceKind、categories）， 方便模型做后续处理。

设计要点

为什么每日一句要按日期取？ dateIndex(date) 用 FNV-1a 把 YYYY-MM-DD 哈希成词库下标。同一日期恒定映射到同一条， 不同日期则被打散（连续两个月不会出现「今天和明天是相邻两条」的机械感）。 你可以直接调用 getDailyQuote() 复现任何一天的推送内容。

为什么默认时区是 Asia/Shanghai？ 「今天」是个时区相关的概念。选北京时间让国内用户的切换点落在自然日零点； 需要别的语义时传 timeZone 即可，跨零点行为有专门的测试覆盖。

关键词为什么能忽略标点？ 匹配前会把两边都做「去标点归一化」，所以搜「天生我材」能命中 「天生我材必有用，千金散尽还复来。」，搜「明月，」和「明月」结果完全一致。

词库内容

17 个主题标签：山水、田园、边塞、战争、思乡、送别、爱情、友情、咏物、时序、咏史、爱国、 励志、治学、修身、人生、艺术。

朝代分布：先秦、唐、宋、明、清。

开发

npm install
npm run build      # tsc 编译到 dist/
npm test           # 构建 + 跑全部测试
npm run typecheck  # 只做类型检查

测试覆盖

test/ 下 21 个用例，分两层：

• data.test.mjs — 数据与查询层：词库字段完整性、无残留繁体、正文不重复、 日期校验（含闰年）、日期映射的稳定性与分布、时区跨零点、 检索的标点归一化与组合过滤、limit 夹紧。

• server.test.mjs — MCP 协议层：用 InMemoryTransport 真实建立 client↔server 连接， 逐个调用 5 个工具并校验返回结构与错误处理。

重新生成词库

词库由脚本从权威语料生成，不是手写的：

npm run fetch                    # 下载语料（走 jsDelivr 镜像）到 data-source/raw/
node tools/gen-quotes.mjs        # 抽取 + 繁简转换 + 校验 → src/data/quotes.ts

• data-source/selections.json — 诗、词的篇目选择表（哪一篇、取哪几句）

• data-source/classics.json — 典籍名句的定位表

• tools/scan-missing-t2s.mjs — 扫描语料，列出繁简转换表还没覆盖的字

• data-source/audit-t2s.mjs / fix-t2s.mjs — 对照表的结构自检与归一化

生成器内置三道校验：定位失败、转换后残留繁体、正文重复，任一出现即非零退出。

数据来源与许可

• 古典诗文：公共领域作品。文本取自 chinese-poetry/chinese-poetry（MIT）与 Project Gutenberg eBook #7337（《道德经》，公共领域）。

• 繁简转换表：src/data/text.ts 内自建的显式对照表，由语料扫描驱动补充， 构建时强校验无重复、无「繁简同字」的无效条目。

• 本项目代码：MIT，见 LICENSE。

许可与免责

诗句与出处均来自上述语料，若个别异文与通行本不同，以语料为准；生成器会在抽取时 逐条校验并报告问题，不做静默兜底。