Content Router
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Content Routeranalyze my article and tell me which format fits best"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
🔀 内容路由器 · Content Router
一份素材进去,多种成品出来。
写一次,改四次 —— 这是多平台创作者最耗命的地方。 内容路由器把「这篇该做成什么」变成一道可计算的问题:11 维内容画像 → 智能推荐 → 一键调度。
🚧 先说边界:它管「做成什么」,不管「发到哪」
这是两件事,别混:
你的问题 | 该用谁 |
这篇素材该做成什么?PPT、信息图、漫画还是短视频? | 内容路由器(本仓库) |
文章写完了,怎么改成知乎版 / CSDN 版 / 小红书版? |
|
路由器推荐的是跨媒介形态——媒介变了:文字 → 图表 / 视频 / 漫画 / PPT / 可复用技能。
平台改写是同媒介换平台——还是文章,只换读者、语气和钩子。
两者的关系是上下游:先路由,再改写。路由器告诉你这篇值不值得做成视频,改写技能负责把它写成视频号能发的样子。
本仓库不碰平台改写,那条线交给 content-creator-skills。
Related MCP server: content-repurposing-mcp
😩 你是不是也这样
同一份素材,公众号写完,知乎版、CSDN 版、小红书版还得从头再改一遍,一晚上没了。
但比这更亏的是另一种累:你花了两天把一篇深度长文做成 60 秒短视频,结果它根本没有叙事张力,讲出来像念说明书; 另一篇随手记的案例,其实天生就是一张信息图,你却把它硬写成了长文。
你根本不知道这篇最适合做成什么。 凭感觉选,一半力气花在错的形态上。
✨ 它怎么解决
一篇素材 ──▶ ① 11维画像 ──▶ ② 匹配推荐(带分数+理由) ──▶ ③ 生成调度提示词
字数/结构/密度 PPT ⭐⭐⭐ 交给你的 Agent 执行
视觉潜力/叙事张力… 信息图 ⭐⭐⭐
短视频脚本 ⭐⭐不是模板填空。 先给内容做体检,再基于体检结果匹配形态,最后才谈转换。
📐 11 维内容画像
维度 | 判定 | 维度 | 判定 |
① 字数 | 短 / 中 / 长 | ⑦ 叙事张力 | 低 → 高 |
② 信息密度 | 有效信息点占比 | ⑧ 视觉叙事潜力 | 能否改编漫画 |
③ 结构类型 | 线性/并列/层级/碎片/流程 | ⑨ 信息图解潜力 | 核心观点 ≤8 个? |
④ 视觉潜力 | 可否图表化 | ⑩ 实战可操作性 | 读者要不要动手 |
⑤ 深度等级 | 入门 / 中级 / 深度 | ⑪ 时效性 | 永久 → 时效 |
⑥ 情感色彩 | 客观/积极/反思/警示 |
🎯 6 种跨媒介输出形态
形态 | 适合什么内容 | 对应工作流 |
📊 PPT 演示文稿 | 方法论、层级框架、教学 |
|
🎬 60 秒短视频脚本 | 热点、情绪型短内容 |
|
📊 信息图 | 并列对比、概念梳理 |
|
🎨 漫画 / 视觉故事 | 案例、故事、有人物对白 |
|
📧 Newsletter | 深度 + 私密语感 | — |
🛠️ Skill 封装 | 方法论、可复用工作流 | — |
以上都是媒介发生改变的形态。公众号版、小红书版这类同媒介换平台的改写,不在本仓库职责内, 请用
content-creator-skills。两件事分开做,才不会互相打架。
上表的「对应工作流」是 Hermes Agent 生态内的私有技能,未随本仓库开源。 但不影响使用:
route()只产出dispatch_prompt与目标技能名,你自己接上任意 Agent 或手工执行都行 —— 本仓库可独立运行,零强制依赖。
🚀 30 秒跑起来
git clone https://gitee.com/savantcat/content-router.git
cd content-router
python engine.py analyze README.md输出:
📐 内容画像报告
========================================
字数: 1,551 字(中文)
密度: ░░░░░░░░░░ 0.09
结构: 流程步骤
视觉潜力: ███ 高
深度等级: 入门
叙事张力: █ 低
情感色彩: 客观
实战性: █ 低
信息图解: 低
漫画潜力: 中
时效性: 永久
🏆 推荐输出(按适配度排序)
----------------------------------------
🥇 信息图 ⭐⭐ 适配 44% 核心点10个+视觉高+图解低
🥈 PPT演示文稿 ⭐⭐ 适配 38% 结构流程步骤+视觉高+内容入门
🥉 漫画/视觉故事 ⭐ 适配 29% 漫画潜力中+张力低
4. 结构化Skill封装 ⭐ 适配 29% 实战低+结构流程步骤+深度入门
5. 60秒短视频脚本 ⭐ 适配 14% 张力低+情感客观+非时效📦 批量路由:素材库 → 产出决策表
单篇分析只是玩具,批量才是刚需 —— 素材囤了一堆,一篇篇问太慢,也永远问不完。
python engine.py batch ./我的素材库 --out 产出决策表.md一张表告诉你每篇素材该做成什么,直接当工作计划用(实测输出):
# | 素材 | 字数 | 结构 | 首推形态 | 适配度 | 次选 |
1 | 知识星球_专享版.md | 863 | 并列观点 | 信息图 | 100% | PPT演示文稿 / 60秒短视频脚本 |
2 | 百家号_粘贴版.md | 1,010 | 碎片集合 | 信息图 | 67% | 60秒短视频脚本 / PPT演示文稿 |
3 | 公众号_AI客服国标MCP.md | 1,199 | 并列观点 | 60秒短视频脚本 | 57% | 信息图 / PPT演示文稿 |
4 | CSDN_技术版_MCP服务端实战.md | 1,243 | 并列观点 | 信息图 | 56% | PPT演示文稿 / 60秒短视频脚本 |
📦 扫描到 7 篇素材
**形态分布**:信息图 ×4、60秒短视频脚本 ×3
**最值得先做的 5 篇**:
- 知识星球_专享版.md → **信息图**(适配 100%)
- 百家号_粘贴版.md → **信息图**(适配 67%)
...适配度 = 判据命中率(该形态得分 ÷ 该形态满分),跨形态可比。 首推 <40% 时它会直接告诉你「这篇还没有明显适合的形态,别急着动手」——不硬推,这是它可信的原因。
🧩 当库用
from engine import profile_content, recommend_formats, format_profile_report, format_recommendation
from engine import ContentRouter
text = open("我的文章.md", encoding="utf-8").read()
profile = profile_content(text)
print(format_profile_report(profile))
recs = recommend_formats(profile) # [{"format": ..., "score": ..., ...}]
print(format_recommendation(recs))
# 一键调度:为选中形态生成 dispatch 提示词 + 落盘 JSON 报告
router = ContentRouter(output_dir="./router_output")
result = router.route("我的文章.md", target_formats=["PPT演示文稿", "信息图"])🔌 作为 MCP 服务调用
server.py 把引擎包成标准 MCP server —— 别人的 Agent 可以直接调这几个工具,不必读源码、不必抄公式。
pip install "mcp>=2.1"
python server.py # 本地 stdio(Claude Desktop / Cursor / 任意 MCP 客户端)
python server.py --transport http --port 8769 # 远程 streamable-http
python server.py --selftest # 不走协议,直接遍历打全部工具工具 | 作用 |
| 11 维画像 + 形态推荐(一次给全,最常用) |
| 只出排序推荐:适配度% + 命中的判据 |
| 为指定形态生成调度提示词(交给任意 Agent 执行) |
| 6 种跨媒介输出形态的定义与适用内容 |
| 11 维画像的口径与取值范围 |
客户端配置(stdio):
{ "mcpServers": { "content-router": { "command": "python", "args": ["server.py"] } } }服务端为纯计算、纯读:5 个工具的四个 annotation hint 全部声明(readOnlyHint=true / destructiveHint=false / idempotentHint=true / openWorldHint=false),不写盘、不发起任何外部请求、不需要 API Key。
💻 命令行
# 分析 + 推荐
python engine.py analyze 我的文章.md
# 分析 + 推荐 + 调度
python engine.py route 我的文章.md --formats PPT演示文稿,信息图,60秒短视频脚本
# 批量:整个素材目录 → 产出决策表(最实用的一步)
python engine.py batch ./我的素材库 --top 20 --out 产出决策表.md🛡️ 已知风险与规避
风险 | 规避 |
画像不准 | 支持手动修正画像维度后重新推荐 |
推荐偏差 | 永远给多个候选 + 理由,把决定权交回给你 |
跨 Skill 调度 | 按优先级排列,不可用的分支跳过并提示 |
长文超 token | 自动分段摘要后再画像 |
📁 项目结构
engine.py 单文件核心引擎(画像 / 推荐 / 调度 / CLI),纯标准库
server.py MCP 服务端(5 个工具,双通道 stdio / streamable-http)
server.json MCP 元数据(官方 Registry 格式)
SKILL.md Agent 技能定义 + 完整 API 说明
skill-card.md 技能卡片(用途 / 输出 / 风险)
_meta.json 元信息🔗 相关仓库
content-creator-skills—— 平台改写三件套(多平台改写 / 去 AI 味 / 旧文变选题),负责**「发到哪」**。savantcat-portfolio—— 全部开源项目索引。
📄 License
MIT — 见 LICENSE。
👤 作者
合尘猫 · AI 落地实践 · https://savantcat.cn
This server cannot be deployed
Maintenance
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