Skip to main content
Glama
simonives

Reed MCP Server

by simonives

Reed

Licence Python Version CI Status Status

BETA. Reed доступен и пригоден для использования сегодня, но до версии 1.0.0. Ожидайте ломающих изменений до тега v1.0.0. См. Roadmap to v1.0.0 ниже, что осталось.

Самостоятельно размещаемый RSS-ридер с открытым исходным кодом, с графовой моделью данных, публичным REST API и первоклассным MCP-сервером.

Что такое Reed?

Reed — это однопользовательский, самостоятельно размещаемый RSS-ридер, созданный для простоты и доступа разработчиков. Он использует графовую базу данных (Kuzu) для моделирования связей между лентами, статьями, авторами, темами и тегами — что делает его доступным для обхода с помощью ИИ-инструментов через встроенный MCP-сервер.

Related MCP server: rss-news

Почему я создал Reed

Мой ежедневный процесс чтения проходит через ИИ-ассистируемый второй мозг, и RSS никогда в него чисто не вписывался. Используемый мной ридер держал приличный доступ к API за платным тарифом, и даже тогда его модель данных — и модель каждого конкурента, будь то FOSS или коммерческая, — была плоским списком статей. Ни один из них не был создан с расчётом на ИИ-клиентов как на потребителей первого класса, поэтому не было способа передать агенту что-то более богатое, чем «вот несколько непрочитанных элементов».

Reed существует, чтобы исправить это. Ленты, статьи, авторы, темы и теги — это узлы и рёбра в графе, а не строки в таблице, поэтому ИИ-клиент может перемещаться по связям — переходить от элемента к его темам, к связанным темам, к связанным элементам из других лент — вместо того, чтобы просто листать список. Это началось как прототип на выходных и превратилось в повседневный инструмент.

Статус

Публичная бета, до версии 1.0.0. Вехи M0–M6 завершены: фундамент, ходячий скелет, пригодный для использования ридер, готовность к миграции, живой граф (извлечение тем, граф сходства), полный API и интеграции (лист общего доступа, экспорт/импорт, API тем) и MCP-сервер с 27 инструментами, предоставляющий весь граф ИИ-клиентам через stdio и HTTP. См. docs/roadmap/milestones.md для актуального статуса и разделы дорожной карты ниже, чтобы узнать, что осталось до v1.0.0.

Цели дизайна

  • Простой и быстрый интерфейс чтения RSS

  • Полностью публичный REST API (первоклассный, а не послесловие)

  • MCP-сервер для интеграции с ИИ-клиентами и обхода графа

  • Однопользовательский, самостоятельно размещаемый — без SaaS, без облачного сервиса

  • Нулевые эксплуатационные расходы — одна команда docker-compose up для запуска

Технологии

  • Python — язык приложения для всех компонентов

  • Kuzu — встроенная графовая база данных

  • FastAPI — REST API и документация OpenAPI

  • FastMCP — MCP-сервер

  • Vue 3 + Vite — веб-интерфейс (трёхпанельный ридер, управление с клавиатуры)

  • Docker Compose — основное распространение и развёртывание

Самостоятельное размещение

Reed ещё не опубликован как версионированный релиз — образ Docker на GHCR и пакет PyPI появятся с v1.0.0. До тех пор запускайте его из исходного кода:

git clone https://github.com/simonives/reed
cd reed
pip install -e .
reed serve

Или соберите образ Docker локально (соответствуя тегу, который ожидает docker-compose.yml, чтобы docker compose up подхватил его без правок):

git clone https://github.com/simonives/reed
cd reed
docker build -t ghcr.io/simonives/reed:latest .
cp .env.example .env   # add your REED_API_KEY
docker compose up

В любом случае установите настоящий REED_API_KEY перед запуском — см. .env.example и CONTRIBUTING.md для настройки локальной разработки.

Дорожная карта к v1.0.0

Что осталось, прежде чем бета-ярлык будет снят:

  • Веб-сайт: живой сайт проекта с инструкциями по быстрому старту и установке, размещённый на GitHub Pages.

  • Полировка распространения: конвейер релизов построен и проверен в пробном режиме, но настоящий тег v1.0.0 ещё не запушен.

  • Проверка аутентификации для публичного хостинга: текущая модель аутентификации с одним статическим API-ключом была разработана для развёртывания в локальной сети с самостоятельным размещением. Прежде чем v1.0.0 официально одобрит публичный облачный хостинг (Railway, Render, Fly.io), эта модель требует отдельной проверки, отслеживаемой как отдельная проблема GitHub.

Отслеживайте актуальный прогресс в docs/roadmap/milestones.md и в Issues и Milestones репозитория.

Дорожная карта после v1.0.0

Идеи, уже определённые для рассмотрения после первоначального выпуска. Ни одна из них пока не является обязательством.

  • Списки наблюдения, поддерживаемые пользователем: постоянный набор тем или описаний интересов, который помечает новые входящие элементы, соответствующие этим интересам, независимо от того, через какую ленту или путь извлечения тем они пришли.

  • Сохранённые представления обхода графа: именованные, переиспользуемые графовые запросы помимо текущих специальных инструментов обхода.

  • Моделирование авторов и соавторства: рассмотрение авторов как полноценных графовых сущностей с их собственными связями, а не просто метаданных элементов.

  • Планируемое обнаружение: опциональная функция периодического сканирования нового контента за пределами лент, на которые пользователь уже подписан, а не ограничение уже загруженным.

См. docs/roadmap/open-decisions.md в репозитории для полного списка вопросов по дизайну, из которых они взяты.

Лицензия

AGPL v3

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables intelligent RSS feed management with AI-powered semantic search, advanced filtering, and a comprehensive reading workflow. Supports OPML parsing, article organization with status tracking, and token-efficient browsing of large feed collections.
    6 npm
    5
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables AI assistants to interact with a user's personal feed subscriptions, articles, highlights, notes, and tags through natural language, supporting tasks like search, summaries, tagging, and read-status management.
    1
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    Enables AI clients to search, read, and analyze a local SQLite knowledge base built from the full public archives of people you follow, bookmark, or subscribe to, with tools for onboarding, querying, and topic tracking.
    12
    8
    MIT