🌐 intelligence-hub-mcp

Multi-Domain Intelligence Intake, Deep Academic Research, Tech Explainer, 80:20 Crossover Synthesis & Multi-Channel Publishing MCP Server

異なる複数の先端分野（自律型AI/開発動向、合成生物学、神経科学、暗号プロトコル、分子医療、低レイヤー解析）の最新動向を並行収集し、ocr-mcp-server 学術資源（4大学術DB・PDF全文OCR・MAD査読）のフル活用 ＆ 4大目的別コンテンツ生成（実践技術ブログ / 先端論文解説 / プロトコル構造論 / WIRED交差点特集） を行って自社メディア（Coral Magazine）やSNSへ自動配信するインテリジェンス・ハブ MCP サーバー。

🏛️ Hermes エコシステム＆ Tri-MCP 協調アーキテクチャ

本 MCP サーバーは Hermes AI Agent (Master Orchestrator) の傘下で、学術深掘り（ocr-mcp-server）および自社メディア配信（news-site-coral）と対等なピアとして連携します。

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                    │      🪐 Hermes AI Agent       │
                    │      (Master Orchestrator)    │
                    └───────┬───────────────┬───────┘
                            │               │
            ┌───────────────┴────┐     ┌────┴──────────────┐
            │ intelligence-hub-mcp│◄────┤  ocr-mcp-server   │
            │ (Deep Research/Pub)│     │ (PDF OCR/MAD/DBs) │
            └────────────────────┘     └───────────────────┘
                            │                   │
                            └─────────┬─────────┘
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                    │       news-site-coral         │
                    │ (WIRED/Tech Deep-Dive Pub)    │
                    └───────────────────────────────┘

🎯 目的別 4 大コンテンツ生成ジャンル

情報源の特性と読者の目的に応じて、以下の 4 つの専用パイプラインで高品質な記事を生成します。

ジャンル	対象ソース	読者・用途	必須構成要素
① OSS・ツール徹底解剖(Tech Deep-Dive)	GitHub Trending, HN Show, Zenn	実務エンジニア向け「導入・活用」	・TL;DR (要点・置換対象)・How it works (仕組み・高速化原理)・Code (インストール & コードスニペット)・Comparison (競合との定量比較表)
② 先端論文・サイエンス解説(Research Digest)	arXiv (cs.AI/RO), bioRxiv, medRxiv+ `ocr-mcp-server` 学術DB	リサーチャー/AI技術者向け「最新理論の深掘り」	・完全書誌カード (所属大学・学会採択・年月)・研究の系譜 (先行サーベイ・引用グラフ)・生ベンチマーク表 (PDF Table抽出データ)・MAD 査読クリティーク (強み・限界)
③ プロトコル・セキュリティ構造論(Protocol & Security)	Ethereum Research, Vitalik Blog, 逆解析	Web3/セキュリティエンジニア向け「設計思想・安全性」	・設計背景 (なぜこの仕様が必要か)・暗号学的・プロトコル的仕組み・攻撃ベクトルとセキュリティ対策
④ 異分野交差点ナラティブ(WIRED Crossover)	上記複数ドメインの横断	意思決定者/知的読者向け「大局的パラダイムシフト」	・Scene-setting (Italicリード文)・The Paradigm Shift (越境シナジー+比較表)・The Philosophical Horizon (未来への問い)

🛡️ 学術資源フル活用の 4 層ディープ・リサーチ

Deep Fetch & 4大学術DB: openalex_client / crossref_client / semantic_scholar_client から、著者所属、学会採択、引用グラフ、先行サーベイを自動解決。
PDF Resolver & Surya OCR: arXiv / bioRxiv の原著 PDF を自動解決し、Table（生データ数値）や数式を含む全文を Markdown 抽出。
Multi-Agent Debate (MAD) 査読: Proponent（推進派）、Critic（批判派・再現性検証）、Judge（総括）による多角的査読レポートを生成。
Quality Gate & Multi-Channel Distribution: Coral Magazine（HTML）、X (140字 3連スレッド)、Note (エッセイ) を同時生成。

🚀 クイックスタート

依存関係の同期

uv sync --all-groups

全テストの実行

uv run pytest

レイヤー境界検証 (Spaghetti Guard)

npx @naoya.k/spaghetti-guard check

自動収集＆パブリッシュ CLI の実行

# 全チャンネル収集 ＋ ジャンル別記事起稿（例: 論文解説）
uv run intelligence-hub-publish --genre paper

# OSS 技術解剖
uv run intelligence-hub-publish --genre tech

# プロトコル構造論
uv run intelligence-hub-publish --genre protocol

# WIRED 異分野交差点特集
uv run intelligence-hub-publish --genre crossover

MCP サーバーの起動 (Stdio Transport)

uv run intelligence-hub-mcp

🛠️ 公開 MCP ツール

fetch_intelligence_feed(category=None, limit_per_channel=None, force_fetch=False): 最新フィードを並行取得し LanceDB に保存 (interval_hours 判定付き)
search_intelligence(query, category=None, limit=10): セマンティックベクトル類似度検索
list_intelligence_records(category=None, is_serendipity=None, limit=50): 保存済み記事のフィルタ一覧
generate_crossover_digest(period="daily", fetch_latest_first=True): 異分野交差点レポート＆ Coral 推奨タグ付き構造化データを生成
get_feed_status(): 監視中フィードの設定・インターバル状態・LanceDB 統計確認