🌐 intelligence-hub-mcp

Multi-Domain Intelligence Intake, 80:20 Crossover Synthesis & Publishing MCP Server

異なる複数の先端分野（AI/バイブコーディング、合成生物学、神経科学、暗号資産、医療、リバースエンジニアリング）の最新動向を並行収集し、80:20 パレート分離 ＆ 異分野交差点（Crossover）分析 を行って構造化インサイトを出力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 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)    │
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                            │               │
            ┌───────────────┴────┐     ┌────┴──────────────┐
            │ intelligence-hub-mcp│     │  ocr-mcp-server   │
            │  (80:20 Crossover) │     │ (Deep MAD Review) │
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                            │                   │
                            └─────────┬─────────┘
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                    │       news-site-coral         │
                    │  (WIRED Narrative Publishing) │
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1. 多層インテーク (intake/):

   • Type A (RSS/Atom): bioRxiv (SynthBio / Neuroscience), medRxiv, Zenn, Ethereum Research, Paradigm

   • Type B (公開 API): Hacker News (Firebase API), arXiv (Atom API)

   • Type C (ブラウザ/裏API): GitHub Trending (Phase 2)

   • スマートスキップ: interval_hours 判定により不要な頻回リクエストを自動防止

2. 知性化 & 永続化 (storage/ & analysis/):

   • LanceDB (PyArrow): IntelligenceRecord のメタデータ ＋ 768dim ベクトル埋め込み永続化

   • 80:20 パレート分析: 定点観測 80% ＋ セレンディピティ飛び地 20%

   • クロスオーバー抽出: 異なるジャンル間の構造的アナロジーと相互応用可能性を LLM で抽出

3. パブリッシュ & 連携 (mcp/):

   • 構造化データ（CrossoverDigest）に suggested_themes / suggested_tags を付与し、Hermes Agent を通じて X (140字スレッド) / Note (エッセイ) / Coral Magazine (WIRED型3段構成HTML) へマルチチャネル配信。

Related MCP server: worldmonitor-mcp

🚀 クイックスタート

依存関係の同期

uv sync --all-groups

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

定期収集 CLI の実行 (Cron / 一括実行)

uv run intelligence-hub-cron

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