modou-tools-mcp

Die globale Tech-Intelligence-Zentrale für chinesische Entwickler.

Ein MCP-Server, der in einen Agenten eingebaut werden kann, um globalen Tech-Intelligence zu sammeln: Auf der englischen Seite GitHub-Trends, arXiv-Paper, HN-Hotposts, Exa-Semantiksuche, SEC-US-Aktienberichte; auf der chinesischen Seite tief in 掘金, 知乎, B站, A-Aktien-Finanzberichte. Alle Tools ohne API-Key, ohne Kosten, direkt aus China erreichbar – das ist der größte Unterschied zu Lösungen wie Exa / Firecrawl / Perplexity, die Abonnements und Keys erfordern.

Schnellstart (Cloud-gehostete Version)

In MCP-fähigen Clients (Claude Code / Cherry Studio / Kimi Playground usw.) fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu, um sich zu verbinden – ohne lokale Installation von Abhängigkeiten:

{
  "mcpServers": {
    "modou-tools": {
      "command": "uvx",
      "args": ["modou-tools-mcp@latest"]
    }
  }
}

Lokale Bereitstellung (volle Funktionen)

Die Cloud-gehostete Version enthält aus Kompatibilitätsgründen keine lokale Suche (siehe bekannte Einschränkungen). Für volle Funktionen lokal ausführen:

# 本机 Python 环境（建议 3.10+）
pip install modou-tools-mcp

{
  "mcpServers": {
    "modou-tools": {
      "command": "uvx",
      "args": ["modou-tools-mcp@latest"]
    }
  }
}

Oder direkt mit dem Repository-Quellcode ausführen (Entwicklungsmodus):

git clone https://github.com/xihongshi567/modou-tools-mcp
cd modou-tools-mcp
pip install -e .
claude mcp add modou-tools -- python "D:/okok/modou-tools-mcp/src/modou_tools_mcp/server.py"

Tool-Liste

Alle Tools geben eine einheitliche Struktur zurück: bei Erfolg {"ok": true, ...}; bei Fehler {"ok": false, "error": "...", "detail": "..."}.

Ein vollständiges Szenario: Recherche zur „RAG-Technologierichtung“

Ein Agent erhält eine Rechercheaufgabe – modou-tools unterstützt die gesamte Kette:

1. Eröffnung: exa_search("retrieval augmented generation trends 2026") – globale Trends ausloten

2. Akademisches Update: arxiv_search("cat:cs.CL AND all:RAG") – neueste Paper ansehen

3. Community beobachten: juejin_recommended / fetch_hot_topics(zhihu) – sehen, was im Inland diskutiert wird

4. Originaltext holen: fetch_page(url) – den Inhalt von Schlüsselartikeln erfassen

5. Bericht lesen: parse_pdf(url) – PDF-Whitepaper parsen

6. Daten prüfen: github_search_repos("RAG framework") – Projekt-Hype ansehen

Designprinzipien

• Reine Erfassung: keine LLM-Verarbeitung (der Agent selbst fasst zusammen und destilliert), der Server bleibt leichtgewichtig

• Null Abhängigkeiten: außer dem optionalen GITHUB_TOKEN ist kein Key erforderlich; Exa nutzt den offiziellen kostenlosen Endpunkt

• Fehler unterbrechen nicht: Ein einzelner Tool-Fehler gibt einen strukturierten Fehler zurück, der Agent kann andere Wege gehen und es erneut versuchen

Umgebungsvariablen

Entwicklung

# 离线冒烟（结构检查，不依赖网络）
python smoke_test.py

# 在线验证全部工具
python scripts/verify_online.py

Bekannte Einschränkungen

• web_search hängt von lokalem SearXNG ab (docker start searxng); in der Cloud-gehosteten Version ist dieses Tool nicht verfügbar

• GitHub ohne Token nur 60-mal/h (bei erschöpftem Kontingent wird eine 403-Meldung zurückgegeben); SEC gelegentlich 503 – erneut versuchen; 东方财富-Schnittstelle gelegentlich getrennt (integrierter 3-maliger Retry)

• Der kostenlose Exa-Endpunkt hat ein Limit; bei starker Nutzung kann er eingeschränkt sein

• Die 掘金-Suchschnittstelle erfordert einen Login und wird nicht bereitgestellt; für 掘金-Artikelvolltexte muss fetch_page verwendet werden

• Gescannte PDFs geben eine Warnung is_scanned=true zurück (keine OCR)