readhn

Servidor MCP de HackerNews nativo para IA. Encuentra contenido de HN que importa con señales de calidad explicables.

Qué hace

Descubre — Filtra historias por palabras clave, puntuaciones y tiempo. Obtén resultados clasificados con señales de calidad.

Confía — Encuentra expertos en el dominio. Mira quién habla y por qué son relevantes. Propagación de EigenTrust desde expertos semilla.

Comprende — Cada resultado explica el POR QUÉ. 5 señales: profundidad de práctica (30%), profundidad de hilo (20%), participación de expertos (20%), velocidad (15%), referencias (15%).

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Inicio rápido

# Install
pip install readhn

# Auto-configure supported AI agents
readhn setup

readhn setup detecta las rutas de configuración de Claude Code, Codex, Cursor, Claude Desktop, Cline, Windsurf y OpenCode, y añade el servidor MCP readhn.

Indicadores de configuración útiles:

readhn setup --list              # Show detected agents
readhn setup --dry-run           # Preview config changes only
readhn setup --agents "Cursor"  # Configure only specific agents

Después de la configuración, tu agente de IA descubre automáticamente readhn y lo usa cuando haces preguntas sobre HN.

Uso

Pregunta a tu agente de IA:

• "Muéstrame las mejores historias de HN sobre Rust esta semana"

• "Encuentra expertos que escriban sobre bases de datos en HN"

• "¿Qué dijeron los profesionales sobre las redes de Kubernetes?"

El agente llama a las herramientas de readhn, obtiene resultados con señales de calidad y explica por qué se eligió cada resultado.

Configuración (opcional)

export HN_KEYWORDS="ai,llm,rust,distributed-systems,databases"  # Default filter keywords
export HN_MIN_SCORE="50"                                         # Minimum story score
export HN_EXPERTS="tptacek,simonw,antirez,ept,jepsen"           # Seed experts for trust
export HN_TIME_HOURS="24"                                        # Time window

Cómo funciona

Cuando haces preguntas sobre HN, tu agente de IA utiliza estas herramientas:

• discover_stories() — Historias principales filtradas por palabras clave/puntuación/tiempo, clasificadas por señales de calidad

• search() — Búsqueda en Algolia con clasificación explicable

• find_experts() — Encuentra expertos usando EigenTrust en el grafo de comentarios

• expert_brief() — Perfil de usuario + actividad + puntuación de confianza

• story_brief() — Historia + comentarios principales + señales en una sola llamada

• thread_analysis() — Árbol de comentarios completo con señales de calidad por comentario

Cada respuesta incluye un desglose de señales: por qué se eligió cada resultado.

Licencia

MIT