readhn

AI 原生 HackerNews MCP 服务器。通过可解释的质量信号，找到重要的 HN 内容。

功能

发现 — 按关键词、分数、时间筛选故事。获取带有质量信号的排名结果。

信任 — 找到领域专家。了解谁在讨论以及他们为何重要。基于种子专家的 EigenTrust 传播。

理解 — 每个结果都解释为什么。5 个信号：实践者深度（30%）、讨论深度（20%）、专家参与度（20%）、热度（15%）、引用（15%）。

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快速开始

# Install
pip install readhn

# Auto-configure supported AI agents
readhn setup

readhn setup 自动检测 Claude Code、Codex、Cursor、Claude Desktop、Cline、Windsurf 和 OpenCode 的配置路径，并添加 readhn MCP 服务器。

有用的设置参数：

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

设置完成后，你的 AI 代理会自动发现 readhn，并在你提出 HN 问题时使用它。

用法

向你的 AI 代理提问：

• "给我看本周关于 Rust 的 HN 热门故事"

• "在 HN 上找写数据库的专家"

• "实践者对 Kubernetes 网络有什么看法？"

代理调用 readhn 工具，获取带有质量信号的结果，并解释每个结果为何重要。

配置（可选）

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

工作原理

当你提出 HN 问题时，你的 AI 代理会使用这些工具：

• discover_stories() — 按关键词/分数/时间筛选热门故事，按质量信号排名

• search() — Algolia 搜索，带可解释排名

• find_experts() — 使用 EigenTrust 在评论图上查找领域专家

• expert_brief() — 用户资料 + 活跃度 + 信任分数

• story_brief() — 故事 + 热门评论 + 信号，一次调用

• thread_analysis() — 完整评论树，每条评论带质量信号

每个响应都包含信号分解：为什么选择每个结果。

许可证

MIT