Content Core

内容核心

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通过统一的异步Python API、CLI或MCP服务器从URL、文件和文本中提取、处理和汇总内容。

支持格式

快速开始

pip install content-core

import content_core

result = await content_core.extract_content(url="https://example.com")
print(result.content)

或者零安装：

uvx content-core extract "https://example.com"

CLI使用情况

Content Core提供了一个统一的 content-core 命令，带有用于提取、摘要和MCP服务器的子命令。

提取

# From a URL
content-core extract "https://example.com"

# From a file
content-core extract document.pdf

# With JSON output
content-core extract document.pdf --format json

# With a specific engine
content-core extract "https://example.com" --engine firecrawl

# From stdin
echo "some text" | content-core extract

总结

# Summarize text
content-core summarize "Long article text here..."

# With context
content-core summarize "Long text" --context "bullet points"

# From stdin
cat article.txt | content-core summarize --context "explain to a child"

MCP服务器

content-core mcp

配置

# Set persistent config
content-core config set llm_provider anthropic
content-core config set llm_model claude-sonnet-4-20250514

# List current config
content-core config list

# Delete a config value
content-core config delete llm_provider

配置存储在 ~/.content-core/config.toml优先级：命令标志>环境变量>配置文件>默认值。

使用uvx进行零安装

所有命令无需安装即可使用 uvx:

uvx content-core extract "https://example.com"
uvx content-core summarize "text" --context "one sentence"
uvx content-core mcp

Python API

提取

import content_core

# From a URL
result = await content_core.extract_content(url="https://example.com")

# From a file
result = await content_core.extract_content(file_path="document.pdf")

# From text
result = await content_core.extract_content(content="some text")

# With engine override
from content_core import ContentCoreConfig
config = ContentCoreConfig(url_engine="firecrawl")
result = await content_core.extract_content(url="https://example.com", config=config)

摘要

import content_core

summary = await content_core.summarize("long article text", context="bullet points")

配置

from content_core import ContentCoreConfig

config = ContentCoreConfig(
    url_engine="firecrawl",
    document_engine="docling",
    audio_concurrency=5,
)
result = await content_core.extract_content(url="https://example.com", config=config)

MCP集成

Content Core包括一个模型上下文协议（MCP）服务器，用于与Claude Desktop和其他MCP兼容的应用程序一起使用。

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "content-core": {
      "command": "uvx",
      "args": ["content-core", "mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

MCP服务器公开了两个工具： extract_content 和 summarize_content。两者都返回纯文本。

有关详细设置，请参阅 MCP文件.

克劳德代码技能

内容核心包括 SKILL.md 它教导AI代理如何使用它从外部源提取内容。要使其在Claude Code项目中可用，请将其复制到技能目录中：

# Download the skill
curl -o .claude/skills/content-core/SKILL.md --create-dirs \
  https://raw.githubusercontent.com/lfnovo/content-core/main/SKILL.md

安装后，Claude Code可以通过CLI使用内容核心从URL、文档和媒体文件中提取内容(uvx content-core)或MCP（如果已配置）。

AI提供商

内容核心使用 世界语 以支持多个LLM和STT提供商。通过更改配置来切换提供程序——无需更改代码：

# Use Anthropic for summarization
content-core config set llm_provider anthropic
content-core config set llm_model claude-sonnet-4-20250514

# Use Groq for transcription
content-core config set stt_provider groq
content-core config set stt_model whisper-large-v3

支持的提供商包括OpenAI、Anthropic、谷歌、Groq、DeepSeek、Ollama等。请参阅 世界语文档 查看完整列表。

配置

内容核心使用 ContentCoreConfig 由pydantic设置供电。设置按优先级顺序解析：构造函数args>环境变量(CCORE_*)>配置文件(~/.content-core/config.toml)>默认值。

环境变量

用于外部服务的API密钥经由它们的标准环境变量（例如。， OPENAI_API_KEY, FIRECRAWL_API_KEY, JINA_API_KEY).

代理配置

内容核心阅读标准 HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY / NO_PROXY 环境变量自动。不需要额外的配置。

可选依赖关系

# Docling for advanced document parsing (PDF, DOCX, PPTX, XLSX)
pip install content-core[docling]

# Crawl4AI for local browser-based URL extraction
pip install content-core[crawl4ai]
python -m playwright install --with-deps

# LangChain tool wrappers
pip install content-core[langchain]

# All optional features
pip install content-core[docling,crawl4ai,langchain]

与LangChain一起使用

当与一起安装时 langchain 此外，Content Core提供了与LangChain兼容的工具包装器：

from content_core.tools import extract_content_tool, summarize_content_tool

tools = [extract_content_tool, summarize_content_tool]

文档

• 使用指南 --Python API详细信息、配置和示例
• 处理器 --每种格式的内容提取是如何工作的
• MCP服务器 --Claude Desktop和MCP集成

发展

git clone https://github.com/lfnovo/content-core
cd content-core

uv sync --group dev

# Run tests
make test

# Lint
make ruff

许可证

该项目根据 MIT许可证.

贡献

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