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Fake News Rag MCP

MCP Server

一个基于RAG(检索增强生成)技术的虚假新闻检测系统,通过AI分析新闻文章的真实性,适用于新闻真实性验证和内容审核场景。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
TypeScriptAI分析搜索

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

Nivedithabp

提供方

Nivedithabp

最后核验

2026/5/17 20:20

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

虚假新闻RAG系统

一个完整的RAG(检索增强生成)应用程序,使用人工智能分析新闻文章的真实性。使用MCP服务器、Next.js前端和Kaggle数据集构建。

🚀 快速开始

1.设置

git clone 
cd fake-news-rag-mcp
npm install

2.配置环境

cp .env.example .env
# Edit .env with your Kaggle credentials (required for dataset download)

3.下载数据集

chmod +x kaggle/download_kaggle.sh
./kaggle/download_kaggle.sh

4.启动系统

npm run dev

5.访问申请

  • 前端: http://localhost:3000(或下一个可用端口)
  • MCP服务器: http://localhost:4000
  • 健康检查: http://localhost:4000/health

🎯 特性

  • ✅ AI驱动的分析:用置信度检测假新闻
  • ✅ 实时处理:即时分析新闻内容
  • ✅ 免费模型:使用拥抱无脸模型(无API成本!)
  • ✅ 现代用户界面:干净、响应迅速的Next.js界面
  • ✅ MCP协议:符合JSON-RPC 2.0标准的服务器
  • ✅ 矢量搜索:模拟向量库(松果就绪)

📊 运作原理

  1. 数据处理:下载并预处理Kaggle虚假/真实新闻数据集
  2. 矢量存储器:将文章转换为嵌入以进行相似性搜索
  3. RAG 流程:检索相关文章并生成AI响应
  4. 分析:提供信心评分和详细解释

🔧 当前状态

  • 矢量数据库:MockVectorStore(松果连接问题)
  • 嵌入:模拟嵌入(HuggingFace API问题)
  • LLM:基于规则的回答,带有置信度得分
  • 数据集:2000篇平衡文章(1000篇假文章,1000篇真文章)

💡 查询示例

在web界面中尝试以下操作:

  • “嘿,脸书,你们中的一些人可能知道,我是比尔·盖茨。如果你点击那个分享链接,我会给你5000美元……”
  • “假新闻和真新闻的主要区别是什么?”
  • “我们如何检测假新闻?”

🛠️ 发展

地方发展

# Start MCP server
cd mcp-server && npm run dev

# Start frontend (separate terminal)
cd frontend && npm run dev

Docker(替代方案)

docker-compose up -d

🔌 API使用

查询新闻

curl -X POST http://localhost:4000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "mcp.invoke",
    "params": {
      "tool": "mcp.rag.query",
      "params": {
        "query": "Is this fake news?",
        "topK": 3
      }
    }
  }'

检查状态

curl http://localhost:4000/health

🐛 故障排除

常见问题

  1. 端口冲突:系统自动查找可用端口
  2. API错误:退回到模拟/基于规则的响应
  3. 数据集问题:在中检查Kaggle凭据 .env

日志

# View server logs
npm run dev 2>&1 | grep "\[0\]"

📁 项目结构

├── kaggle/           # Dataset processing
├── mcp-server/       # MCP server (port 4000)
├── frontend/         # Next.js app (port 3000+)
├── tests/           # Test suites
└── .env             # Configuration

🚀 生产

部署到Vercel

cd frontend
vercel --prod

环境变量

  • KAGGLE_USERNAME:您的Kaggle用户名
  • KAGGLE_KEY:您的Kaggle API密钥
  • PINECONE_API_KEY:(可选)用于松果体矢量数据库
  • VECTOR_DB_PROVIDER: mockpinecone

📄 许可证

MIT许可证-有关详细信息,请参阅许可证文件。

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准备好检测假新闻了吗?启动系统,问你的第一个问题! 🕵️‍♀️📰

目录标签

目录标签

TypeScriptAI分析搜索虚假新闻检测本地部署内容审核RAG技术新闻真实性

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

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