用于日常研究+新闻报纸的MCP服务器
 
自动化 模型上下文协议（MCP）服务器 它发现、抓取、处理和总结研究论文和新闻文章，以HTML、PDF和JSON格式生成精美的日报。
🌟 特性
- 多源发现：自动从以下位置发现内容：
- arXiv、PubMed、Crossref、bioRxiv（研究论文） - 期刊RSS提要（自然、科学等） - 新闻来源（麻省理工学院技术评论、Ars Technica、谷歌新闻）
- AI驱动的总结：用途 谷歌双子座 和 OpenAI GPT-4 生成：
- 引人注目的标题 - TL；DR摘要 - 关键要点 - 显著性分析 - 局限性
- 智能处理:
- 跨源重复数据删除 - 使用嵌入进行相关性评分 - 时效性和可信度权重 - 自动分段分配
- 精美的报纸输出:
- 专业的HTML设计 - PDF生成 - JSON元数据导出 - 多个部分（热门研究、新闻、工具等）
- 法律与道德:
- 尊重 robots.txt - 每个域的速率限制 - 合理使用合规性 - 元数据仅适用于付费内容
📋 需求
- Python 3.8+
- OpenAI API密钥（用于嵌入和GPT-4）
- Google Gemini API密钥（用于摘要）
- 可选：PostgreSQL、Elasticsearch、wkhtmltopdf
🚀 快速开始
1.克隆和设置
git clone https://github.com/abhishek7467/mcp-research-bot.git
cd "mcp-research-bot"
# Create virtual environment
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt2.配置API密钥
# Copy environment template
cp .env.example .env
# Edit .env and add your API keys
nano .env所需API密钥：
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key-here
GEMINI_API_KEY=your-gemini-key-here
CROSSREF_EMAIL=your-email@example.com3.配置主题和源
编辑 config/config.yaml:
topics:
- "machine learning"
- "quantum computing"
- "CRISPR gene editing"4.运行你的第一代
# Single run for today
python mcp_orchestrator.py --topics "machine learning" "AI" --max-items 50
# Backfill last 7 days
python mcp_orchestrator.py --backfill 7
# Run on schedule (daily at 2 AM UTC)
python mcp_orchestrator.py --schedule📁 项目结构
MCP Server for daily/
├── config/
│ └── config.yaml # Main configuration
├── src/
│ ├── ai/
│ │ ├── summarizer.py # Gemini/OpenAI summarizer
│ │ └── headline_generator.py # Headline generation
│ ├── discovery/
│ │ └── discovery_manager.py # API discovery (arXiv, PubMed, etc.)
│ ├── scrapers/
│ │ └── scraper_manager.py # Web scraping with robots.txt
│ ├── extractors/
│ │ └── extractor_manager.py # Content extraction
│ ├── processors/
│ │ ├── deduplicator.py # Deduplication logic
│ │ └── scorer.py # Relevance scoring
│ ├── generators/
│ │ └── newspaper_generator.py # HTML/PDF generation
│ ├── storage/
│ │ └── database.py # SQLite/PostgreSQL
│ └── utils/
│ ├── logger.py # Logging setup
│ ├── config_loader.py # Config management
│ └── notifier.py # Slack/Email notifications
├── data/ # Generated data
│ ├── newspapers/ # Daily newspapers
│ │ └── YYYY-MM-DD/
│ │ ├── newspaper.json
│ │ ├── newspaper.html
│ │ └── newspaper.pdf
│ ├── cache/ # Cached data
│ └── mcp.db # SQLite database
├── logs/ # Log files
├── mcp_orchestrator.py # Main entry point
├── requirements.txt # Dependencies
├── .env.example # Environment template
└── README.md # This file🎯 使用示例
基本用法
# Single topic, today's date
python mcp_orchestrator.py --topics "protein folding"
# Multiple topics, specific date
python mcp_orchestrator.py --topics "NLP" "transformers" --date 2025-10-15
# Limit items processed
python mcp_orchestrator.py --topics "robotics" --max-items 30高级用法
# Backfill last 5 days
python mcp_orchestrator.py --backfill 5 --topics "climate change"
# Run scheduled job (keeps running)
python mcp_orchestrator.py --schedule
# Custom config file
python mcp_orchestrator.py --config my_config.yaml --topics "blockchain"程序化使用
from mcp_orchestrator import MCPOrchestrator
# Initialize
orchestrator = MCPOrchestrator(config_path='config/config.yaml')
# Run pipeline
newspaper = orchestrator.run_pipeline(
topics=['deep learning', 'computer vision'],
date='2025-10-29',
max_items=100
)
print(f"Generated: {newspaper['paths']['html']}")⚙️ 配置
AI模型选择
在 config/config.yaml:
ai_models:
summarizer: "gemini" # or "openai"
headline_generator: "gemini" # or "openai"
embeddings: "openai" # for relevance scoring
gemini_model: "gemini-1.5-pro-latest"
openai_chat_model: "gpt-4o"
openai_embedding_model: "text-embedding-3-small"评分权重
scoring:
weights:
relevance: 0.35 # Semantic similarity to topics
recency: 0.25 # How recent the publication
credibility: 0.20 # Source reputation
novelty: 0.20 # Uniqueness
relevance_threshold: 0.6速率限制
crawling:
rate_limit_per_second: 1.0
max_crawl_per_source: 200
respect_robots_txt: true
timeout_seconds: 30📊 输出格式
1.JSON(newspaper.json)
{
"date": "2025-10-29",
"title": "Daily Research Bulletin: Machine Learning",
"sections": [
{
"id": "top_research",
"title": "Top Research Picks",
"items": [
{
"id": "arXiv:2501.01234",
"headline": "Scaling GNNs to Trillion-edge Graphs",
"tldr": "Introduces sparse attention for GNNs...",
"bullets": ["...", "..."],
"score": 0.92
}
]
}
]
}2.HTML(newspaper.html)
专业报纸风格布局，包括：
- 标题和日期
- 目录
- 有文章的章节
- 可点击的源链接
- 元数据页脚
3.PDF(newspaper.pdf)
从HTML生成的可打印PDF。
🔧 高级功能
数据库选项
SQLite（默认）：
storage:
database:
type: "sqlite"
path: "./data/mcp.db"PostgreSQL：
storage:
database:
type: "postgresql"
host: "localhost"
port: 5432
database: "mcp_research"
user: "mcp_user"
password: "your_password"通知
松弛：
notifications:
enabled: true
slack:
webhook_url: "https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK"电子邮件：
notifications:
email:
smtp_host: "smtp.gmail.com"
smtp_port: 587
username: "your_email@gmail.com"
password: "your_app_password"调度
Cron表达式：
schedule:
enabled: true
cron: "0 2 * * *" # Daily at 2 AM UTC
timezone: "UTC"📝 日志记录
日志将写入：
- 控制台（彩色，信息级别）
logs/mcp.log（详细，调试级别，以10MB旋转）
# Adjust log level in config/config.yaml
logging:
level: "INFO" # DEBUG, INFO, WARNING, ERROR🤝 贡献
欢迎投稿！拜托：
- 分叉存储库
- 创建要素分支
- 进行更改
- 如果适用，添加测试
- 提交拉取请求
📜 许可证
MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件
⚠️ 法律与道德
- Robots.txt合规性：始终遵守robots.txt指令
- 速率限制：强制礼貌爬行（默认为1个请求/秒）
- 合理使用：仅存储付费墙内容的元数据
- 归因：所有来源均正确引用和链接
- DMCA合规性：根据有效的删除请求删除内容
🐛 故障排除
API密钥错误
# Verify keys are set
source .env
echo $OPENAI_API_KEY
echo $GEMINI_API_KEYPDF生成问题
# Install wkhtmltopdf
sudo apt-get install wkhtmltopdf # Ubuntu/Debian
brew install wkhtmltopdf # macOS
# Or use weasyprint (pure Python)
# Set in config.yaml:
# output:
# pdf_engine: "weasyprint"缺少的依赖
# Reinstall all dependencies
pip install --upgrade -r requirements.txt📞 支持
- 问题:
- 电子邮件: abhishek746781@gmail.com
- 文档：参见
docs/文件夹
🙏 致谢
- 用于GPT-4和嵌入API的OpenAI
- Google for Gemini API
- arXiv、PubMed、Crossref用于研究API
- 开源社区
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由以下材料制成❤️ 面向研究人员和知识寻求者