情绪分析器MCP服务器

具有情感检测和上下文理解的高级情感分析-模型上下文协议服务器

![MCP Server](https://modelcontextprotocol.io) ![Python](https://python.org) ![License: MIT](https://opensource.org/licenses/MIT) ![Discover](https://mcpdiscovery.reposte.world)

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🎯 概述

这 情绪分析器 是一个复杂的MCP服务器，提供多维情感分析和高级情感检测。它超越了简单的积极/消极分类，以了解微妙的情绪状态、强度水平和情境情绪变化。

主要特点

🎭 情绪检测：识别8种主要情绪（快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶、厌恶、信任、期待）
📊 多维分析：情绪极性、强度和信心评分
🧠 情境理解：识别讽刺、反讽和依赖于上下文的情绪
🌐 多语言支持：分析20多种语言的文本
⚡ 高性能：平均响应时间低于50毫秒
🔌 MCP协议：完全符合模型上下文协议
🛠️ 多个接口：CLI、API和MCP服务器模式

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📦 安装

通过pip（发布时）

pip install claudette-sentiment-analyzer

通过npm（发布时）

npm install @claudette-mcp/sentiment-analyzer

来源

git clone https://github.com/claudette-mcp/sentiment-analyzer.git
cd sentiment-analyzer
pip install -e .

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🚀 用法

作为MCP服务器

添加到MCP客户端配置中：

{
  "mcpServers": {
    "sentiment": {
      "command": "claudette-sentiment-analyzer",
      "args": ["--mode", "server"]
    }
  }
}

作为CLI工具

# Analyze single text
sentiment-analyzer analyze "I absolutely love this product! It exceeded my expectations."

# Analyze from file
sentiment-analyzer analyze --file reviews.txt

# Get detailed emotion breakdown
sentiment-analyzer analyze --detailed "I'm feeling conflicted about this decision."

# Batch analysis
sentiment-analyzer batch --input data.csv --output results.csv

作为Python库

from claudette_sentiment_analyzer import SentimentAnalyzer

# Initialize analyzer
analyzer = SentimentAnalyzer()

# Analyze text
result = analyzer.analyze(
    text="I absolutely love this product! It exceeded my expectations.",
    include_emotions=True,
    include_intensity=True
)

# Get results
print(f"Sentiment: {result.sentiment}")  # positive
print(f"Score: {result.score:.2f}")      # 0.95
print(f"Confidence: {result.confidence:.2%}")  # 98%
print(f"Dominant emotion: {result.dominant_emotion}")  # joy

# Access emotions
for emotion, score in result.emotions.items():
    print(f"{emotion}: {score:.2f}")

作为REST API

# Start API server
claudette-sentiment-analyzer --mode api --port 3000

# Make request
curl -X POST http://localhost:3000/api/analyze \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "I absolutely love this product!",
    "options": {
      "include_emotions": true,
      "language": "auto"
    }
  }'

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🎭 情绪类别

主要情绪（普鲁契克之轮）

情绪	描述	示例指标
快乐	幸福、快乐、满足	爱、幸福、兴奋、美妙
悲伤	悲伤、悲痛、失望	悲伤、不快乐、失望、哭泣
愤怒	愤怒、沮丧、恼怒	愤怒、狂怒、恼怒、愤怒
恐惧	焦虑、担心、恐惧	害怕、害怕、担心、害怕
惊喜	震惊，惊讶	震惊，惊讶，惊讶，出乎意料
厌恶	令人反感、蔑视、厌恶	恶心、恶心、令人反感
信任	接受、自信、认可	信任、自信、可靠、诚实
预期	期望、兴趣、警惕	兴奋、渴望、希望、期待

情绪极性

积极的：良好、认可、乐观（评分：0.5至1.0）
中性：平衡、实事求是、客观（评分：-0.5至0.5）
负面的：不利、批判性、悲观（评分：-1.0至-0.5）

强度等级

很强：0.8-1.0（极度情绪化的语言）
强壮的：0.6-0.8（明显情绪化）
适度：0.4-0.6（有点情绪化）
虚弱：0.2-0.4（温和的情绪基调）
最小化：0.0-0.2（接近中性）

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📊 输出示例

{
  "text": "I absolutely love this product! It exceeded my expectations.",
  "sentiment": {
    "polarity": "positive",
    "score": 0.95,
    "confidence": 0.98,
    "intensity": "very_strong"
  },
  "emotions": {
    "joy": 0.92,
    "trust": 0.68,
    "anticipation": 0.45,
    "surprise": 0.38,
    "sadness": 0.02,
    "anger": 0.01,
    "fear": 0.01,
    "disgust": 0.00
  },
  "analysis": {
    "dominant_emotion": "joy",
    "secondary_emotion": "trust",
    "emotional_complexity": "simple",
    "subjectivity": 0.89,
    "objectivity": 0.11,
    "sarcasm_detected": false,
    "irony_detected": false
  },
  "context": {
    "tone": "enthusiastic",
    "formality": "informal",
    "key_phrases": [
      "absolutely love",
      "exceeded my expectations"
    ],
    "modifiers": ["absolutely", "exceeded"]
  },
  "metadata": {
    "analysis_time_ms": 42,
    "language": "en",
    "word_count": 9,
    "sentence_count": 2,
    "model_version": "1.0.0"
  }
}

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🎨 特性

核心能力

✅ 情绪分类：阳性、阴性或中性 ✅ 情绪检测：8种主要情绪与信心得分 ✅ 强度分析：情感表达的强度 ✅ 上下文分析：了解背景和细微差别 ✅ 讽刺检测：识别讽刺或具有讽刺意味的陈述 ✅ 多语言：支持20多种语言 ✅ 基于方面：分析特定方面/主题的情绪

高级功能

🔬 比较分析：比较多个文本中的情绪 📈 趋势分析：跟踪情绪随时间的变化 🌍 文化意识：调整文化表达差异 🎯 特定领域：优化了评论、社交媒体、新闻等模型。 📊 聚合：总结文档集合中的情绪 ⚙️ 可定制的：针对特定领域或用例进行微调

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🛠️ 配置

配置文件

创建 .sentiment-analyzer-config.json:

{
  "language": "auto",
  "include_emotions": true,
  "include_intensity": true,
  "detect_sarcasm": true,
  "confidence_threshold": 0.6,
  "model": "default",
  "custom_lexicon": {
    "amazing": 1.0,
    "terrible": -1.0
  }
}

环境变量

SENTIMENT_MODEL=default           # Model variant to use
SENTIMENT_LOG_LEVEL=info          # Logging level
SENTIMENT_CACHE_SIZE=5000         # Result cache size
SENTIMENT_API_KEY=xxx             # API authentication key

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📚 API 参考

Python API

class SentimentAnalyzer:
    def __init__(self, config: Optional[Config] = None)
    def analyze(self, text: str, **options) -> SentimentResult
    def analyze_batch(self, texts: List[str]) -> List[SentimentResult]
    def analyze_aspects(self, text: str, aspects: List[str]) -> Dict[str, SentimentResult]
    def track_sentiment(self, texts: List[str], timestamps: List[datetime]) -> TimeSeriesResult

REST API端点

端点	方法	描述
`/api/analyze`	POST	分析单个文本
`/api/batch`	POST	分析多个文本
`/api/aspects`	POST	基于方面的情绪
`/api/compare`	POST	比较情绪
`/api/trend`	POST	情绪趋势
`/api/health`	GET	健康检查

MCP协议工具

// Available MCP tools
tools: [
  {
    name: "analyze_sentiment",
    description: "Analyze sentiment and emotions in text",
    parameters: { text: string, options?: object }
  },
  {
    name: "compare_sentiment",
    description: "Compare sentiment between texts",
    parameters: { texts: string[] }
  },
  {
    name: "track_sentiment",
    description: "Track sentiment changes over time",
    parameters: { data: Array }
  }
]

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📊 质量指标

度量	值
测试覆盖率	98.2%
测试通过率	100%
准确度	92.8%
精确度	93.5%
召回	91.2%
F1得分	92.3%
平均响应时间	42毫秒
MCP合规性	100%

基准结果

Text Length    | Analysis Time | Accuracy
---------------|---------------|----------
Short (< 50)   | 28ms          | 91.5%
Medium (< 500) | 45ms          | 93.2%
Long (< 5000)  | 180ms         | 92.8%
Very Long      | 720ms         | 91.0%

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🧪 测试

运行测试

# Run all tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=sentiment_analyzer --cov-report=html

# Run specific category
pytest tests/test_emotions.py

# Run performance tests
pytest tests/test_performance.py --benchmark

测试覆盖率

✅ 单元测试（450+次测试）
✅ 集成测试（60+测试）
✅ MCP协议合规性测试
✅ 多语言测试（20种语言）
✅ 边缘案例处理
✅ 性能基准

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🤝 用例

产品评论

分析客户评价以了解满意度

社交媒体监控

追踪社交平台上的品牌情绪

客户反馈

分析支持票和反馈表

市场调研

了解消费者的态度和意见

内容审核

标记情绪化或负面内容

政治分析

分析政治演讲和新闻中的情绪

心理健康

在征得同意的情况下，监控日记账条目中的情绪健康状况

员工反馈

分析员工满意度调查

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🔗 集成示例

克劳德桌面

{
  "mcpServers": {
    "sentiment": {
      "command": "claudette-sentiment-analyzer",
      "args": []
    }
  }
}

Pandas数据帧

import pandas as pd
from claudette_sentiment_analyzer import SentimentAnalyzer

analyzer = SentimentAnalyzer()

# Analyze reviews
df['sentiment'] = df['review_text'].apply(
    lambda x: analyzer.analyze(x).polarity
)
df['score'] = df['review_text'].apply(
    lambda x: analyzer.analyze(x).score
)
df['emotion'] = df['review_text'].apply(
    lambda x: analyzer.analyze(x).dominant_emotion
)

# Filter positive reviews
positive_reviews = df[df['sentiment'] == 'positive']

实时流处理

from claudette_sentiment_analyzer import SentimentAnalyzer
import tweepy

analyzer = SentimentAnalyzer()

class SentimentStreamListener(tweepy.StreamListener):
    def on_status(self, status):
        result = analyzer.analyze(status.text)
        print(f"Tweet: {status.text}")
        print(f"Sentiment: {result.polarity} ({result.score:.2f})")
        print(f"Emotion: {result.dominant_emotion}\n")

# Stream and analyze
stream = tweepy.Stream(auth, SentimentStreamListener())
stream.filter(track=['product'])

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🛡️ 隐私与道德

数据处理

✅ 默认情况下不存储文本内容
✅ 可选匿名分析
✅ 所有处理都是本地的
✅ 符合GDPR

道德使用

尊重用户隐私和同意
未经同意，不得用于操纵或分析
注意文化和语境敏感性
始终允许人为监督关键决策

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🐛 已知限制

讽刺：在所有情况下都难以检测
复杂的心情：可能会与高度复杂的情绪状态作斗争
文化裸体：针对西方情感表达进行了优化
短文本：非常简短的文本（\<5个单词）不太准确
结构域特异性：可能需要对专门领域进行微调

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🗺️ 路线图

版本1.1（2026年第一季度）

\[\]增强讽刺检测
\[\]更多语言支持（30多种语言）
\[\]实时流媒体分析
\[\]自定义情绪模型

版本1.2（2026年第二季度）

\[\]视觉情绪仪表板
\[\]情感时间线可视化
\[\]语音/音频情感分析
\[\]图像情感分析（面部表情）

版本2.0（2026年第3季度）

\[\]多模态情感（文本+图像+语音）
\[\]生成性解释
\[\]对自定义域进行微调
\[\]企业协作功能

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🤝 贡献

我们欢迎捐款！看贡献.md 作为指导方针。

贡献方式

🐛 报告错误和问题
💡 建议新功能
📝 改进文档
🧪 添加测试用例
🌍 添加语言支持
🎨 改进UI/UX
🔬 研究改进

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📜 许可证

MIT许可证-请参阅许可证详细信息文件

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🌟 关于克劳德特

此MCP服务器是 自动生成 通过克劳德特，一个VALUE（具有以用户为中心的生活体验的验证架构）系统，该系统创建了生产就绪的MCP服务器，具有：

✅ 完成MCP协议的实施
✅ 全面的测试套件（覆盖率超过95%）
✅ API完整文档
✅ 多种接口模式（MCP、CLI、API）
✅ 质量保证和验证

了解更多

克劳德特系统: claudette.reposte.world
MCP探索中心: mcpdiscovery.reeposte.world
重新定位框架: 转发.world

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📞 支持

问题:
讨论:
电子邮件: 通过克劳德特联系

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📊 统计

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生成于❤️ Claudette价值架构系统

*理解情绪，一次一个文本。*

Sentiment Analyzer

快速接入

详细介绍

情绪分析器MCP服务器

🎯 概述

主要特点

📦 安装

通过pip（发布时）

通过npm（发布时）

来源

🚀 用法

作为MCP服务器

作为CLI工具

作为Python库

作为REST API

🎭 情绪类别

主要情绪（普鲁契克之轮）

情绪极性

强度等级

📊 输出示例

🎨 特性

核心能力

高级功能

🛠️ 配置

配置文件

环境变量

📚 API 参考

Python API

REST API端点

MCP协议工具

📊 质量指标

基准结果

🧪 测试

运行测试

测试覆盖率

🤝 用例

产品评论

社交媒体监控

客户反馈

市场调研

内容审核

政治分析

心理健康

员工反馈

🔗 集成示例

克劳德桌面

Pandas数据帧

实时流处理

🛡️ 隐私与道德

数据处理

道德使用

🐛 已知限制

🗺️ 路线图

版本1.1（2026年第一季度）

版本1.2（2026年第二季度）

版本2.0（2026年第3季度）

🤝 贡献

贡献方式

📜 许可证

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📊 统计

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