WeChat Article MCP

微信公众号文章解析 MCP 服务器

   

一个全面的模型上下文协议(MCP)服务器，用于解析和分析微信公众号文章，具备强大的AI驱动洞察功能。

🚀 功能特性

核心功能 (v0.1.0)

• 📖 智能文章解析: 提取完整内容、元数据和结构
• ✅ URL验证: 验证微信文章URL并检查可访问性
• 📝 AI驱动摘要: 200-300字作者风格摘要生成
• 🔍 论证分析: 基于Toulmin模型的论证结构分析
• 💊 健康检查: 服务器状态监控

🎨 AI驱动的分析

• 📋 作者风格摘要: 模仿作者的写作风格和审美偏好
• 🧠 Toulmin模型分析: 系统性的论证结构分析(主张、证据、推理、支持、限定、反驳)
• 🎯 可信度评估: 证据质量评估和深度阅读建议
• 📊 多级分析: 基础、详细、全面三种分析深度选项

输出格式

• JSON: 结构化数据，便于程序处理
• Markdown: 格式化可读文本，便于文档和分析
• Text: 纯文本，简单集成

🛠️ 安装

系统要求

• Python 3.10 或更高版本
• FastMCP 2.0+ (随依赖自动安装)

🛠️ 零部署安装（推荐）

前置要求

• uvx: Python应用运行器（推荐生产环境）
• uv: Python包管理器（推荐开发环境）
• Python 3.10+: 运行时版本

安装uv/uvx:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

方法1: UVX零部署（推荐）

# 克隆仓库
git clone https://github.com/vincent623/WeChat_Article_MCP.git
cd WeChat_Article_MCP

# 直接运行，无需安装
uvx run cursor_server.py

# 或安装为系统命令
uvx install .
wechat-article-parser --help

UVX优势:

• ✅ 零安装，直接运行
• ✅ 自动依赖管理
• ✅ 隔离环境
• ✅ 生产环境就绪

方法2: UV开发环境

# 创建虚拟环境
uv venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# 安装依赖
uv pip install -e .

# 运行服务器
uv run python cursor_server.py

方法3: 传统安装

# 安装依赖
pip install -e .

# 运行服务器
python cursor_server.py

🎯 客户端配置

FastMCP CLI 安装

# Claude Desktop
fastmcp install claude-desktop cursor_server.py

# Claude Code
fastmcp install claude-code cursor_server.py

# Cursor
fastmcp install cursor cursor_server.py

手动配置

对于不支持FastMCP CLI的客户端，可以手动配置：

{
  "mcpServers": {
    "wechat-article-parser": {
      "command": "uvx",
      "args": ["完整路径/cursor_server.py"],
      "env": {
        "TIMEOUT": "30"
      }
    }
  }
}

方法4: 手动配置（验证成功）

✅ 经验证有效的配置（适用于不支持FastMCP CLI的客户端）：

{
  "mcpServers": {
    "wechat-article-parser": {
      "command": "fastmcp",
      "args": ["run", "/完整路径/WeChat_Article_MCP/cursor_server.py"]
    }
  }
}

配置要点：

• ✅ 使用 fastmcp run 命令启动服务器
• ✅ 使用完整文件路径避免工作目录问题
• ✅ 自动依赖管理，无需手动配置

🎯 快速开始

基本用法

# 解析微信文章
parse_wechat_article(
    url="https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx",
    format="markdown",
    detail="detailed"
)

# 生成作者风格摘要
generate_article_summary(
    url="https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx",
    style="author_style"
)

# 使用Toulmin模型分析论证
analyze_article_argument(
    url="https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx",
    depth="comprehensive"
)

示例工作流

# 1. 验证URL
validate_wechat_url(url="https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx")

# 2. 解析文章内容
parse_wechat_article(url="https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx", format="json")

# 3. 生成摘要
generate_article_summary(url="https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx", style="author_style")

# 4. 深度论证分析
analyze_article_argument(url="https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx", depth="detailed")

📊 可用工具

🔧 配置

环境变量

# 网络设置
TIMEOUT=30
MAX_CONCURRENT=3
REQUEST_DELAY=1.0

# 服务器设置
LOG_LEVEL=INFO
CACHE_ENABLED=true

Cursor配置

在Cursor设置(settings.json)中添加：

{
  "mcpServers": {
    "wechat-article-parser": {
      "command": "/path/to/mcp-server-wechat-article/scripts/run_cursor_server.sh",
      "args": [],
      "env": {}
    }
  }
}

📚 文档

• 📖 完整文档
• 🚀 快速开始指南
• 🔧 功能概览
• 🆕 新功能指南
• 📋 项目结构
• 📊 项目总结

🧪 开发

设置开发环境

# 克隆仓库
git clone https://github.com/vincent623/WeChat_Article_MCP.git
cd WeChat_Article_MCP

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"

# 运行测试
pytest

# 启动开发服务器
fastmcp dev cursor_server.py

项目结构

mcp-server-wechat-article/
├── cursor_server.py              # 主MCP服务器文件
├── src/                          # 源代码目录
│   └── mcp_server_wechat_article/
│       ├── server.py             # 模块化服务器实现
│       ├── tools/                # 工具实现
│       └── utils/                # 工具函数
├── docs/                         # 文档
├── examples/                     # 示例用法
├── scripts/                      # 工具脚本
├── tests/                        # 测试文件
├── pyproject.toml                # 项目配置
├── README.md                     # 本文件
├── LICENSE                       # MIT许可证
└── .gitignore                    # Git忽略文件

🤝 贡献

1. Fork 本仓库
2. 创建你的功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交你的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开Pull Request

📄 许可证

本项目基于MIT许可证授权 - 详见 LICENSE 文件。

🙏 致谢

• FastMCP - 让这一切成为可能的惊人框架
• Model Context Protocol - AI代理集成协议
• BeautifulSoup4 - HTML解析库
• httpx - 现代HTTP客户端

📞 支持

如果您有任何问题或需要帮助，请：

• 提交issue
• 查看文档
• 加入我们的讨论

⭐ 如果这个项目对您有帮助，请给我们一个星标！