MCP Hot News Server
A modern multi-platform hot news aggregation server based on FastMCP that supports real-time hot topics data collection from 13+ major platforms including Zhihu, Weibo, Baidu, and Bilibili.
README
MCP Hot News Server
一个基于 FastMCP 的现代化多平台热点新闻聚合服务器,支持实时获取各大平台热点数据。
A modern multi-platform hot news aggregation server based on FastMCP, supporting real-time hot topics data from major platforms.
✨ 特性 Features
- 🚀 基于 FastMCP:原生 MCP 协议支持,标准化的工具接口
- 🌐 多平台支持:知乎、微博、百度、哔哩哔哩、抖音等 13+ 平台
- ⚡ 智能缓存:TTL 缓存机制,提高响应速度
- 🔄 异步并发:高性能异步数据获取
- 📊 趋势分析:自动提取热门关键词和趋势话题
- 🛡️ 降级机制:API 失效时自动切换到模拟数据
- 🔧 LangChain 集成:完美适配 LangChain 工具生态
🚀 快速开始 Quick Start
安装 Installation
pip install mcp-hot-news
基础使用 Basic Usage
1. 启动 MCP 服务器
# 启动服务器(STDIO 模式)
mcp-hot-news
# 或者 HTTP 模式
mcp-hot-news --transport http --host 0.0.0.0 --port 8001
2. Python 代码调用
import asyncio
from mcp_hot_news.client import HotNewsClient
async def main():
async with HotNewsClient() as client:
# 获取微博热搜
weibo_news = await client.get_hot_news("weibo", limit=10)
print(weibo_news)
# 获取所有平台新闻
all_news = await client.get_all_platforms_news(limit=5)
print(all_news)
# 分析热点趋势
trends = await client.analyze_trends(limit=10)
print(trends)
asyncio.run(main())
3. LangChain 集成
from mcp_hot_news.langchain import HotNewsToolAdapter
from langchain.agents import initialize_agent
# 创建工具适配器
hot_news_tools = HotNewsToolAdapter()
# 获取 LangChain 工具
tools = await hot_news_tools.get_langchain_tools()
# 集成到 Agent
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description")
📋 支持的平台 Supported Platforms
| 平台 Platform | 支持状态 Status | API 来源 API Source |
|---|---|---|
| 知乎 Zhihu | ✅ | vvhan API |
| 微博 Weibo | ⚠️ | vvhan API (不稳定) |
| 百度 Baidu | ⚠️ | vvhan API (不稳定) |
| 哔哩哔哩 Bilibili | ✅ | vvhan API |
| 抖音 Douyin | ✅ | vvhan API |
| 快手 Kuaishou | ✅ | vvhan API |
| 今日头条 Toutiao | ✅ | vvhan API |
| 虎扑 Hupu | ⚠️ | vvhan API (不稳定) |
| 豆瓣 Douban | ✅ | vvhan API |
| IT之家 ITHome | ⚠️ | vvhan API (不稳定) |
⚠️ 注:部分平台 API 可能不稳定,会自动降级到模拟数据
🛠️ API 接口 API Reference
MCP 工具 MCP Tools
get_hot_news
获取指定平台的热点新闻
参数 Parameters:
platform(str): 平台名称limit(int): 获取数量,默认 20
get_all_platforms_news
获取所有平台的热点新闻汇总
参数 Parameters:
limit(int): 每个平台获取数量,默认 10
analyze_trends
分析当前热点趋势和关键词
参数 Parameters:
limit(int): 分析数量,默认 10
get_server_health
获取服务器健康状态
clear_cache
清空所有缓存数据
数据模型 Data Models
class NewsItem:
title: str # 新闻标题
url: str # 新闻链接
hot_value: Optional[Union[str, int]] # 热度值
rank: Optional[int] # 排名
platform: str # 平台名称
timestamp: str # 获取时间
class PlatformNews:
platform: str # 平台名称
news_list: List[NewsItem] # 新闻列表
update_time: str # 更新时间
total_count: int # 新闻总数
class TrendAnalysis:
hot_keywords: List[str] # 热门关键词
trending_topics: List[str] # 趋势话题
platform_summary: Dict[str, int] # 各平台热点数量
analysis_time: str # 分析时间
🔧 配置 Configuration
环境变量
# 缓存TTL(秒)
export MCP_CACHE_TTL=3600
# API请求超时(秒)
export MCP_REQUEST_TIMEOUT=10
# 日志级别
export MCP_LOG_LEVEL=INFO
自定义配置
from mcp_hot_news.server import HotNewsProvider
# 自定义配置
provider = HotNewsProvider()
provider.cache_manager.default_ttl = 7200 # 2小时缓存
🧪 开发和测试 Development & Testing
安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"
运行测试
pytest
代码格式化
black src/ tests/
flake8 src/ tests/
mypy src/
📝 使用场景 Use Cases
- AI Agent 工具:为 LangChain/LangGraph Agent 提供实时热点数据
- 内容创作:获取热点话题进行内容创作
- 舆情监控:监控各平台热点趋势变化
- 数据分析:分析跨平台热点数据相关性
- API 服务:作为微服务提供热点数据接口
🤝 贡献 Contributing
欢迎贡献代码!请阅读 CONTRIBUTING.md 了解详细信息。
Welcome contributions! Please read CONTRIBUTING.md for details.
📄 许可证 License
MIT License - 详见 LICENSE 文件。
🙏 致谢 Acknowledgments
📞 联系我们 Contact
- GitHub Issues: 提交问题
- Email: wuzexiang@gmail.com
⭐ 如果这个项目对你有帮助,请给个 Star!
⭐ If this project helps you, please give it a Star!
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。