Show Time: AI Hackathon 项目 - HyperChat + 自定义 MCP 服务器

项目背景

在本次 AI Hackathon 竞赛中，我实现了一个基于 HyperChat（开源 Chat 客户端）和自定义 MCP 服务器的程序。该程序通过聊天交互的方式调用 MCP 工具，实现以下核心功能：

1. 网络资讯检索：在指定站点（如知乎）检索关键词相关的资料，并以链接+摘要的形式返回。
2. 笔记下载：将检索到的链接内容下载为 Markdown 笔记，保存到本地笔记仓库。
3. 笔记管理：对笔记进行查看、总结、删除等操作（基于 Obsidian 的开源实现）。
4. 笔记复写：对下载的笔记进行内容复写或整理。

技术实现

1. 核心组件

• HyperChat：作为用户交互的前端，支持聊天式调用 MCP 工具。
• 自定义 MCP 服务器：基于 Python 实现，提供以下工具：
  • search_news: 检索网络资讯。
  • download_note: 下载网页内容为 Markdown 笔记。
  • overwrite_note: 复写或整理笔记内容。
  • 其他辅助工具（如获取当前时间、日期等）。

2. 代码亮点

MCP 服务器核心代码

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from datetime import datetime
import os
import requests
import re

mcp = FastMCP("WeiWanMcp", instructions="""
    限制:
        1.调用search_news查询咨询后,不要对内容进行总结,直接进行输出.
""")

nodePath = os.getenv("NOTES_PATH", "E:\MyDocuments\MyNotes\Clipper")

@mcp.tool()
def search_news(query: str, website: str):
    """检索网络资讯"""
    url = 'https://s.jina.ai/?q=' + query + '&num=20'
    headers = {
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
        'X-Respond-With': 'no-content',
    }
    if website:
        if validate_domain(website):
            headers['X-Site'] = website
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text

@mcp.tool()
def download_note(webLink: str, nodeTitle: str):
    """下载网页内容为笔记"""
    headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
    response = requests.get("https://r.jina.ai/" + webLink, headers=headers)
    with open(nodePath + "\\" + nodeTitle + ".md", "w", encoding='utf-8') as file:
        file.write(response.text)
    return "笔记已保存至: " + nodePath + "\\" + nodeTitle + ".md"

@mcp.tool()
def overwrite_note(content: str, nodeTitle: str):
    """复写笔记内容"""
    with open(nodePath + "\\" + nodeTitle + ".md", "w", encoding='utf-8') as file:
        file.write(content)
    return "笔记已复写: " + nodePath + "\\" + nodeTitle + ".md"

3. 功能演示

场景 1：检索资讯

• 用户输入：在zhihu.com 站点帮我检索 MCP 相关的资料
• MCP 响应：
  • 调用 search_news 工具，返回知乎上与“MCP”相关的链接和摘要。
  • 示例输出：

    1. [MCP 技术详解](https://zhihu.com/123) - 摘要内容...
    2. [MCP 开源项目](https://zhihu.com/456) - 摘要内容...
    

场景 2：下载笔记

• 用户输入：下载第一个链接的笔记，保存为“MCP 技术详解”
• MCP 响应：
  • 调用 download_note 工具，将链接内容下载为 Markdown 文件。
  • 输出：笔记已保存至: E:\MyDocuments\MyNotes\Clipper\MCP技术详解.md

场景 3：复写笔记

• 用户输入：复写“MCP 技术详解”笔记，内容为整理后的 Markdown 文本
• MCP 响应：
  • 调用 overwrite_note 工具，覆盖原笔记内容。
  • 输出：笔记已复写: E:\MyDocuments\MyNotes\Clipper\MCP技术详解.md

4. 与 Obsidian 集成

• 通过 obsidian_mcp 开源实现，支持对笔记仓库的进一步操作：
  • 查看笔记内容。
  • 删除或重命名笔记。
  • 基于笔记内容进行复杂搜索。

项目亮点

1. 无缝集成：通过 HyperChat 实现自然语言交互，降低用户学习成本。
2. 高效检索：支持指定站点检索，快速获取目标资讯。
3. 本地化管理：将网络内容保存为 Markdown 笔记，方便后续整理和复用。
4. 灵活性：支持笔记复写和 Obsidian 集成，满足个性化需求。

未来展望

1. 扩展工具集：增加更多 MCP 工具（如翻译、摘要生成等）。
2. 多平台支持：适配更多笔记软件（如 Notion、Logseq）。
3. 性能优化：提升检索和下载速度。

功能截图

结语 本次项目通过结合 HyperChat 和自定义 MCP 服务器，实现了从资讯检索到笔记管理的全流程自动化。未来将进一步优化功能，为用户提供更强大的知识管理工具！