MCP SSE Server

🚀 GenAIニュースアシスタントMCPサーバー

このリポジトリには、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを構築するためのテンプレートが含まれています。このサーバーは、NewsAPI.orgと大規模言語モデル（LLM）を使用してニュース情報を取得および分析するためのツールを提供します。

🚀 クイックスタート

このサーバーを使用することで、NewsAPI.orgとLLMを活用してニュース情報の取得と分析が可能になります。以下に、サーバーの構築と実行の手順を説明します。

✨ 主な機能

• NewsAPI.orgを使用して最新のニュース記事を取得します。
• LLMを利用してニュース記事から構造化情報を抽出し、キー情報や感情分析を行います。
• MCPインターフェースを通じて、PythonとTypeScriptの両方の実装で同じ機能を提供します。

📦 インストール

前提条件

• システムにDockerがインストールされていること。
• NewsAPI.orgのAPIキーが必要です。
• LLMのAPIキー（別途提供）が必要です。

環境変数

以下の環境変数が必要です：

• NEWS_API_KEY：あなたのNewsAPI.orgのAPIキー
• LLM_API_KEY：あなたのLLMのAPIキー

構築と実行

Python版

# Dockerイメージを構築する
cd python
docker build -t news-assistant-python .

# コンテナを実行する
docker run -p 3000:3000 \
  -e NEWS_API_KEY=your_news_api_key \
  -e LLM_API_KEY=your_llm_api_key \
  news-assistant-python

TypeScript版

# Dockerイメージを構築する
cd typescript
docker build -t news-assistant-typescript .

# コンテナを実行する
docker run -p 3000:3000 \
  -e NEWS_API_KEY=your_news_api_key \
  -e LLM_API_KEY=your_llm_api_key \
  news-assistant-typescript

テスト

開発環境では、MCP Inspectorを使用してサーバーが期待通りに動作することを確認できます。https://github.com/modelcontextprotocol/inspector

💻 使用例

基本的な使用法

このサーバーは、以下のMCPツールを実装しています：

1. search_news：特定のクエリに一致する最近のニュース記事を検索します。
2. extract_information_from_article：ニュース記事から構造化情報を抽出します。
3. extract_key_info_and_sentiment：ニュース記事内のキーエンティティと感情を分析します。

各ツールの詳細な仕様については、タスクドキュメントを参照してください。

📚 ドキュメント

開発に際しては、あなたの好みに応じてPythonまたはTypeScriptの実装を選択できます。両方の実装はMCPインターフェースを通じて同じ機能を提供します。

📄 ライセンス

このリポジトリは内部テストタスク用であり、私的使用目的です。

🔧 技術詳細

プロジェクト構造

.
├── python/                # Python実装
│   ├── Dockerfile         # PythonのDocker設定
│   └── src/               # Pythonのソースコード
├── typescript/            # TypeScript実装
│   ├── Dockerfile         # TypeScriptのDocker設定
│   └── src/               # TypeScriptのソースコード
└── README.md              # このファイル