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• 项目简介

  • Digest 是一个 RSS/Atom 订阅管理工具，集成了一个基于 MCP 的服务器端，能够以标准化方式向 LLM 客户端提供上下文信息和功能，包括资源、工具和提示模板的暴露，帮助 AI Agent 读取订阅状态、获取文章、同步内容、以及执行自动化工作流。

• 主要功能点

  • MCP 工具（Tools）：提供对Feeds、Entries 的创建、查询、更新和标记等操作，例如 list_feeds、add_feed、remove_feed、move_feed、sync_feeds、list_entries、get_entry、mark_read、mark_unread、bulk_mark_read 等。
  • MCP 资源（Resources）：暴露 digest://feeds、digest://entries/unread、digest://entries/today、digest://stats 等资源，供 LLM 直接查询当前订阅、未读条目、今日条目、统计信息等数据。
  • MCP prompts（Prompts）：提供工作流模板，如 daily-digest（每日摘要）、catch-up（错过内容的整理）、curate-feeds（订阅源整理）等，以引导 AI 在对话中发起具体的操作序列。
  • 与外部系统集成：服务器代码与 Charm KV、OPML、以及 RSS/Atom 解析和同步流程紧密结合，支持多种工作流需求。
  • 通过标准化的 JSON-RPC 与客户端通信，能够在标准输入输出（stdio）上运行，便于与 AI 代理对接。

• 安装步骤

  • 下载安装 Go 环境
  • 从源码构建 Digest（示例命令，不是代码块，仅供参考）
    • go install github.com/harper/digest/cmd/digest@latest
    • 或者克隆仓库后在项目根目录执行 make build
  • 运行 MCP 服务器
    • 在命令行执行 digest mcp

• 服务器配置（MCP 客户端配置示例，需由 MCP 客户端提供连接信息）

  • 服务器名称: digest
  • 启动命令示例（请替换为实际路径）:
    • command: "/path/to/digest"
    • args: ["mcp"]
  • 典型客户端配置（JSON，供 MCP 客户端在其配置中加载使用）: { "server_name": "digest", "command": "/path/to/digest", "args": ["mcp"] }
  • 注释：该配置用于 MCP 客户端与 Digest MCP 服务器建立连接并通过 MCP 请求/响应进行交互，Digest 的实现也提供了示例工作流和命令行入口，客户端本身不需要包含服务器逻辑。

• 基本使用方法

  • 启动并监听 stdio 的 MCP 服务后，AI Agent 可以通过 MCP 的 JSON-RPC 调用工具、资源和提示模板来进行以下操作：
    • 使用工具执行任务，如列出订阅源、添加/移除订阅、同步条目、查询和获取条目内容、批量标记读取等。
    • 通过资源获取当前订阅、未读条目、今日条目以及统计信息，帮助 AI 进行上下文理解与决策。
    • 使用提示模板（daily-digest、catch-up、curate-feeds）引导 AI 生成工作流，自动化执行日常摘要、错过内容的整理以及订阅源的整理与优化。
  • 集成示例包括在 Claude Desktop 等客户端配置中指向 Digest 的 MCP 服务，后续通过 NLP/LLM 交互完成对 Digest 的管理与使用。

• 备注

  • Digest 的 MCP 服务实现包含工具、资源、提示模板的完整注册与处理逻辑，代码存放在 internal/mcp 目录下，提供了针对测试和集成的完整测试用例，支持通过 stdio 进行运行和调试。