Hacker News MCP Server 使用说明
项目简介
Hacker News MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器,旨在为大型语言模型(LLM)客户端提供访问 Hacker News 数据的能力。通过此服务器,LLM 可以获取 Hacker News 上的头条、最新、提问、展示和招聘帖子,从而增强 LLM 在技术资讯和社区讨论方面的上下文理解和应用能力。
主要功能点
- 获取多种类型的 Hacker News 帖子: 支持获取 "top" (头条), "new" (最新), "ask" (提问), "show" (展示), "jobs" (招聘) 五种类型的帖子。
- 结构化数据: 返回包含标题、URL、得分、作者、时间戳、评论数和排名等结构化帖子数据,方便 LLM 理解和处理。
- 可配置的帖子数量: 允许用户通过参数控制返回的帖子数量,最多返回30条。
- 完善的错误处理: 提供清晰的错误信息,帮助开发者调试和集成。
安装步骤
-
克隆仓库 打开终端,执行以下命令克隆仓库到本地:
git clone https://github.com/MCP-Mirror/pskill9_hn-server cd pskill9_hn-server -
安装依赖 在仓库根目录下,执行以下命令安装项目依赖:
npm install -
构建项目 执行以下命令构建服务器代码:
npm run build
服务器配置
要将 Hacker News MCP Server 集成到 MCP 客户端(例如 Claude),您需要配置 MCP 客户端的服务器设置。以下是配置信息,您需要将其添加到 MCP 客户端的配置文件中。
{ "mcpServers": { "hacker-news": { // 服务器名称,可以自定义,用于在客户端中引用 "command": "node", // 启动服务器的命令,这里使用 Node.js 运行 JavaScript 文件 "args": ["/path/to/hn-server/build/index.js"] // 启动命令的参数,指向构建后的服务器入口文件路径。请将 "/path/to/hn-server" 替换为实际的仓库路径 } } }
请注意:
- '"args"' 中的路径 '/path/to/hn-server/build/index.js' 需要替换为您实际的 'hn-server' 仓库在您电脑上的路径。例如,如果您将仓库克隆到了用户目录下的 'projects' 文件夹中,并且仓库名为 'hn-server',则路径可能类似于 '/Users/your_username/projects/hn-server/build/index.js' (macOS/Linux) 或 'C:\Users\your_username\projects\hn-server\build\index.js' (Windows)。
- 具体的配置文件位置取决于您使用的 MCP 客户端。例如,对于 VSCode Claude 扩展,您需要将配置添加到 VSCode 的 'settings.json' 文件中。对于 Claude 桌面应用,配置文件路径在说明文档中已给出。
基本使用方法
配置完成后,您可以在支持 MCP 协议的 LLM 客户端中使用 'get_stories' 工具来获取 Hacker News 的帖子。
工具名称: 'get_stories'
工具参数:
- 'type' (字符串, 可选): 要获取的帖子类型。
- 可选值: '"top"', '"new"', '"ask"', '"show"', '"jobs"'
- 默认值: '"top"'
- 'limit' (数字, 可选): 要返回的帖子数量。
- 取值范围: 1-30
- 默认值: 10
使用示例 (在支持 MCP 客户端中):
您可以使用自然语言指令,结合 MCP 客户端提供的工具调用机制来使用该服务器。例如,在 Claude 中,您可以使用类似以下的指令:
use_mcp_tool with: server_name: "hacker-news" // 在配置文件中定义的服务器名称 tool_name: "get_stories" // 工具名称 arguments: { // 工具参数 (可选) "type": "new", "limit": 5 }
上述指令将会指示 Claude 调用名为 "hacker-news" 的 MCP 服务器中的 "get_stories" 工具,并传递参数 '{ "type": "new", "limit": 5 }',以获取最新的 5 条 Hacker News 帖子。 LLM 客户端会将工具返回的结构化数据用于后续的自然语言处理和生成任务。
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网页与API