项目简介

这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，专注于为大型语言模型（LLM）提供访问和处理Medium文章的能力。它允许LLM通过标准化的接口执行特定的任务，例如提取文章链接、获取文章内容以及管理文章摘要。

主要功能点

提取文章链接： 从指定的Medium归档页面URL中抓取文章链接列表。
提取文章内容： 根据给定的Medium文章URL，获取文章的完整文本内容。
保存文章摘要： 将文章的标题、URL、摘要和可选标签保存到本地存储中，方便后续查找。
列出保存的摘要： 获取所有已保存文章摘要的列表。

安装步骤

克隆仓库： 将项目代码从GitHub克隆到本地。

git clone https://github.com/crtdaniele/mcp-medium-accelerator.git
cd mcp-medium-accelerator

安装依赖： 确保你的系统安装了Python 3。然后安装项目所需的Python库。
```
pip install fastmcp requests beautifulsoup4 tinydb
```
（注意：仓库中可能没有'requirements.txt'文件，请手动安装上述列出的库。）

服务器配置

MCP客户端需要配置该服务器的启动信息才能与之连接。以下是用于配置此MCP服务器的示例信息（请在MCP客户端的配置文件中添加）：

{
  "name": "mcp-medium-accelerator",
  "command": "python",
  "args": ["main.py"],
  "description": "Medium文章MCP服务器"
}

'name': 服务器的唯一名称，用于客户端识别。
'command': 启动服务器进程的可执行文件（例如，'python'）。
'args': 传递给 'command' 的参数列表，通常是服务器主脚本的路径。
'description': 服务器的简要说明。

用户只需在MCP客户端配置此信息，MCP客户端会自动负责启动和管理服务器进程。

基本使用方法

安装并配置完成后，启动你的MCP客户端。客户端会自动根据配置启动此MCP服务器。一旦服务器运行，LLM客户端就可以通过调用服务器暴露的工具来执行任务。例如，调用 'extract_article_links' 工具并提供一个Medium归档URL，服务器将返回该页面上的文章链接列表。LLM可以使用这些链接进一步调用 'extract_article_content_to_summarize' 获取内容，然后利用其他能力生成摘要，最后调用 'save_summary' 将摘要保存。

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