使用说明（简明步骤，便于快速上手）：

项目简介
- 该仓库包含一个 MCP 服务器实现，核心通过 FastMCP 2.0 实现 MCP 协议，能够暴露新闻数据查询、智能分析工具、系统管理、存储同步等能力给 MCP 客户端使用。支持多传输模式（STDIO、HTTP），并提供完整的工具集用于数据查询、分析、检索、推送配置等。
主要功能点
- 统一的 MCP 服务端，暴露新闻数据查询、趋势分析、关键词分析、搜索、摘要与对话分析等“工具”
- 系统管理与配置查询接口，支持触发爬取、同步存储、获取当前配置等
- 支持多客户端接入（如 Claude Desktop、Cursor、Cherry Studio、Cline 等 MCP 客户端），通过 MCP 协议进行对话式分析和数据查询
- 数据持久化和存储后端的抽象实现，支持本地 SQLite 与远程 S3 兼容存储
- 可选的 MCP 数据分析服务（趋势、数据洞察、情感分析、样例检索等）通过独立服务实现
- 提供 HTTP 与 STDIO 两种传输方式，便于在不同部署环境中运行
安装步骤
- 运行环境：Python 3.x
- 安装依赖（示例）：pip install fastmcp requests pyyaml
- 将代码部署到可运行的环境中（克隆或直接复制仓库内容）
- 启动服务器（两种传输模式任选其一）：
  - STDIO 模式（默认，适合本地开发或与本地进程对接）：在命令行执行 mcp 服务器入口，或通过脚本直接运行
  - HTTP 模式（生产环境）：在命令行指定传输为 http，同时可设定 host 与 port
服务器配置（MCP 客户端需要的连接信息） MCP 客户端需要了解服务器的目标名称、执行命令及参数，以便启动并连接到 MCP 服务器。以下提供两种常用配置示例（JSON 结构，供 MCP 客户端使用参考；实际客户端不需要你手动编码，只是示意如何将服务器信息告知客户端）：
- 示例 1：STDIO 传输 { "server_name": "trendradar-news", "transport": "stdio", "command": "python", "args": [ "-m", "mcp_server.server", "--transport", "stdio" ], "description": "通过 STDIO 连接的 MCP 服务器，适合本地开发或与执行环境直接交互" }
- 示例 2：HTTP 传输 { "server_name": "trendradar-news", "transport": "http", "command": "python", "args": [ "-m", "mcp_server.server", "--transport", "http", "--host", "0.0.0.0", "--port", "3333" ], "description": "通过 HTTP/JSON-RPC 连接的 MCP 服务器，适合远程接入与云部署" }
基本使用方法
- 启动后，MCP 客户端即可使用以下接口调用服务器暴露的工具与资源，包括：
  - 通过对话式查询获取新闻、进行趋势分析、执行高级数据分析、检索历史新闻等
  - 调用系统管理工具执行爬虫、触发数据更新、同步存储等
- 客户端通常使用 MCP 的标准 JSON-RPC 调用格式，与服务器进行请求/响应交互
- 如需跨端部署，可结合服务器的配置与客户端的连接配置实现多端协同分析
额外说明
- 服务器实现包含数据查询、分析、存储、通知等模块的完整逻辑，非简单示例或只含客户端的实现
- 运行时所需要的具体依赖、环境变量与配置项，请参考仓库内相关模块的实现文档与代码注释

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