WeiWanMcpServer

# **Show Time: AI Hackathon Project - HyperChat + Custom MCP Server** ## **项目背景** 在本次AI Hackathon竞赛中，我实现了一个基于**HyperChat**（开源Chat客户端）和**自定义MCP服务器**的程序。该程序通过聊天交互的方式调用MCP工具，实现以下核心功能： 1. **网络资讯检索**：在指定站点（如知乎）检索关键词相关的资料，并以链接+摘要的形式返回。 2. **笔记下载**：将检索到的链接内容下载为Markdown笔记，保存到本地笔记仓库。 3. **笔记管理**：对笔记进行查看、总结、删除等操作（基于Obsidian的开源实现）。 4. **笔记复写**：对下载的笔记进行内容复写或整理。 ## **技术实现** ### **1. 核心组件** - **HyperChat**：作为用户交互的前端，支持聊天式调用MCP工具。 - **自定义MCP服务器**：基于Python实现，提供以下工具： - `search_news`: 检索网络资讯。 - `download_note`: 下载网页内容为Markdown笔记。 - `overwrite_note`: 复写或整理笔记内容。 - 其他辅助工具（如获取当前时间、日期等）。 ### **2. 代码亮点** #### **MCP服务器核心代码** ```python from mcp.server.fastmcp import FastMCP from datetime import datetime import os import requests import re mcp = FastMCP("WeiWanMcp", instructions=""" 限制: 1.调用search_news查询咨询后,不要对内容进行总结,直接进行输出. """) nodePath = os.getenv("NOTES_PATH", "E:\MyDocuments\MyNotes\Clipper") @mcp.tool() def search_news(query: str, website: str): """检索网络资讯""" url = 'https://s.jina.ai/?q=' + query + '&num=20' headers = { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY', 'X-Respond-With': 'no-content', } if website: if validate_domain(website): headers['X-Site'] = website response = requests.get(url, headers=headers) return response.text @mcp.tool() def download_note(webLink: str, nodeTitle: str): """下载网页内容为笔记""" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"} response = requests.get("https://r.jina.ai/" + webLink, headers=headers) with open(nodePath + "\\" + nodeTitle + ".md", "w", encoding='utf-8') as file: file.write(response.text) return "笔记已保存至: " + nodePath + "\\" + nodeTitle + ".md" @mcp.tool() def overwrite_note(content: str, nodeTitle: str): """复写笔记内容""" with open(nodePath + "\\" + nodeTitle + ".md", "w", encoding='utf-8') as file: file.write(content) return "笔记已复写: " + nodePath + "\\" + nodeTitle + ".md" ``` ### **3. 功能演示** #### **场景1：检索资讯** - **用户输入**：`在zhihu.com站点帮我检索MCP相关的资料` - **MCP响应**： - 调用`search_news`工具，返回知乎上与“MCP”相关的链接和摘要。 - 示例输出： ``` 1. [MCP技术详解](https://zhihu.com/123) - 摘要内容... 2. [MCP开源项目](https://zhihu.com/456) - 摘要内容... ``` #### **场景2：下载笔记** - **用户输入**：`下载第一个链接的笔记，保存为“MCP技术详解”` - **MCP响应**： - 调用`download_note`工具，将链接内容下载为Markdown文件。 - 输出：`笔记已保存至: E:\MyDocuments\MyNotes\Clipper\MCP技术详解.md` #### **场景3：复写笔记** - **用户输入**：`复写“MCP技术详解”笔记，内容为整理后的Markdown文本` - **MCP响应**： - 调用`overwrite_note`工具，覆盖原笔记内容。 - 输出：`笔记已复写: E:\MyDocuments\MyNotes\Clipper\MCP技术详解.md` ### **4. 与Obsidian集成** - 通过`obsidian_mcp`开源实现，支持对笔记仓库的进一步操作： - 查看笔记内容。 - 删除或重命名笔记。 - 基于笔记内容进行复杂搜索。 ## **项目亮点** 1. **无缝集成**：通过HyperChat实现自然语言交互，降低用户学习成本。 2. **高效检索**：支持指定站点检索，快速获取目标资讯。 3. **本地化管理**：将网络内容保存为Markdown笔记，方便后续整理和复用。 4. **灵活性**：支持笔记复写和Obsidian集成，满足个性化需求。 ## **未来展望** 1. **扩展工具集**：增加更多MCP工具（如翻译、摘要生成等）。 2. **多平台支持**：适配更多笔记软件（如Notion、Logseq）。 3. **性能优化**：提升检索和下载速度。 ## **功能截图**    --- **结语** 本次项目通过结合HyperChat和自定义MCP服务器，实现了从资讯检索到笔记管理的全流程自动化。未来将进一步优化功能，为用户提供更强大的知识管理工具！