mcp-server-wechat-article

LishengZhou/mcp-server-wechat-article

3.2

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This is a FastMCP framework-based MCP server for parsing WeChat articles, offering various article processing and analysis features.

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微信公众号文章解析 MCP Server

这是一个使用 FastMCP 框架开发的微信公众号文章解析 MCP 服务器，提供多种文章处理和分析功能。

功能特性

  • 获取文章内容: 提取完整的文章文本、标题、作者和元数据
  • 生成文章摘要: 自动生成文章摘要和关键点
  • 内容搜索: 在文章中搜索关键词并返回上下文
  • 结构提取: 分析文章的标题层级、段落和列表结构
  • 批量处理: 同时处理多篇文章，支持并发控制

安装说明

前置条件

  • Python 3.10 或更高版本
  • fastmcp 2.0.0 或更高版本

安装步骤

  1. 克隆仓库或下载代码

  2. 安装依赖

# 进入项目目录
cd mcp-server-wechat-article

# 安装依赖
pip install -e .

使用方法

开发调试模式

使用 FastMCP 提供的调试工具进行交互式测试：

# 使用 MCP Inspector 运行服务器
fastmcp dev src/mcp_server_wechat_article/server.py

# 或指定服务器对象
fastmcp dev src/mcp_server_wechat_article/server.py:mcp

此命令会：

  • 自动管理依赖（通过 uv）
  • 启动 MCP Inspector UI（通常在端口 5173）
  • 提供交互式调试界面

安装到客户端

安装到 Claude 等客户端
fastmcp install src/mcp_server_wechat_article/server.py
安装到 TRAE AI

要将此 MCP 服务器安装到 TRAE AI 开发环境中，请按照以下步骤操作：

  1. 确保服务器运行：首先确保 MCP 服务器正在运行（使用 fastmcp dev 或直接运行）

  2. 配置 TRAE AI 连接：

    • 在 TRAE AI 界面中，点击侧边栏的 "Settings"
    • 选择 "MCP Connections" 选项卡
    • 点击 "Add Connection" 按钮

  3. 设置连接参数：

    • Connection Name: 输入一个描述性名称，例如 "微信文章解析器"
    • Transport: 选择 "stdio"（本地）或 "http"（远程）
    • 对于 STDIO 模式：
      • Command: python -m src.mcp_server_wechat_article.server
      • Working Directory: 设置为项目根目录
    • 对于 HTTP 模式（如果已配置）：
      • URL: 设置为服务器地址，如 http://localhost:8000

  4. 保存并测试：

    • 点击 "Save" 保存连接配置
    • 点击 "Test Connection" 验证连接是否成功

  5. 使用 MCP 工具：

    • 在 TRAE AI 中创建或打开一个文件
    • 在聊天界面中，可以直接调用已安装的 MCP 工具
    • 示例：get_article_content(url="https://mp.weixin.qq.com/s/4VFzk5To15T4Lc48XcK_dA", format="markdown")
使用 fastmcp install 命令（推荐）

更简便的方法是使用 FastMCP 提供的安装命令：

# 在项目根目录执行
fastmcp install src/mcp_server_wechat_article/server.py

# 如果需要指定连接名称
fastmcp install src/mcp_server_wechat_article/server.py --name "微信文章解析器"

执行后，会自动配置 TRAE AI 或其他支持的客户端与 MCP 服务器的连接。

直接运行（不推荐用于调试）

注意：直接运行会启动长时间运行的进程，不适合交互式调试：

python -m src.mcp_server_wechat_article.server

工具列表

1. get_article_content

获取微信公众号文章的完整内容。

参数：

  • url: 文章URL
  • format: 输出格式（json/markdown）
  • detail: 详细程度（concise/detailed）
  • force_refresh: 是否强制刷新缓存

2. generate_article_summary

生成文章摘要和关键点。

参数：

  • url: 文章URL
  • format: 输出格式
  • max_length: 摘要最大长度
  • extract_key_points: 是否提取关键点
  • max_key_points: 最大关键点数量
  • force_refresh: 是否强制刷新缓存

3. search_article_content

在文章中搜索关键词。

参数：

  • url: 文章URL
  • query: 搜索关键词
  • format: 输出格式
  • context_lines: 上下文行数
  • max_results: 最大结果数量
  • case_sensitive: 是否区分大小写
  • force_refresh: 是否强制刷新缓存

4. extract_article_structure

提取文章的结构信息。

参数：

  • url: 文章URL
  • format: 输出格式
  • extract_headings: 是否提取标题
  • extract_paragraphs: 是否提取段落
  • extract_lists: 是否提取列表
  • extract_images: 是否提取图片
  • force_refresh: 是否强制刷新缓存

5. batch_process_articles

批量处理多篇文章。

参数：

  • urls: 文章URL列表（1-10个）
  • format: 输出格式
  • detail: 详细程度
  • process_type: 处理类型（summary/metadata/content）
  • force_refresh: 是否强制刷新缓存
  • concurrent_limit: 并发请求限制

传输协议

此MCP服务器默认使用 STDIO 传输协议，适用于：

  • 本地开发和调试
  • 单客户端连接
  • 低延迟场景

如需配置为HTTP模式（多客户端远程访问），请修改 server.py 中的运行配置。

注意事项

  1. 速率限制：为避免触发微信公众号的防抓取机制，默认请求间隔为3秒
  2. 缓存机制：自动缓存文章内容，使用 force_refresh=true 可强制刷新
  3. 内容长度：所有响应会自动截断到约25000 tokens的限制
  4. 错误处理：详细的错误信息和操作建议会包含在响应中

开发提示

  • 使用 fastmcp dev 进行交互式调试
  • 检查 .cache 目录可查看缓存的文章内容
  • 如需修改请求间隔或缓存配置，请编辑 utils/api_client.py

许可证

MIT License