模型上下文协议服务器

The Newsroom MCP 是一个高级模型上下文协议服务器,利用MCP采样和控制反转技术,通过多角色评审流程优化文本编辑和内容生成。

  • by 0utKast
  • Python
  • 本地部署
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  • 更新于
在 GitHub 查看 0utKast/MCP_con_sampling

使用说明

📰 新闻编辑室MCP(模型上下文协议)

版本: 0.2.0-α

该项目实现了一个服务器 MCP(模型上下文协议) 高级通话 “新闻编辑室” (编辑室)。使用技术 MCP抽样(抽样) e 投资控制 使用人工智能组织多人编辑审查流程。

🚀 特点

  • 专家委员会模式(v0.2.0):通过整合所有专家的单一认知大师通话,优化以避免检查员MCP中的超时。
  • 多人编排:从三个关键角度分析文本草案:
    • 😈 怀疑论者:寻找逻辑故障、风险和弱点。
    • 🤝 移情者:分析语气和对观众的情感影响。
    • 📝 风格校对员(语言学家):旨在确保激进的清晰度和完美的语法。
  • 主编综合:通过整合所有批评,生成一个精致而平衡的最终版本。
  • 鲁棒混合架构:设计用于支持 MCP采样 具有超快速自动回撤到 API de Gemini 2.0 Flash.
  • 诊断工具:包括工具 ping 优化以验证延迟和连接。

🛠️ 安装和使用

1.要求

  • Python 3.10更高级。
  • 的API密钥 谷歌双子座.

2.配置

  1. 克隆此存储库。
  2. 创建新文件 .env 在项目的根目录中,使用您的密钥:
    GOOGLE_API_KEY=tu_clave_aqui
    
  3. 创建虚拟环境并安装依赖项:
    python -m venv venv
    .\venv\Scripts\Activate.ps1
    pip install -r requirements.txt
    

3.执行

使用测试服务器 MCP检查员:

mcp dev the_newsroom.py

复制带有将出现在终端上的令牌的URL并将其粘贴到浏览器中。

🧠 抽样概念

这台服务器展示了人工智能工具不仅可以返回数据,而且可以 编排思想。新闻编辑室不需要复杂的代理基础设施,而是使用客户自己(如光标或克劳德桌面)进行认知通话,从而实现智能和经济的可扩展性。

📚 教育资源(过程文件)

为了帮助更好地了解这个MCP服务器的开发,我们包括了在创建过程中生成的规划和调试文档:

📄 许可证

麻省理工学院


开发用于探索MCP和双子座认知编排的局限性。