使用说明
智能新闻MCP——免费的人工智能新闻管理器
特征：
- 新闻项目的CRUD（创建、读取、更新、删除）
- 免费AI摘要（拥抱脸BART模型）
- 自由情绪分析（Hugging Face distilbert模型）
- 将新闻导出为Markdown或JSON格式
- 种子样本检测新闻
1.️⃣ 先决条件
在开始之前，请确保您已经：
- Python 3.10+ 安装： https://www.python.org/downloads/
- 点 已安装（附带Python）
- 可选： 虚拟环境 （推荐）
2.️⃣ 安装项目
- 打开项目文件夹：
C:\Users\User\Desktop\mcp_news_project
- （可选）创建和激活虚拟环境：
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
- 安装所需的Python包：
pip install fastapi uvicorn transformers torch
3.️⃣ 数据库设置
news.db是您的SQLite数据库。如果它不存在，它将在您启动服务器时自动创建。- 要重新开始，请删除旧的
news.db服务器将重新创建它。 - 可选：手动初始化数据库：
from mcp_news_ai_free import init_db
init_db()
4.️⃣ 启动服务器
使用uvicorn运行FastAPI服务器：
uvicorn mcp_news_ai_free:app --reload
- 访问服务器： http://127.0.0.1:8000
- 交互式API文档： http://127.0.0.1:8000/docs
5.️⃣ 种子样本新闻
要快速添加示例新闻：
POST /seed
卷曲示例：
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/seed
- 添加3个示例新闻项进行测试。
6.️⃣ 增删改查操作
创建新闻
POST /news
例子：
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/news -H "Content-Type: application/json" -d "{\"title\":\"New AI Project\",\"content\":\"A new AI project is launched locally.\",\"author\":\"Reporter X\"}"
阅读/列出新闻
GET /news
例子：
curl http://127.0.0.1:8000/news
更新新闻
PUT /news/{id}
例子：
curl -X PUT http://127.0.0.1:8000/news/1 -H "Content-Type: application/json" -d "{\"title\":\"Updated Title\",\"content\":\"Updated content.\",\"author\":\"Reporter A\"}"
删除新闻
DELETE /news/{id}
例子：
curl -X DELETE http://127.0.0.1:8000/news/1
7.️⃣ AI功能
总结新闻
POST /summarize/{id}
例子：
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/summarize/1
分析情绪和标签
POST /analyze/{id}
例子：
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/analyze/1
- 返回情绪（积极、中立、消极）和标签（技术、体育、健康等）
8.️⃣ 出口新闻
JSON导出
GET /export?as_format=json
例子：
curl http://127.0.0.1:8000/export?as_format=json
Markdown导出
GET /export
- 默认导出格式为Markdown。
9️⃣ 使用游标管理数据库（可选）
- 打开光标桌面并连接到
news.db. - 检查表：
.tables
- 查看所有新闻：
SELECT * FROM news;
- 清除数据库：
DELETE FROM news;
DELETE FROM sqlite_sequence WHERE name='news';
- 手动插入新项目（可选）：
INSERT INTO news (title, content, author, created_at)
VALUES ('Sample Title', 'Sample content', 'Reporter A', datetime('now'));
🔟 备注
- 确保
DB_FILE在mcp_news_ai_free.py匹配您的实际数据库路径。 - 拥抱脸模型在本地运行，但首次使用可能需要几秒钟。
- 使用API文档(
/docs)用于所有端点的交互式测试。 - 排除
venv/和__pycache__/如果手动上传，请从GitHub上传。
此README提供了从设置、数据库、CRUD操作、AI功能、种子、导出和可选数据库管理的完整分步指导。
