使用说明

RSS源MCP服务器

一个全面的模型上下文协议（MCP）服务器，用于解析、分析和监视RSS、Atom和JSON提要。该服务器使AI助手能够与互联网上的网络提要无缝交互。

特性

🎯 核心能力

通用提要解析：支持RSS 2.0、RSS 1.0（RDF）、Atom和JSON Feed格式
高级搜索和筛选：按关键字、作者、类别或日期范围搜索
多饲料比较：同时分析和比较多个提要
饲料验证：全面的结构验证，并提出可操作的建议
灵活的输出格式JSON（机器可读）和Markdown（人类可读）
远程和本地支持：以stdio、HTTP或SSE传输方式运行

🛠️ 可用工具

1. `rss_parse_feed`

从任何RSS/Atom/JSON提要中解析和检索项目。

# Example: Parse a tech blog feed
{
  "url": "https://techcrunch.com/feed/",
  "limit": 20,
  "response_format": "markdown"
}

使用案例：

阅读最新博客文章
监控新闻更新
提取结构化饲料内容
获取快速订阅概览

2. `rss_search_feed`

使用高级条件搜索和筛选提要项。

# Example: Find Python articles published this month
{
  "url": "https://realpython.com/atom.xml",
  "keyword": "async",
  "category": "tutorials",
  "since_date": "2025-10-01",
  "limit": 10
}

使用案例：

按主题查找特定文章
按作者或贡献者筛选
从特定类别获取帖子
在内容和标题中搜索

3. `rss_compare_feeds`

并排比较多个提要。

# Example: Compare tech news sources
{
  "urls": [
    "https://techcrunch.com/feed/",
    "https://www.theverge.com/rss/index.xml",
    "https://arstechnica.com/feed/"
  ],
  "response_format": "json"
}

使用案例：

比较发布频率
监控多个来源
查找常见主题
更新的统一视图

4. `rss_validate_feed`

验证饲料结构并获得改进建议。

# Example: Validate your blog feed
{
  "url": "https://myblog.com/feed.xml"
}

使用案例：

验证饲料合规性
解析问题疑难解答
获取质量建议
提交前验证

5. `rss_get_feed_metadata`

提取提要元数据而不解析所有项目（轻量级）。

# Example: Quick feed info check
{
  "url": "https://example.com/rss",
  "response_format": "json"
}

使用案例：

快速馈送信息
验证饲料可用性
获取标题和描述
监控饲料状态

📚 可用资源

资源通过OPML文件提供预配置的RSS提要集合，使得无需手动输入URL即可轻松访问常见提要。

`feeds://list`

列出OPML配置中所有可用的RSS源。

退货： JSON包含所有带有元数据的提要（名称、标题、xmlUrl、htmlUrl、类别、类型）

使用案例：

浏览可用提要
以编程方式获取提要URL
探索饲料类别
构建提要选择器

`feeds://categories`

列出所有带有统计信息的提要类别。

退货： JSON包含带有提要计数的类别和每个类别的提要列表

使用案例：

按主题组织提要
按类别筛选提要
获取类别统计信息
构建类别导航

🗂️ OPML饲料管理

服务器使用OPML文件来管理提要集合：

默认源： 该服务器包括14个跨类别的精选提要：

科技新闻（黑客新闻、TechCrunch、The Verge、Ars Technica）
开发者（GitHub博客、Dev.to、CSS技巧）
人工智能和机器学习（OpenAI、拟人、拥抱脸）
Python（Python内幕，真正的Python）
综合新闻（英国广播公司技术部、路透社技术部）

自定义馈送： 创建自己的订阅源集合：

创建目录： mkdir -p ~/.rss-mcp/
添加您的OPML文件： ~/.rss-mcp/feeds.opml
重新启动服务器

OPML格式示例：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<opml version="2.0">
  <head>
    <title>My RSS Feeds</title>
  </head>
  <body>
    <outline text="Tech News" title="Tech News">
      <outline
        text="Hacker News"
        title="Hacker News"
        type="rss"
        xmlUrl="https://hnrss.org/frontpage"
        htmlUrl="https://news.ycombinator.com/"/>
    </outline>
  </body>
</opml>

安装

先决条件

Python 3.10或更高版本
紫外线（Python包管理器）

设置

安装UV（如果尚未安装）：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

克隆存储库：

git clone https://github.com/kiliczsh/rss-mcp-server.git
cd rss-mcp-server

安装依赖项：

uv sync

验证安装：

uv run server.py --help

用法

标准传输（默认-适用于克劳德桌面）

默认的stdio传输非常适合与Claude Desktop和其他MCP客户端集成：

uv run server.py

Claude桌面配置：

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "rss": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/rss-mcp-server",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}

HTTP传输（远程访问）

对于远程访问或web服务集成：

uv run server.py --transport http --port 8000

访问地址： http://localhost:8000

SSE传输（实时更新）

对于服务器发送的事件和实时通信：

uv run server.py --transport sse --port 8000

例子

示例1：阅读最新技术新闻

# Parse TechCrunch feed
{
  "tool": "rss_parse_feed",
  "params": {
    "url": "https://techcrunch.com/feed/",
    "limit": 10,
    "response_format": "markdown"
  }
}

示例2：查找人工智能研究文章

# Search for AI-related posts
{
  "tool": "rss_search_feed",
  "params": {
    "url": "https://arxiv.org/rss/cs.AI",
    "keyword": "transformer",
    "since_date": "2025-10-01",
    "limit": 5
  }
}

示例3：比较新闻来源

# Compare multiple tech news feeds
{
  "tool": "rss_compare_feeds",
  "params": {
    "urls": [
      "https://news.ycombinator.com/rss",
      "https://www.reddit.com/r/programming/.rss",
      "https://techcrunch.com/feed/"
    ]
  }
}

示例4：验证您的订阅源

# Check if your blog feed is properly formatted
{
  "tool": "rss_validate_feed",
  "params": {
    "url": "https://myblog.com/feed.xml"
  }
}

建筑

设计原则

遵循MCP最佳实践，此服务器由以下组件构建：

以代理为中心的设计：工具是为完整的工作流而设计的，而不仅仅是API包装器
上下文优化：响应简洁，细节级别可选
可操作错误：错误消息引导用户正确使用
自然任务细分：工具名称反映了人类对任务的看法
可组合代码：共享实用程序避免重复

核心组件

server.py
├── HTTP Client Management (lifespan)
├── Feed Parsers (RSS/Atom/JSON)
├── Helper Functions
│   ├── fetch_url()
│   ├── detect_feed_type()
│   ├── parse_rss_feed()
│   ├── parse_atom_feed()
│   ├── parse_json_feed()
│   ├── format_feed_markdown()
│   ├── filter_items()
│   └── truncate_response()
└── MCP Tools
    ├── rss_parse_feed
    ├── rss_search_feed
    ├── rss_compare_feeds
    ├── rss_validate_feed
    └── rss_get_feed_metadata

响应格式

Markdown（默认）：

人类可读格式
清理标题和列表
截断的内容预览
最适合面向用户的输出

JSON：

完整的结构化数据
所有可用字段
机器可解析
最适合程序化处理

支持的源格式

RSS 2.0

最常见的格式，在博客和新闻网站上得到广泛支持。

关键要素：

<channel>：馈送元数据
<item>：个人参赛作品
<title>, <link>, <description>：核心字段
<pubDate>：出版日期
<category>：主题分类

RSS 1.0（RDF）

基于RDF的格式，具有更好的命名空间支持。

关键要素：

使用RDF/XML结构
都柏林核心元数据
更好的可扩展性

原子

现代标准，要求严格，日期处理更好。

关键要素：

<feed>：饲料容器
<entry>：个人参赛作品
<id>：必需的唯一标识符
<updated>：所需时间戳
<content>：具有类型属性的完整内容

JSON提要

基于JSON的XML格式的替代品。

关键要素：

version：格式版本
items：条目数组
content_html / content_text：内容变体
date_published, date_modified：时间戳

错误处理

服务器提供清晰、可操作的错误消息：

HTTP错误

HTTP error 404 when fetching https://example.com/feed.xml.
Please verify the URL is correct and accessible.

网络错误

Network error when fetching https://example.com/feed.xml: Connection timeout.
Please check your internet connection and try again.

解析错误

Invalid XML format: mismatched tag at line 42.
The feed may be malformed. Try using rss_validate_feed for details.

性能和限制

字符限制：响应截断为25000个字符
项目限制：每个请求最多100个项目
并发订阅源：相比之下，最多5个提要
请求超时：每次取饲料30秒
HTTP客户端：与keep-alive的持续连接

故障排除

问题：源不解析

解决方案：

验证URL在浏览器中是否可访问
使用检查提要格式 rss_validate_feed
确保URL使用http://或https://

问题：空结果

解决方案：

检查提要是否包含项目
验证筛选器是否限制性太强
先尝试不使用过滤器

问题：截断的响应

解决方案：

使用 limit 减少项目的参数
应用过滤器缩小结果范围
使用JSON格式进行程序化处理

贡献

此服务器遵循MCP最佳实践：

工具设计：关注工作流，而不仅仅是API端点
文档：带示例的综合文档字符串
错误消息：为用户提供可操作的指导
代码质量：DRY原理，可组合功能
类型安全：完全Pydantic验证

技术细节

依赖项

主控程序：用于MCP服务器实现的FastMCP框架
httpx：用于获取提要的异步HTTP客户端
皮丹提克：输入验证和类型安全

类型安全

所有输入均已Pydantic模型验证：

URL格式验证
参数约束检查
基于枚举的格式选择
自动删除空白

异步架构

所有网络操作的无阻塞I/O
比较中的并发提要获取
适当的异步上下文管理器
HTTP客户端的生命周期管理

文档

📚 综合指南可在 docs/ 文件夹：

GET_STARTED.md -UV设置快速入门指南
QUICKSTART.md -带示例的5分钟指南
示例.md -20+实际使用示例
部署.md -生产部署指南
Developpent.md -开发工作流程和代码质量
LOGGING_GUIDE.md -完整的日志记录文件
更改日志.md -项目变更历史
项目_ SUMMARY.md -完整的项目概述

许可证

MIT许可证-请参阅许可证详细信息文件

鸣谢

遵循MCP最佳实践和MCP构建器技能指南构建。

支持

对于问题、疑问或贡献：

github：https://github.com/kiliczsh/rss-mcp-server
问题：https://github.com/kiliczsh/rss-mcp-server/issues
文档：https://modelcontextprotocol.io
MCP规范：https://spec.modelcontextprotocol.io

由以下材料制成❤️ 对于MCP生态系统

使用说明

RSS源MCP服务器

特性

🎯 核心能力

🛠️ 可用工具

1. rss_parse_feed

2. rss_search_feed

3. rss_compare_feeds

4. rss_validate_feed

5. rss_get_feed_metadata

📚 可用资源

feeds://list

feeds://categories

🗂️ OPML饲料管理

安装

先决条件

设置

用法

标准传输（默认-适用于克劳德桌面）

HTTP传输（远程访问）

SSE传输（实时更新）

例子

示例1：阅读最新技术新闻

示例2：查找人工智能研究文章

示例3：比较新闻来源

示例4：验证您的订阅源

建筑

设计原则

核心组件

响应格式

支持的源格式

RSS 2.0

RSS 1.0（RDF）

原子

JSON提要

错误处理

HTTP错误

网络错误

解析错误

性能和限制

故障排除

问题：源不解析

问题：空结果

问题：截断的响应

贡献

技术细节

依赖项

类型安全

异步架构

文档

许可证

鸣谢

支持

相关 MCP

多格式文档转Markdown转换器

文档格式转换服务

网页内容抓取服务器

任务管理工具

文件内容读取器

差异比较服务

1. `rss_parse_feed`

2. `rss_search_feed`

3. `rss_compare_feeds`

4. `rss_validate_feed`

5. `rss_get_feed_metadata`

`feeds://list`

`feeds://categories`