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虚假信息监测平台

TruthLens是一个基于MCP协议的AI辅助虚假信息检测与分析平台，提供自动化事实核查和虚假信息监控功能。

  • by NemroNeno
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 nemroneno/mcp_server_truthanalyzer

使用说明

TruthLens：虚假信息监控平台

TruthLens是一个模型上下文协议（MCP）服务器，为AI助手提供检测、分析和验证潜在错误信息的工具。它使用Python和MCP框架构建，实现了自动事实检查和错误信息监控功能。

📋 特性

  • 网络内容摄入：从URL和新闻源中提取内容
  • 索赔提取：使用谷歌的Gemini AI自动识别文本中的事实主张
  • 索赔验证：使用人工智能和外部知识来源评估索赔的准确性
  • 新闻监测：搜索和分析新闻内容以查找错误信息
  • 趋势分析：按主题跟踪和报告趋势错误信息

🏗️ 建筑

┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    TruthLens MCP Server                   │
├───────────────┬───────────────────────┬───────────────────┤
│  Data Sources │      Core Tools       │  External APIs    │
├───────────────┼───────────────────────┼───────────────────┤
│               │                       │                   │
│  Web Content  │   ingest_url()        │   Google Gemini   │
│  News Sites   │   extract_claims()    │   NewsAPI         │
│  Social Media │   verify_claim()      │   Wikipedia API   │
│  Wikipedia    │   search_news()       │   Reddit API      │
│  Fact-check   │   analyze_source()    │   Fact Check API  │
│  Databases    │   get_trending_info() │                   │
│               │   setup_monitor()     │                   │
│               │                       │                   │
└───────────────┴───────────────────────┴───────────────────┘
                          │
                          ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MCP Clients / AI Models                 │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘

数据流：

  1. AI助手或MCP客户端请求有关索赔或URL的信息
  2. TruthLens服务器从网络源获取内容或接收直接文本
  3. 使用模式匹配或Gemini AI提取索赔
  4. 每个索赔都使用多个来源（维基百科、事实核查数据库）进行验证
  5. 结果将与证据和置信度评分一起返回给客户

🚀 设置和安装

先决条件

  • Python 3.10或更高版本
  • 用于外部服务的API密钥：
    • Google Gemini API（必需）
    • 新闻API（可选）
    • Reddit API（可选）

紫外线安装（推荐）

紫外线的 是一个快速的Python包安装程序和解析器。要使用UV安装和运行TruthLens，请执行以下操作：

  1. 安装UV （如果尚未安装）

    pip install uv

  2. 克隆此存储库

    git clone <repository-url>
cd MCP\ Build

  3. 创建并激活虚拟环境

    uv venv
# On Windows
.venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux
source .venv/bin/activate

  4. 安装依赖项

    uv pip install -r requirements.txt

  5. 设置API密钥

    • 创建一个名为的新文件 .env 在根目录中
    • 使用以下格式添加API密钥：
    # TruthLens API Keys
# Replace placeholder values with your actual API keys

# Google Gemini API Key (required for LLM-based claim extraction and verification)
# Get it from: https://aistudio.google.com/app/apikey
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here

# NewsAPI Key (used for fetching news articles)
# Get it from: https://newsapi.org/
NEWSAPI_KEY=your_newsapi_key_here

# Reddit API Credentials (optional, for production use)
# Get from: https://www.reddit.com/prefs/apps
# Instructions:
#  1. Click "Create App" button at the bottom
#  2. Select "script" for personal use
#  3. Fill in name (e.g., "TruthLens")
#  4. For redirect URI, use: http://localhost:8000 (even though this app doesn't use it)
#  5. After creation, you'll receive a client ID and secret
REDDIT_CLIENT_ID=your_reddit_client_id_here
REDDIT_CLIENT_SECRET=your_reddit_client_secret_here
REDDIT_USER_AGENT=TruthLens/0.1 (by /u/YourUsername)

# Google Fact Check Tools API Key (optional, for production use)
# Get from: https://developers.google.com/fact-check/tools/api/
FACTCHECK_API_KEY=your_factcheck_api_key_here

    重要提示：

    • 至少，你需要 GEMINI_API_KEY 用于人工智能分析
    • 如果API键丢失，系统将回退到模式匹配和演示数据
    • 永远不要承诺你的 .env 文件到版本控制

  6. 运行服务器

    python run_server.py

带管道的替代安装

如果你没有安装UV，你可以使用pip：

python -m venv .venv
# On Windows
.venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python run_server.py

🧪 测试

通过向服务器的MCP端点发送请求来测试服务器：

  1. 基本演示资源

    truthlens://demo

  2. 工具示例

    ingest_url(url="https://en.wikipedia.org/wiki/COVID-19_vaccine")
extract_claims(text="Vaccines are effective at preventing serious illness.")
verify_claim(claim_text="Climate change is caused by human activities.")

📚 API密钥

以下API密钥用于此项目：

  1. Google Gemini API -基于人工智能的索赔提取和验证所需

    • 来自：https://aistudio.google.com/app/apikey

  2. 新闻API -新闻搜索功能

    • 来自：https://newsapi.org/

  3. Reddit API -用于社交媒体内容监控（可选）

    • 来自：https://www.reddit.com/prefs/apps

⚠️ 局限性

  • 当前的实现使用内存存储，不适合生产
  • 与人工智能分析相比，模式匹配回退的准确性有限
  • 网络抓取可能受到费率限制和服务条款限制

📝 许可证

MIT许可证

🤝 贡献

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