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智能信息过滤与决策支持服务器

InfoFlow是一款基于AI的智能信息过滤与决策支持服务器，通过智能筛选、多源合成和决策辅助功能，帮助用户克服信息过载和决策疲劳。

  • by vikkysarswat
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 vikkysarswat/infoflow-mcp-server

使用说明

InfoFlow MCP服务器

利用人工智能对抗信息过载和决策疲劳

InfoFlow是一个模型上下文协议（MCP）服务器，通过智能过滤、合成和决策支持帮助用户克服信息过载和决策疲劳。与ChatGPT自定义GPT和其他AI助手无缝集成。

🎯 问题陈述

在当今信息饱和的世界里，人们面临着：

  • 海量内容 来自文章、视频、论坛、新闻，难以过滤和区分优先级
  • 冲突或低质量来源 这使决策变得复杂
  • 通用内容 缺乏个性化背景或可操作的下一步
  • 决策疲劳 不断评估期权

为什么传统解决方案不足

  • 搜索引擎和问答网站提供大量未固化的结果集
  • 用户仍然必须自己过滤和解释所有内容
  • 大多数内容缺乏个性化或转化为可操作步骤
  • 没有从过去的决策中进行适应性学习

🚀 InfoFlow如何解决这个问题

InfoFlow充当 智能滤波器+合成器+决策助手:

  1. 智能过滤：根据您的兴趣和偏好自动过滤内容
  2. 多源合成：将来自多个来源的信息组合成连贯的摘要
  3. 优先级排序：指定紧急程度，以帮助您专注于重要的事情
  4. 决策支持：生成利弊分析和建议
  5. 自适应学习：从你的决定中学习，随着时间的推移不断改进
  6. 主动监视：跟踪主题并提醒您相关更新

🏗️ 建筑

┌─────────────────────────────────────────┐
│         Custom GPT / AI Assistant        │
│                                          │
│  "Help me decide which CRM to buy..."   │
└──────────────┬───────────────────────────┘
               │ MCP Protocol (JSON-RPC)
               │
┌──────────────▼───────────────────────────┐
│         InfoFlow MCP Server              │
│                                          │
│  ┌────────────────────────────────────┐ │
│  │  User Profile Manager              │ │
│  │  - Interests & Preferences         │ │
│  │  - Risk Tolerance                  │ │
│  │  - Decision Style                  │ │
│  └────────────────────────────────────┘ │
│                                          │
│  ┌────────────────────────────────────┐ │
│  │  Content Synthesizer               │ │
│  │  - Relevance Scoring               │ │
│  │  - Priority Determination          │ │
│  │  - Multi-Source Synthesis          │ │
│  └────────────────────────────────────┘ │
│                                          │
│  ┌────────────────────────────────────┐ │
│  │  Decision Engine                   │ │
│  │  - Pros/Cons Analysis              │ │
│  │  - Recommendations                 │ │
│  │  - Decision Tracking               │ │
│  └────────────────────────────────────┘ │
│                                          │
│  ┌────────────────────────────────────┐ │
│  │  Database (SQLite)                 │ │
│  │  - User Profiles                   │ │
│  │  - Decisions History               │ │
│  │  - Monitored Topics                │ │
│  └────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────┘

🛠️ 特性

1.用户档案管理

  • 创建带有兴趣和偏好的个性化个人资料
  • 设定风险承受能力（低、中、高）
  • 定义决策风格（分析型、直觉型、协作型）
  • 自定义通知阈值

2.智能内容过滤

  • 根据您的兴趣自动进行相关性评分
  • 优先级：严重、高、中、低、最低
  • 过滤掉噪音，专注于重要的事情

3.多源合成

  • 整合来自多个来源的信息
  • 生成连贯的摘要
  • 确定共同的主题和模式
  • 突出显示冲突信息

4.决策支持系统

  • 创建结构化决策框架
  • 自动利弊分析
  • 情境感知建议
  • 跟踪决策结果
  • 从反馈中学习

5.主动监控

  • 监控特定主题以获取更新
  • 基于关键字的跟踪
  • 基于优先级的警报
  • 随时了解情况，不要不知所措

📋 先决条件

  • Python 3.11或更高版本
  • pip（Python包管理器）
  • ChatGPT Plus帐户（用于自定义GPT集成）

🚀 快速开始

看 QUICKSTART.md 有关详细的设置说明。

# Clone the repository
git clone https://github.com/vikkysarswat/infoflow-mcp-server.git
cd infoflow-mcp-server

# Run setup script
./setup.sh  # Linux/Mac
# OR
setup.bat   # Windows

# Start the server
python server.py

📖 文档

🎮 使用示例

筛选器信息

User: I found 10 articles about AI trends but don't have time to read them all.

AI: [Filters by relevance to your interests]
- Article 1: HIGH PRIORITY (95% relevance)
- Article 2: MEDIUM PRIORITY (60% relevance)
- Articles 3-10: Below your threshold

做出决定

User: Help me decide between Option A ($100, fast) and Option B ($200, better quality).

AI: [Creates structured analysis]
Pros/Cons analysis + Recommendation based on your risk tolerance

综合研究

User: Synthesize these 5 sources about remote work trends.

AI: [Combines sources]
Key themes, consensus points, contradictions, and actionable insights

看 使用示例 更多！

🔧 可用工具

  • create_user_profile -创建/更新用户配置文件
  • filter_information -按相关性过滤内容
  • synthesize_information -合并多个来源
  • create_decision -创建结构化决策
  • update_decision -更新决策状态
  • get_decision_recommendation -获取AI推荐
  • monitor_topic -跟踪主题以获取更新
  • 还有更多。..

🤝 贡献

欢迎投稿！看 贡献.md 作为指导方针。

📝 许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。

👥 作者

尼莱斯·维基 - vikkysarswat

🙏 致谢

  • 模型上下文协议的拟人化
  • OpenAI用于自定义GPT平台
  • 开源社区

📧 支持

  • 🐛 报告问题
  • 📧 电子邮件：vikky.sarswat@gmail.com

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