Cologne Open Data Fast MCP

fastMCP Köln Presse 🚀

✅ LIVE & WORKING - Robuster MCP-Server für RSS-Pressemitteilungen der Stadt Köln mit vollständiger Funktionalität!

🎯 Quick Test

Local Testing (alle 4 Tools getestet & funktionsfähig):

# Server starten
python -m koeln_presse.server

# Health Check
curl http://localhost:8000/health

# Latest Press Releases
curl -X POST http://localhost:8000/tools/latest -H "Content-Type: application/json" -d "{}"

# Search Tools
curl -X POST http://localhost:8000/tools/search -H "Content-Type: application/json" -d '{"query":"Gesundheit","limit":5}'

fastMCP Cloud: https://cologne-open-data-fastmcp.fastmcp.app/mcp

FastMCP Köln Presse

Ein robustes MCP-Server-Projekt, das RSS-Pressemitteilungen der Stadt Köln konsumiert und als MCP-Tools exponiert.

📋 Projektübersicht

Dieses Projekt implementiert einen vollständigen MCP (Model Context Protocol) Server, der:

• RSS-Feeds von der Stadt Köln abruft (https://www.stadt-koeln.de/externe-dienste/rss/pressemeldungen.xml)
• RSS-Inhalte robust parst und als strukturierte Daten bereitstellt
• Caching und Fehlerbehandlung implementiert
• Als MCP-Server für Local- und Cloud-Deployment konzipiert ist

✨ Features

MCP Tools

• koeln.presse.latest(n=10): Neueste Pressemitteilungen abrufen
• koeln.presse.search(query, limit=20): Pressemitteilungen durchsuchen
• koeln.presse.get(id): Einzelnes Item per ID abrufen
• koeln.presse.categories(): Alle verfügbaren Kategorien auflisten

Technische Features

• ✅ Robustes XML-Parsing mit lxml
• ✅ HTTP-Client mit Timeout und Retry-Logic (3 Versuche, Exponential Backoff)
• ✅ In-Memory-Caching mit TTL (5 Minuten Standard)
• ✅ Pydantic-Datenmodelle mit vollständiger Typisierung
• ✅ JSON-Schema-konforme Responses
• ✅ Umfassende Fehlerbehandlung
• ✅ Docker-Support
• ✅ Health-Check-Endpoints
• ✅ Vollständige Test-Suite

🚀 Schnellstart

Voraussetzungen

• Python 3.11 oder höher
• pip (Python Package Installer)

Lokale Installation

1. Repository klonen:

git clone 
cd fastmcp-koeln-presse

1. Python-Umgebung erstellen:

python -m venv .venv
# Windows:
.venv\\Scripts\\activate
# Linux/macOS:
source .venv/bin/activate

1. Dependencies installieren:

pip install -U pip
pip install fastmcp fastapi httpx lxml pydantic python-dateutil uvicorn pytest

1. Umgebungsvariablen konfigurieren (optional):

# Kopiere die Beispiel-Konfiguration
cp .env.example .env

# Bearbeite .env nach Bedarf:
CACHE_TTL=300          # Cache TTL in Sekunden
HTTP_TIMEOUT=8         # HTTP Timeout in Sekunden
HTTP_RETRIES=3         # Anzahl Retry-Versuche

1. Server starten:

# Standard: Python Module
python -m koeln_presse.server

# Alternative: Mit Uvicorn
uvicorn koeln_presse.server:app --host 0.0.0.0 --port 8000

# Oder mit dem Startup-Skript (Linux/macOS):
chmod +x run_local.sh
./run_local.sh

1. Health Check:

curl http://localhost:8000/health

📚 API-Dokumentation

MCP Tool Schemas

1. koeln.presse.latest

Beschreibung: Ruft die neuesten Pressemitteilungen ab, sortiert nach Publikationsdatum.

Parameter:

{
  "n": {
    "type": "integer",
    "minimum": 1,
    "maximum": 100,
    "default": 10,
    "description": "Anzahl der zurückzugebenden Items"
  }
}

Response:

{
  "items": [
    {
      "id": "abc123",
      "title": "Stadt Köln informiert über...",
      "link": "https://www.stadt-koeln.de/pressemeldungen/123",
      "description": "
Köln, den 15. Oktober 2024
",
      "published_at": "2024-10-15T10:30:00+02:00",
      "categories": ["Politik", "Verkehr"],
      "source": "rss:stadt-koeln"
    }
  ]
}

2. koeln.presse.search

Beschreibung: Durchsucht Pressemitteilungen nach Titel, Beschreibung und Kategorien.

Parameter:

{
  "query": {
    "type": "string",
    "description": "Suchbegriff"
  },
  "limit": {
    "type": "integer",
    "minimum": 1,
    "maximum": 100,
    "default": 20,
    "description": "Maximale Anzahl Ergebnisse"
  }
}

Response:

{
  "items": [
    {
      "id": "def456",
      "title": "Baustellen in der Innenstadt",
      "link": "https://www.stadt-koeln.de/pressemeldungen/124",
      "description": "Aktuelle Baustellenübersicht",
      "published_at": "2024-10-14T14:15:00+02:00",
      "categories": ["Verkehr"],
      "source": "rss:stadt-koeln"
    }
  ]
}

Ranking-Logik:

• Titel-Matches: +3 Punkte
• Kategorie-Matches: +2 Punkte
• Beschreibung-Matches: +1 Punkt

3. koeln.presse.get

Beschreibung: Ruft ein einzelnes Pressemitteilung per ID ab.

Parameter:

{
  "id": {
    "type": "string",
    "description": "Press Item ID"
  }
}

Response:

{
  "id": "abc123",
  "title": "Stadt Köln informiert über...",
  "link": "https://www.stadt-koeln.de/pressemeldungen/123",
  "description": "Köln, den 15. Oktober 2024",
  "published_at": "2024-10-15T10:30:00+02:00",
  "categories": ["Politik"],
  "source": "rss:stadt-koeln"
}

Fehler: 404 wenn Item nicht gefunden

4. koeln.presse.categories

Beschreibung: Gibt alle verfügbaren Kategorien alphabetisch sortiert zurück.

Parameter: Keine

Response:

{
  "categories": ["Baustellen", "Kultur", "Politik", "Verkehr"]
}

REST API Endpoints

🐳 Docker Deployment

Docker Image erstellen

# Image bauen
docker build -t fastmcp-koeln-presse .

# Container starten
docker run -d -p 8000:8000 --name koeln-presse fastmcp-koeln-presse

Docker Compose (optional)

Erstelle docker-compose.yml:

version: '3.8'
services:
  koeln-presse:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - CACHE_TTL=300
      - HTTP_TIMEOUT=8
      - HTTP_RETRIES=3
    restart: unless-stopped
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8000/health"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
      start_period: 40s

Starten:

docker-compose up -d

☁️ fastMCP Cloud Deployment

Vorbereitung

1. Repository auf GitHub pushen:

git add .
git commit -m "Initial commit: fastMCP Köln Presse Server"
git push origin main

1. fastMCP Cloud Projekt erstellen:

- Gehe zu fastMCP Cloud - Klicke auf "New Project" - Wähle "Python" als Runtime - Python Version: 3.11

Deployment-Konfiguration

Build Command:

pip install -e .

Start Command:

python -m koeln_presse.server

Alternative Start Command (falls benötigt):

uvicorn koeln_presse.server:app --host 0.0.0.0 --port 8000

Environment Variables

In der fastMCP Cloud Console:

CACHE_TTL=300
HTTP_TIMEOUT=8
HTTP_RETRIES=3
PORT=8000

Health Check

Nach dem Deployment:

1. Gehe zur Projekt-URL
2. Teste: GET /health
3. Verifiziere Tool-Manifest: GET /manifest

⚙️ Konfiguration

Umgebungsvariablen

Konfigurationsdatei

Erstelle .env Datei:

# Cache Konfiguration
CACHE_TTL=300
MAX_CACHE_SIZE=1000

# HTTP Konfiguration
HTTP_TIMEOUT=8
HTTP_RETRIES=3

# Server Konfiguration
HOST=0.0.0.0
PORT=8000
RELOAD=false

🧪 Testing

Tests ausführen

# Alle Tests
pytest -v

# Nur RSS Client Tests
pytest tests/test_rss_client.py -v

# Nur Tool Tests
pytest tests/test_tools.py -v

# Mit Coverage
pytest --cov=koeln_presse --cov-report=html

# Quick Tests
pytest -q

Test-Suite Übersicht

• test_rss_client.py: Tests für RSS Client Funktionalität

- XML Parsing (valid/invalid) - HTTP Client (Mocked) - Caching-Verhalten - Suche und Ranking - Fehlerbehandlung

• test_tools.py: Tests für MCP Server Tools

- Tool-Parameter Validierung - Response Format - HTTP Status Codes - Error Handling

🔍 Akzeptanzkriterien

✅ Funktionale Anforderungen:

• [x] koeln.presse.latest liefert standardmäßig 10 Items, absteigend nach Datum
• [x] koeln.presse.search("Köln") gibt relevante Treffer, Titel-Treffer ranken höher
• [x] koeln.presse.get(id) liefert exakt das Item, 404/Fehler bei unbekannter ID
• [x] koeln.presse.categories gibt deduplizierte, sortierte Kategorien

✅ Technische Anforderungen:

• [x] Netzwerkfehler → klare Fehlermeldung, keine Abstürze
• [x] Projekt startet lokal & via Docker
• [x] Tests laufen erfolgreich (pytest -q)
• [x] README beschreibt fastMCP Cloud Deploy

✅ Code Qualität:

• [x] Vollständige Typisierung (Python 3.11+)
• [x] Robuste Fehlerbehandlung
• [x] Pydantic-Schema Validierung
• [x] Structured Logging

🐛 Troubleshooting

Häufige Probleme

1. "ModuleNotFoundError: No module named 'koeln_presse'"

Lösung:

# Von Projekt-Root aus ausführen:
python -m koeln_presse.server

# Oder Python Path setzen:
export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:$(pwd)"

2. "Connection timeout" beim RSS-Fetch

Lösung:

# Timeout in .env erhöhen:
HTTP_TIMEOUT=15

3. "Permission denied" beim Ausführen von run_local.sh

Lösung (Linux/macOS):

chmod +x run_local.sh
./run_local.sh

4. Docker Container startet nicht

Lösung:

# Logs prüfen:
docker logs koeln-presse

# Mit Debug-Modus:
docker run -it --rm fastmcp-koeln-presse python -m koeln_presse.server

5. Tests schlagen fehl

Lösung:

# Dependencies prüfen:
pip install -e ".[dev]"

# Tests mit mehr Details:
pytest -v --tb=long

# Spezifischer Test:
pytest tests/test_rss_client.py::TestRssClient::test_parse_items -v

Logging

Server-Logs ansehen:

# Lokal (stdout)
python -m koeln_presse.server

# Docker Logs
docker logs -f koeln-presse

# In Production (falls Log-File konfiguriert)
tail -f /var/log/koeln-presse.log

Log-Level setzen:

export LOG_LEVEL=DEBUG
python -m koeln_presse.server

Performance

Cache-Hit Rate überprüfen:

# In Python Console:
from koeln_presse.rss_client import client
print(f"Cache Size: {client._cache.size()}")
print(f"Cache TTL: {client.cache_ttl}s")

Memory Usage überwachen:

# Docker Stats:
docker stats koeln-presse

# System Memory:
free -h

📖 Entwicklung

Projektstruktur

fastmcp-koeln-presse/
├── src/
│   └── koeln_presse/
│       ├── __init__.py          # Package Info
│       ├── models.py            # Pydantic Models
│       ├── rss_client.py        # RSS Client & Parser
│       ├── server.py            # fastMCP Server
│       └── utils.py             # Utility Functions
├── tests/
│   ├── test_rss_client.py       # RSS Client Tests
│   └── test_tools.py            # MCP Tools Tests
├── pyproject.toml               # Project Configuration
├── Dockerfile                   # Docker Image
├── run_local.sh                # Local Startup Script
├── .env.example                # Environment Template
├── .gitignore                  # Git Ignore Rules
└── README.md                   # This File

Architektur

┌─────────────────┐
│   fastMCP Server│
│   (server.py)   │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│   RSS Client    │
│ (rss_client.py) │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  HTTP Requests  │
│   (httpx)       │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│   Stadt Köln    │
│    RSS Feed     │
└─────────────────┘

Erweiterte Features (Optional)

1. Disk-Cache implementieren:

# In rss_client.py ergänzen:
import os
import json
from pathlib import Path

class DiskCache:
    def __init__(self, cache_dir: str = ".cache"):
        self.cache_dir = Path(cache_dir)
        self.cache_dir.mkdir(exist_ok=True)

2. Fuzzy Search (Levenshtein):

# requirements.txt ergänzen:
python-Levenshtein>=0.20.0

# In utils.py:
from Levenshtein import ratio

def fuzzy_match(text: str, query: str, threshold: float = 0.7) -> bool:
    return ratio(text.lower(), query.lower()) >= threshold

3. Zusätzliche RSS-Feeds:

# In rss_client.py:
RSS_FEEDS = {
    "koeln": "https://www.stadt-koeln.de/externe-dienste/rss/pressemeldungen.xml",
    "bonn": "https://www.bonn.de/rss/pressemeldungen.xml"
}

📄 Lizenz

MIT License - siehe LICENSE Datei für Details.

🤝 Beitrag leisten

1. Fork das Repository
2. Feature Branch erstellen (git checkout -b feature/neue-funktion)
3. Changes committen (git commit -am 'Neue Funktion hinzufügen')
4. Branch pushen (git push origin feature/neue-funktion)
5. Pull Request erstellen

📞 Support

Bei Fragen oder Problemen:

1. GitHub Issues prüfen
2. README Troubleshooting-Sektion lesen
3. Tests ausführen zur Diagnose
4. Issue mit Logs und Environment-Details erstellen

Entwickelt von: Senior Python Engineer & MCP-Spezialist Version: 1.0.0 Letztes Update: Oktober 2024