FullScope-MCP
内容总结运营 MCP Server，支持网页抓取、文件读取、内容总结、主题汇总等功能
🌟 功能特性
FullScope-MCP 是一个功能全面的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，专门用于内容总结和运营场景。支持以下核心功能：
- 🤖 模型调用: 直接调用大语言模型进行回答
- 🌐 网页抓取: 抓取网页内容，可选保存为 txt 文本文件
- 📝 内容总结: 将任意内容总结为指定长度（默认原来的 20%，脱水版）
- 🔗 网页总结: 获取网页内容并自动总结为精炼版本
- 📄 文本文件总结: 读取 txt 等格式的文本文件并总结内容（限制返回 2k 字符）
- 📚 PDF 文件总结: 读取 PDF 文件并总结文本内容（限制返回 2k 字符）
- 🎯 主题汇总: 类似 RAG 功能，给定资料内容和查询主题，返回最相关的内容总结（2k 字符内）
📦 安装
使用 uvx 安装（推荐）
uvx fullscope-mcp-server使用 pip 安装
pip install fullscope-mcp-server从源码安装
git clone https://github.com/yzfly/fullscope-mcp
cd fullscope-mcp
pip install -e .⚙️ 配置
环境变量配置
在使用之前，需要配置以下环境变量：
必需配置
# MiniMax API Key（必需）
export OPENAI_API_KEY="your-minimax-api-key"可选配置
# API 基础 URL（默认使用 MiniMax）
export OPENAI_BASE_URL="https://api.minimaxi.com/v1"
# 使用的模型（默认 MiniMax-M1）
export OPENAI_MODEL="MiniMax-M1"
# 输入上下文最大 token 数（默认 120000）
export MAX_INPUT_TOKENS="120000"
# 输出上下文最大 token 数（默认 8000）
export MAX_OUTPUT_TOKENS="8000"Claude Desktop 配置
在 Claude Desktop 中使用时，请添加以下配置到 claude_desktop_config.json：
{
"mcpServers": {
"fullscope-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["fullscope-mcp-server"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-minimax-api-key-here",
"OPENAI_BASE_URL": "https://api.minimaxi.com/v1",
"OPENAI_MODEL": "MiniMax-M1",
"MAX_INPUT_TOKENS": "900000",
"MAX_OUTPUT_TOKENS": "8000"
}
}
}
}或者使用 pip 安装版本：
{
"mcpServers": {
"fullscope-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "fullscope_mcp_server"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-minimax-api-key-here",
"OPENAI_BASE_URL": "https://api.minimaxi.com/v1",
"OPENAI_MODEL": "MiniMax-M1",
"MAX_INPUT_TOKENS": "900000",
"MAX_OUTPUT_TOKENS": "8000"
}
}
}
}🚀 使用方法
1. 模型调用
# 工具名: call_model
# 参数: prompt (str) - 要发送给模型的提示词
# 返回: 模型的回答2. 网页抓取
# 工具名: scrape_webpage
# 参数:
# - url (str) - 要抓取的网页URL
# - save_to_file (bool) - 是否保存内容到txt文件
# 返回: 抓取结果和文件路径（如果保存）3. 内容总结
# 工具名: summarize_content
# 参数:
# - content (str) - 要总结的内容
# - target_ratio (float) - 目标压缩比例，0.1-1.0之间，默认0.2
# 返回: 总结后的内容4. 网页总结
# 工具名: summarize_webpage
# 参数:
# - url (str) - 要抓取和总结的网页URL
# - target_ratio (float) - 目标压缩比例，默认0.2
# 返回: 网页内容总结5. 文本文件总结
# 工具名: read_and_summarize_text_file
# 参数:
# - filepath (str) - 文本文件路径
# - target_ratio (float) - 目标压缩比例，默认0.2
# 返回: 文件内容总结6. PDF文件总结
# 工具名: read_and_summarize_pdf_file
# 参数:
# - filepath (str) - PDF文件路径
# - target_ratio (float) - 目标压缩比例，默认0.2
# 返回: PDF内容总结7. 主题汇总
# 工具名: topic_based_summary
# 参数:
# - content (str) - 资料内容
# - query (str) - 查询的主题或问题
# 返回: 基于主题的相关内容总结（2k字符内）📖 使用示例
在 Claude Desktop 中使用
- 网页内容总结
请帮我总结这个网页的内容：https://example.com/article- 文档总结
请读取并总结这个PDF文件：/path/to/document.pdf- 主题分析
基于这段资料内容，帮我分析"人工智能发展趋势"相关的信息直接运行服务器
# 设置环境变量
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
# 运行服务器
python fullscope_mcp_server.py🔧 开发指南
项目结构
fullscope-mcp/
├── src/
│ └── fullscope_mcp_server/
│ ├── __init__.py
│ └── server.py
├── README.md
├── pyproject.toml
└── LICENSE本地开发
# 克隆项目
git clone https://github.com/yzfly/fullscope-mcp
cd fullscope-mcp
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"
# 运行测试
pytest代码格式化
# 格式化代码
black src/
isort src/
# 类型检查
mypy src/🌐 支持的模型
本服务器主要针对 MiniMax API 设计，但通过配置 OPENAI_BASE_URL 和相关参数，也可以支持其他兼容 OpenAI API 格式的模型服务：
- MiniMax-M1 (默认推荐)
- MiniMax-Text-01
- 其他支持 OpenAI API 格式的服务
MiniMax API 配置说明
MiniMax API 支持最大 1,000,192 tokens 的上下文长度，非常适合处理长文档和大量内容的总结任务。
- 获取 API Key: MiniMax 开放平台
- API 文档: MiniMax API 文档
🚀 发布到 PyPI 的步骤
1. 准备发布
# 安装构建工具
pip install build twine
# 构建包
python -m build
# 检查包
twine check dist/*2. 发布到 TestPyPI (测试)
# 上传到 TestPyPI
twine upload --repository testpypi dist/*
# 从 TestPyPI 安装测试
pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ fullscope-mcp-server3. 发布到正式 PyPI
# 上传到 PyPI
twine upload dist/*📝 更新日志
v1.0.0 (2024-12-19)
- ✨ 首次发布
- 🌐 支持网页抓取和保存
- 📝 支持内容总结（可配置压缩比例）
- 📄 支持文本文件和PDF文件读取总结
- 🎯 支持主题汇总（RAG功能）
- 🤖 支持直接模型调用
- ⚙️ 完善的环境变量配置
- 📦 支持 uvx 和 pip 安装
🤝 贡献
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
- Fork 本项目
- 创建功能分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 开启 Pull Request
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。
👨💻 作者
yzfly
🙏 致谢
- Model Context Protocol - 协议标准
- MiniMax API - AI 模型服务
- Beautiful Soup - HTML 解析
- PyPDF2 - PDF 处理
❓ 常见问题
Q: 如何获取 MiniMax API Key？
A: 访问 MiniMax 开放平台，注册账号后在账户管理-接口密钥中获取。
Q: 可以使用其他模型吗？
A: 可以！通过配置 OPENAI_BASE_URL 和 OPENAI_MODEL 环境变量，可以使用任何兼容 OpenAI API 格式的模型服务。
Q: 文件大小有限制吗？
A: 是的，为了性能考虑：
- 文本文件和PDF文件内容限制在约 120k 字符以内
- 网页内容会根据模型的上下文限制自动截断
- 主题汇总结果限制在 2k 字符以内
Q: 如何在 Claude Desktop 中使用？
A: 按照上面的配置说明，将配置添加到 claude_desktop_config.json 文件中，重启 Claude Desktop 即可。
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