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MCP Server · 浏览器工具

WeChat Article Reader MCP Server

基于Model Context Protocol (MCP)的服务器,用于读取微信公众号文章内容、搜索文章以及生成文章摘要。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
Python浏览器自动化网页抓取

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作者 / 组织
whbfxy
提供方
whbfxy
运行时
Python

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3

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资源数量

0

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仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

WeChat Article Reader MCP Server 属于浏览器工具类 MCP Server,公开资料标注 3 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

浏览器工具

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

仅本地运行

安装与配置

安装命令

python -m venv venv

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 3 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

微信公众号文章读取 MCP 服务器

这是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器,用于读取微信公众号文章内容、搜索文章以及生成文章摘要。

功能特性

  • 文章获取:从微信公众号文章URL获取文章内容、元数据和统计信息
  • 文章搜索:根据关键词搜索微信公众号文章
  • 文章摘要:自动生成文章摘要,支持自定义长度
  • 多格式输出:支持Markdown和纯文本格式输出
  • 错误处理:完善的错误处理和响应格式化
  • 性能优化:支持并发请求和性能监控

安装与配置

环境要求

  • Python 3.8+
  • Playwright(用于浏览器自动化)

安装步骤

  1. 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/your-username/mcp-server-wechat.git
cd mcp-server-wechat
  1. 创建虚拟环境:
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或
venv\Scripts\activate  # Windows
  1. 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
  1. 安装Playwright浏览器:
playwright install

配置

服务器支持多种配置方式:

  1. 配置文件:创建 config.json 文件:
{
  "transport": "stdio",
  "host": "localhost",
  "port": 8080,
  "browser": {
    "headless": true,
    "timeout": 30000,
    "user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
  },
  "request": {
    "timeout": 30000,
    "max_retries": 3,
    "retry_delay": 1000
  }
}
  1. 环境变量:
export MCP_SERVER_TRANSPORT=stdio
export MCP_SERVER_HOST=localhost
export MCP_SERVER_PORT=8080
export MCP_BROWSER_HEADLESS=true
export MCP_BROWSER_TIMEOUT=30000

使用方法

启动服务器

  1. STDIO模式(默认):
python main.py
  1. HTTP模式:
python main.py --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080

MCP工具

1. 获取文章内容
# 调用fetch_article工具
{
  "name": "fetch_article",
  "arguments": {
    "url": "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxxxxx",
    "content_formats": ["markdown", "text"],
    "request_id": "optional_request_id"
  }
}
2. 搜索文章
# 调用search_articles工具
{
  "name": "search_articles",
  "arguments": {
    "query": "搜索关键词",
    "account": "可选的公众号名称",
    "sort_by": "relevance",  # relevance, time, popularity
    "limit": 10,
    "request_id": "optional_request_id"
  }
}
3. 提取文章摘要
# 调用extract_article_summary工具
{
  "name": "extract_article_summary",
  "arguments": {
    "url": "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxxxxx",
    "max_length": 200,
    "request_id": "optional_request_id"
  }
}

响应格式

所有工具返回统一的响应格式:

{
  "success": true,
  "message": "操作成功",
  "request_id": "optional_request_id",
  "data": {
    // 具体数据内容
  }
}

错误响应:

{
  "success": false,
  "message": "错误描述",
  "error_code": "ERROR_CODE",
  "error_type": "ErrorType",
  "request_id": "optional_request_id"
}

开发指南

项目结构

mcp-server-wechat/
├── src/
│   └── mcp_server_wechat/
│       ├── __init__.py
│       ├── main.py              # 主服务器文件
│       ├── models.py            # 数据模型和类型定义
│       ├── tools/
│       │   ├── __init__.py
│       │   └── wechat_tools.py  # MCP工具实现
│       └── utils/
│           ├── __init__.py
│           ├── browser_client.py    # 浏览器客户端
│           ├── article_parser.py     # 文章解析器
│           ├── search_client.py      # 搜索客户端
│           ├── summary_generator.py  # 摘要生成器
│           └── response_formatter.py # 响应格式化器
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_wechat_tools.py    # 单元测试
│   ├── test_integration.py     # 集成测试
│   └── test_performance.py     # 性能测试
├── config.json                 # 配置文件
├── requirements.txt            # 依赖列表
├── run_tests.py               # 测试运行器
└── README.md                  # 项目文档

运行测试

  1. 运行所有测试:
python run_tests.py --type all
  1. 运行单元测试:
python run_tests.py --type unit
  1. 运行集成测试:
python run_tests.py --type integration
  1. 运行性能测试:
python run_tests.py --type performance

添加新工具

  1. 在 src/mcp_server_wechat/tools/wechat_tools.py 中添加新工具类
  2. 在 handle_list_tools 函数中注册新工具
  3. 在 handle_call_tool 函数中添加工具调用逻辑
  4. 添加相应的测试用例

常见问题

1. 浏览器启动失败

确保已安装Playwright浏览器:

playwright install

2. 微信文章URL无效

确保URL格式正确:

https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxxxxx

3. 搜索结果为空

检查搜索关键词是否正确,或尝试使用更通用的关键词。

4. 性能问题

调整浏览器配置中的超时时间,或使用HTTP模式以提高性能。

许可证

本项目采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。

贡献

欢迎提交问题和拉取请求。请确保:

  1. 代码符合项目风格
  2. 添加适当的测试
  3. 更新相关文档

联系方式

如有问题或建议,请通过以下方式联系:

  • 提交 Issue:
  • 邮箱: your-email@example.com

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

微信公众号Python本地部署文章解析内容摘要多格式输出浏览器自动化

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

自动操作网页

打开页面、点击、填表,把浏览器动作交给模型执行。

抓结构化数据

把页面内容整理成表格或 JSON,省掉手工复制粘贴。

走一遍关键流程

按步骤检查页面是否正常,回归时少漏环节。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 3 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在浏览器工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

WeChat Article Reader MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

WeChat Article Reader MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

WeChat Article Reader MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

WeChat Article Reader MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

WeChat Article Reader MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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