# 项目当前状态简报

## 当前已完成

- 已明确整体链路：`来源 -> 聚合池 -> 内容提取 MCP -> LLM 摘要 -> 校验 -> 过滤 -> 入库/推送`
- 已确定当前 MCP 的职责边界：
  - 只负责内容提取
  - 不负责摘要、分类、价值判断
- 已完成 Python MCP 骨架
- 已实现两个 tool：
  - `extract_url_content`
  - `extract_item_content`
- 已完成真实 URL 提取验证
- 已完成 LLM 摘要 prompt
- 已完成 LLM 摘要结果 schema 校验器
- 已完成“提取 JSON -> LLM 摘要 JSON -> 校验”的最小闭环脚本
- 已完成 LLM 摘要校验 skill 封装
- 已清理旧的启发式 `summarizer.py`
- 已将旧的 MCP 设计文档更新为当前“Content Extract MCP”语义

## 当前关键文件

- MCP 入口：
  - `src/summary_mcp/server.py`
- 提取主流程：
  - `src/summary_mcp/core/pipeline.py`
- LLM 结果模型：
  - `src/summary_mcp/models/llm_result.py`
- LLM 校验器：
  - `src/summary_mcp/validators/llm_result.py`
- 校验 CLI：
  - `src/summary_mcp/validate_llm_result.py`
- 最小闭环脚本：
  - `scripts/run_summary_loop.py`
- 当前提示词：
  - `outputs/llm-summary-prompt.txt`
- MVP 归档：
  - `docs/content-extract-mcp-mvp-archive.md`
- 当前 TODO：
  - `TODO.md`

## 当前已经验证通过

- 参考文章 URL 可提取为结构化 JSON
- LLM 可根据提取结果生成摘要 JSON
- validator 可校验摘要 JSON
- 最小闭环脚本可直接调用 LLM 接口并产出通过校验的结果

## 当前未开始的下一阶段

- 让 FreshRSS 作为主聚合池
- 设计 FreshRSS entry -> `item` 的映射
- 准备真实 `item` 样例
- 开始定义规则过滤层 schema

## 收束后建议从这里继续

优先从这两个问题继续：

1. FreshRSS 的 entry 字段如何映射成 `item`
2. 先做一个真实 `item` 样例文件，再讨论规则过滤

## 一句话结论

当前 MVP 已完成，下一阶段不再是继续打磨 MCP，而是开始接入 FreshRSS 上游并建立 `item` 标准化入口。