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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_contentextract_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:
- FreshRSS 的 entry 字段如何映射成
item - 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。