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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
• 已实现三个 tool：
  • extract_url_content
  • extract_item_content
  • filter_summary_result
• 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
• 已完成 FreshRSS greader API 接入
• 已完成 FreshRSS entry -> item 映射
• 已产出真实 item 样例文件
• 已跑通 FreshRSS -> item -> content extraction 单条链路
• 已定义过滤层输入输出 schema
• 已完成第一版规则引擎、本地脚本和 MCP tool

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
• 过滤模型：
  • src/summary_mcp/models/filtering.py
• 过滤引擎：
  • src/summary_mcp/filters/engine.py
• 默认过滤规则：
  • configs/filter_rules.json
• 校验 CLI：
  • src/summary_mcp/validate_llm_result.py
• 最小闭环脚本：
  • scripts/run_summary_loop.py
• FreshRSS 拉取脚本：
  • scripts/pull_freshrss_items.py
• FreshRSS 提取脚本：
  • scripts/run_freshrss_extract.py
• 过滤脚本：
  • scripts/run_filter_rules.py
• 当前提示词：
  • outputs/llm-summary-prompt.txt
• FreshRSS 原始响应样例：
  • outputs/freshrss.raw.json
• FreshRSS item 样例：
  • outputs/freshrss.items.json
• FreshRSS 提取结果：
  • outputs/freshrss.extracted.json
• 过滤结果样例：
  • outputs/filter-decision.json
• 文档索引：
  • docs/README.md
• 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
• FreshRSS API 可拉取真实 entry
• 真实 entry 可映射为标准化 item
• 标准化 item 可继续进入内容提取流程
• 规则引擎可对结构化摘要结果输出 keep / drop / review 决策
• MCP tool 可承接“由上层 LLM/Agent 调用过滤”的模式

当前未开始的下一阶段

• 设计知识库入库格式
• 设计 webhook / 推送格式
• 把 FreshRSS 拉取与提取流程进一步批量化/调度化
• 迭代更细的过滤规则与个性化上下文

收束后建议从这里继续

优先从这两个问题继续：

1. 先设计知识库 sink 的输入输出格式
2. 再决定先接 webhook / 推送还是继续细化过滤规则

一句话结论

当前 MVP 已完成，FreshRSS 上游和第一版规则过滤层都已接通，下一阶段应转向下游 sink 与推送设计。