LLM应用剖析: 热点新闻助手TrendRadar

from fastmcp import FastMCP

# 创建 FastMCP 2.0 应用
mcp = FastMCP(『trendradar-news』)

@mcp.tool
async def trigger_crawl(
    platforms: Optional[List[str]] = None,
    save_to_local: bool = False,
    include_url: bool = False
) -> str:
    「」「
    手动触发一次爬取任务（可选持久化）

    Args:
        platforms: 指定平台 ID 列表，如 [『zhihu』, 『weibo』, 『douyin』]
                   - 不指定时：使用 config.yaml 中配置的所有平台
                   - 支持的平台来自 config/config.yaml 的 platforms 配置
                   - 每个平台都有对应的 name 字段（如」知乎「、」微博「），方便 AI 识别
                   - 注意：失败的平台会在返回结果的 failed_platforms 字段中列出
        save_to_local: 是否保存到本地 output 目录，默认 False
        include_url: 是否包含 URL 链接，默认 False（节省 token）

    Returns:
        JSON 格式的任务状态信息，包含：
        - platforms: 成功爬取的平台列表
        - failed_platforms: 失败的平台列表（如有）
        - total_news: 爬取的新闻总数
        - data: 新闻数据

    Examples:
        - 临时爬取: trigger_crawl(platforms=[『zhihu』])
        - 爬取并保存: trigger_crawl(platforms=[『weibo』], save_to_local=True)
        - 使用默认平台: trigger_crawl()  # 爬取 config.yaml 中配置的所有平台
    」「」
    tools = _get_tools()
    result = tools[『system』].trigger_crawl(platforms=platforms, save_to_local=save_to_local, include_url=include_url)
    return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)


def run_server(
    project_root: Optional[str] = None,
    transport: str = 『stdio』,
    host: str = 『0.0.0.0』,
    port: int = 3333
):
    「」「
    启动 MCP 服务器

    Args:
        project_root: 项目根目录路径
        transport: 传输模式，『stdio』 或 『HTTP』
        host: HTTP 模式的监听地址，默认 0.0.0.0
        port: HTTP 模式的监听端口，默认 3333
    」「」
    # 初始化工具实例
    _get_tools(project_root)

    # 根据传输模式运行服务器
    if transport == 『stdio』:
        mcp.run(transport=『stdio』)
    elif transport == 『HTTP』:
        # HTTP 模式（生产推荐）
        mcp.run(
            transport=『HTTP』,
            host=host,
            port=port,
            path=『/mcp』  # HTTP 端点路径
        )
    else:
        raise ValueError(f「不支持的传输模式: {transport}」)