📰 MCP News Collector

한국 주식시장 뉴스 실시간 수집 및 분석을 위한 MCP 서버

🎯 프로젝트 개요

MCP News Collector는 한국 주식시장 관련 뉴스를 실시간으로 수집, 분석하여 투자 인사이트를 제공하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.

✨ 주요 기능

• 🔄 실시간 뉴스 수집: 네이버, 다음, RSS 피드 등 다양한 소스
• 🧠 AI 기반 분석: 감정 분석, 시장 영향도 예측, 루머 탐지
• 📊 실시간 모니터링: WebSocket 기반 실시간 데이터 스트리밍
• 🌐 REST API: FastAPI 기반 RESTful 엔드포인트
• 🔧 MCP 통합: Claude 등 AI 어시스턴트와 원활한 연동

🏗️ 아키텍처

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Data Sources  │    │   MCP Server    │    │   AI Assistant  │
│                 │    │                 │    │                 │
│ • 네이버 뉴스   │────▶│ • 수집 엔진     │◀───│ • Claude        │
│ • 다음 뉴스     │    │ • 분석 엔진     │    │ • ChatGPT       │
│ • RSS 피드      │    │ • REST API      │    │ • 기타          │
│ • 빅카인즈      │    │ • WebSocket     │    │                 │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘

🚀 빠른 시작

사전 요구사항

• Python 3.11+
• PostgreSQL 13+
• Redis 6+

설치

# 1. 저장소 클론
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/mcp-news-collector.git
cd mcp-news-collector

# 2. 가상환경 생성 및 활성화
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 3. 의존성 설치
pip install -e .

# 4. 환경변수 설정
cp .env.example .env
# .env 파일을 편집하여 데이터베이스 및 API 설정

# 5. 데이터베이스 마이그레이션
alembic upgrade head

# 6. 서버 실행
python -m src.server.main

MCP 클라이언트 연결

from mcp import Client

# MCP 서버 연결
client = Client("stdio", ["python", "-m", "src.server.main"])

# 뉴스 수집
result = await client.call_tool("get_recent_news", {
    "keyword": "삼성전자",
    "limit": 10
})

📖 API 문서

MCP Tools

Tool	설명	파라미터
get_recent_news	최근 뉴스 조회	keyword, source, limit, hours
analyze_news_sentiment	뉴스 감정 분석	news_id, text, detail_level
analyze_news_impact	시장 영향도 분석	news_id, company, timeframe
detect_market_rumors	루머 탐지	news_id, threshold
monitor_news_stream	실시간 뉴스 모니터링	topics, filters

REST API

API 문서는 서버 실행 후 다음 URL에서 확인할 수 있습니다:

• Swagger UI: http://localhost:8000/api/docs
• ReDoc: http://localhost:8000/api/redoc

주요 엔드포인트

# 뉴스 조회
GET /api/v1/news?query=삼성전자&limit=10

# 감정 분석
POST /api/v1/analysis/sentiment
{
  "news_ids": ["news_1", "news_2"],
  "options": {"include_confidence": true}
}

# 실시간 모니터링 상태
GET /api/v1/monitoring/status

🧪 테스트

# 전체 테스트 실행
pytest

# 특정 모듈 테스트
pytest tests/unit/test_sentiment_analyzer.py

# 커버리지 확인
pytest --cov=src --cov-report=html

테스트 현황

• 전체 테스트: 169개 통과
• 커버리지:
  • 감정 분석기: 92%
  • 시장 영향 분석기: 85%
  • 실시간 모니터링: 76%
  • 루머 탐지: 89%
  • 뉴스 요약: 90%

📊 개발 현황

Phase 별 진행 상황

• ✅ Phase 1: 기초 인프라 구축 (완료)
• ✅ Phase 2: 핵심 수집 시스템 (완료)
• ✅ Phase 3: 분석 엔진 구현 (완료)
• 🔄 Phase 4: API 및 통합 시스템 (75% 완료)
• ⏳ Phase 5: 최적화 및 배포 (예정)

자세한 개발 계획은 detailed-development-plan.md를 참조하세요.

🏗️ 프로젝트 구조

mcp-news-collector/
├── src/                    # 메인 소스 코드
│   ├── analysis/          # 분석 엔진 (감정, 영향도, 루머 탐지 등)
│   ├── collectors/        # 뉴스 수집기 (네이버, 다음, RSS)
│   ├── monitoring/        # 실시간 모니터링 시스템
│   ├── server/            # MCP 서버 및 REST API
│   └── utils/             # 공통 유틸리티
├── tests/                 # 테스트 코드
│   ├── unit/              # 단위 테스트
│   └── integration/       # 통합 테스트
├── docs/                  # 문서
├── configs/               # 설정 파일
└── scripts/               # 유틸리티 스크립트

🔧 개발 도구

코드 품질

# 코드 포맷팅
black src/ tests/

# 타입 체킹
mypy src/

# 린팅
pylint src/

# 보안 스캔
bandit -r src/

TDD 개발 프로세스

이 프로젝트는 엄격한 TDD(Test-Driven Development) 방법론을 따릅니다:

1. Red: 실패하는 테스트 작성
2. Green: 테스트를 통과시키는 최소한의 코드 작성
3. Refactor: 코드 개선 및 최적화

🤝 기여하기

1. Fork the repository
2. Create your feature branch (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Commit your changes (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. Push to the branch (git push origin feature/amazing-feature)
5. Open a Pull Request

개발 가이드라인

• 모든 새로운 기능은 테스트와 함께 개발
• 코드 커버리지 80% 이상 유지
• 타입 힌트 사용 필수
• 문서화 철저히

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

📞 문의

• 개발자: Your Name
• 이슈 트래커: GitHub Issues
• 프로젝트 위키: GitHub Wiki

🙏 감사의 말

• MCP (Model Context Protocol) - Anthropic
• FastAPI - Sebastián Ramirez
• KoBERT - SKT Brain

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