mcp-news-server
Fetches, summarizes, and analyzes Turkish news from multiple RSS sources using NLP techniques.
README
MCP News Server
Türkçe haber kaynaklarından haber çeken, özetleyen ve analiz eden MCP (Model Context Protocol) tabanlı sunucu.
Özellikler
- Haber Çekme: BBC Türkçe, Ensonhaber, Milliyet ve BloombergHT gibi Türkçe haber kaynaklarından RSS ile haber toplama
- Haber Özetleme: NLP tabanlı otomatik metin özetleme ve anahtar kelime çıkarma
- Duygu Analizi: Haberlerin duygusal tonunu analiz etme (pozitif/negatif/nötr)
- Tekrar Tespiti: Benzer veya tekrarlayan haberleri tespit etme
- Trend Analizi: Günün/haftanın en çok konuşulan konularını belirleme
- Web Arayüzü: REST API ve kullanıcı dostu web arayüzü
Kurulum
# Bağımlılıkları yükle
npm install
# Geliştirme modunda çalıştır
npm run dev
# Web sunucusunu çalıştır
npm run dev:web
# Derleme
npm run build
# Derlenmiş sürümü çalıştır
npm start
Ortam Değişkenleri
.env dosyası oluşturarak aşağıdaki değişkenleri tanımlayabilirsiniz:
# MCP Sunucu Ayarları
MCP_SERVER_NAME=mcp-news-server
MCP_SERVER_VERSION=0.1.0
# RSS Kaynakları (virgülle ayrılmış)
RSS_FEEDS=https://feeds.bbci.co.uk/turkce/rss.xml,https://www.ensonhaber.com/rss/ensonhaber.xml
# Cache Ayarları
CACHE_TTL=3600
CACHE_CHECK_PERIOD=600
# Web Sunucu Portu
PORT=3000
Claude Desktop Kurulumu
1. Projeyi derle
cd MCP-News-Server
npm install
npm run build
2. Claude Desktop yapılandırma dosyasını aç
Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
3. MCP Server'ı ekle
claude_desktop_config.json dosyasına şunu ekle:
{
"mcpServers": {
"news-server": {
"command": "node",
"args": ["C:\\Users\\Gamze Sirin\\Desktop\\MCP-News-Server\\dist\\index.js"],
"env": {
"MCP_SERVER_NAME": "news-summarizer",
"RSS_FEEDS": "https://feeds.bbci.co.uk/turkce/rss.xml,https://www.ensonhaber.com/rss/ensonhaber.xml,https://www.milliyet.com.tr/rss/rssnew/dunyarss.xml,https://www.bloomberght.com/rss"
}
}
}
}
4. Claude Desktop'ı yeniden başlat
Uygulamayı tamamen kapat ve tekrar aç.
5. Kullanım
Claude Desktop'ta şu komutları kullanabilirsin:
- "Güncel haberleri getir"
- "Bu metni özetle: ..."
- "Haberlerdeki trendleri analiz et"
- "Spor haberlerini ara"
MCP Araçları (Tools)
fetch_news
RSS kaynaklarından güncel haberleri çeker.
source: Haber kaynağı URL'si (opsiyonel)category: Kategori filtresi (opsiyonel)keyword: Arama kelimesi (opsiyonel)limit: Maksimum haber sayısı (varsayılan: 10)
summarize_news
Haber metnini özetler.
text: Özetlenecek metinnewsId: Daha önce çekilen haberin ID'sisentenceCount: Özetteki cümle sayısı (varsayılan: 3)extractKeywords: Anahtar kelimeleri çıkar (varsayılan: true)
get_full_content
Haberin tam içeriğini web sayfasından çeker.
url: Haber URL'sinewsId: Haberin ID'si
analyze_trends
Haberlerdeki trendleri ve en çok kullanılan kelimeleri analiz eder.
hours: Son kaç saatteki haberler (varsayılan: 24)topWords: En çok kullanılan kelime sayısı (varsayılan: 10)
analyze_sentiment
Haber metninin duygusal tonunu analiz eder.
text: Analiz edilecek metinnewsId: Haberin ID'si
analyze_sentiment_batch
Birden fazla haberin duygusal tonunu toplu analiz eder.
category: Kategori filtresi (opsiyonel)limit: Maksimum haber sayısı (varsayılan: 10)
find_duplicates
Haberlerdeki tekrarlayan/benzer içerikleri tespit eder.
threshold: Benzerlik eşiği (0-1 arası, varsayılan: 0.6)category: Kategori filtresi (opsiyonel)
get_unique_news
Tekrarlayan haberler temizlenmiş benzersiz haber listesi döndürür.
threshold: Benzerlik eşiği (varsayılan: 0.6)limit: Maksimum haber sayısı (varsayılan: 20)
check_duplicate
Belirli bir haberin başka haberlerle benzerliğini kontrol eder.
newsId: Kontrol edilecek haberin ID'sithreshold: Benzerlik eşiği (varsayılan: 0.6)
MCP Promptları
daily_news_summary
Günlük haber özeti oluşturur.
topic_analysis
Belirli bir konu hakkında haberleri analiz eder.
news_comparison
Farklı haber kaynaklarının aynı konuyu nasıl ele aldığını karşılaştırır.
weekly_briefing
Haftalık haber brifing raporu oluşturur.
REST API Endpoint'leri
| Endpoint | Metod | Açıklama |
|---|---|---|
/api/news |
GET | Haberleri listeler |
/api/summarize |
POST | Metin özetler |
/api/trends |
GET | Trend analizi yapar |
/api/sentiment |
POST | Duygu analizi yapar |
/api/sentiment/news |
GET | Haberlerin toplu duygu analizi |
/api/duplicates |
GET | Tekrarlayan haberleri bulur |
/api/news/unique |
GET | Benzersiz haberleri listeler |
/api/similarity |
POST | İki metin arasındaki benzerliği hesaplar |
Web Arayüzü
MCP yerine web arayüzünü kullanmak isterseniz:
npm run start:web
Tarayıcıda http://localhost:3000 adresini açın.
Proje Yapısı
mcp-news-server/
├── src/
│ ├── index.ts # MCP sunucu giriş noktası
│ ├── web-server.ts # Express web sunucusu
│ ├── frontend.html # Web arayüzü
│ ├── styles.css # CSS stilleri
│ ├── types/
│ │ └── news.ts # TypeScript tip tanımları
│ └── services/
│ ├── newsService.ts # Haber çekme servisi
│ ├── summaryService.ts # Özetleme servisi
│ ├── sentimentService.ts # Duygu analizi servisi
│ ├── duplicateService.ts # Tekrar tespiti servisi
│ └── cacheService.ts # Önbellek servisi
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md
Teknolojiler
- TypeScript: Tip güvenli JavaScript
- Model Context Protocol (MCP): AI model entegrasyonu için standart protokol
- Express.js: Web sunucu framework
- RSS Parser: RSS feed okuma
- Cheerio: HTML parsing ve web scraping
- Natural: NLP işlemleri için
- Node-Cache: Bellek içi önbellek
<img width="1920" height="2887" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/0d5000ea-94f1-4597-9bea-e2677eb0ba77" />
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.