Research Assistant — Notion × AI
Automates research workflows by collecting, summarizing, and categorizing AI technology documents directly into Notion. It uses OpenAI GPT for Vietnamese summarization and automatic tagging of topics like RAG, LangGraph, and MCP.
README
🤖 Research Assistant — Notion × AI
Tự động thu thập, tóm tắt và phân loại tài liệu công nghệ AI trực tiếp lên Notion.
📋 Tổng quan
Dự án này tự động hóa quy trình nghiên cứu:
- Thu thập — Đọc nội dung từ các URL bài viết
- Tóm tắt — Dùng OpenAI GPT tóm tắt bằng tiếng Việt
- Phân loại — AI tự động gắn tag (RAG, LangGraph, MCP, ...)
- Lưu trữ — Đẩy tất cả lên Notion Database qua API
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ Web URL │ ──▶ │ Reader │ ──▶ │ AI (GPT) │ ──▶ │ Notion │
│ (Bài viết│ │(Trích │ │(Tóm tắt +│ │(Database │
│ gốc) │ │ xuất text)│ │ phân loại)│ │ lưu trữ) │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
🚀 Bắt đầu sử dụng
1. Cài đặt dependencies
cd MCP_Notion
pip install -r requirements.txt
2. Cấu hình môi trường
cp .env.example .env
# Mở file .env, điền token Notion và OpenAI API key
3. Chạy
# Thu thập bài viết theo chủ đề mặc định (RAG, LangGraph, MCP)
python main.py
# Thu thập chủ đề cụ thể
python main.py --topics RAG LangGraph
# Thu thập từ URL cụ thể
python main.py --urls "https://vnexpress.net"
# Xem danh sách bài viết đã lưu
python main.py --list
# Lọc theo tag
python main.py --list --tag "RAG"
📁 Cấu trúc dự án
MCP_Notion/
├── main.py # 🚀 Entry point - CLI chính
├── researcher.py # 🔍 Thu thập & tóm tắt bài viết
├── notion_store.py # 📦 Giao tiếp với Notion API
├── requirements.txt # 📋 Dependencies
├── .env # 🔑 Biến môi trường (API keys)
├── .env.example # 📄 Template biến môi trường
└── README.md # 📖 Bạn đang đọc file này
🏷️ Tags hỗ trợ
| Tag | Mô tả |
|---|---|
RAG |
Retrieval-Augmented Generation |
LangGraph |
Multi-agent orchestration framework |
MCP |
Model Context Protocol |
AI Agent |
Autonomous AI agents |
LLM |
Large Language Models |
Vector DB |
Vector databases (Chroma, Pinecone, ...) |
Prompt Engineering |
Kỹ thuật viết prompt |
Fine-tuning |
Tinh chỉnh mô hình |
Multi-Agent |
Hệ thống đa agent |
Evaluation |
Đánh giá & metrics |
🔗 Kết nối MCP
Dự án này cũng có thể được điều khiển trực tiếp từ AI IDE (Gemini/Claude)
thông qua MCP Notion server. Xem file ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json.
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
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.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.