Show Time: AI Hackathon Project - HyperChat + Custom MCP Server

项目背景

在本次AI Hackathon竞赛中，我实现了一个基于HyperChat（开源Chat客户端）和自定义MCP服务器的程序。该程序通过聊天交互的方式调用MCP工具，实现以下核心功能：

1. 网络资讯检索：在指定站点（如知乎）检索关键词相关的资料，并以链接+摘要的形式返回。
2. 笔记下载：将检索到的链接内容下载为Markdown笔记，保存到本地笔记仓库。
3. 笔记管理：对笔记进行查看、总结、删除等操作（基于Obsidian的开源实现）。
4. 笔记复写：对下载的笔记进行内容复写或整理。

技术实现

1. 核心组件

• HyperChat：作为用户交互的前端，支持聊天式调用MCP工具。
• 自定义MCP服务器：基于Python实现，提供以下工具：
  • search_news: 检索网络资讯。
  • download_note: 下载网页内容为Markdown笔记。
  • overwrite_note: 复写或整理笔记内容。
  • 其他辅助工具（如获取当前时间、日期等）。

2. 代码亮点

MCP服务器核心代码

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from datetime import datetime
import os
import requests
import re

mcp = FastMCP("WeiWanMcp", instructions="""
    限制:
        1.调用search_news查询咨询后,不要对内容进行总结,直接进行输出.
""")

nodePath = os.getenv("NOTES_PATH", "E:\MyDocuments\MyNotes\Clipper")

@mcp.tool()
def search_news(query: str, website: str):
    """检索网络资讯"""
    url = 'https://s.jina.ai/?q=' + query + '&num=20'
    headers = {
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
        'X-Respond-With': 'no-content',
    }
    if website:
        if validate_domain(website):
            headers['X-Site'] = website
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text

@mcp.tool()
def download_note(webLink: str, nodeTitle: str):
    """下载网页内容为笔记"""
    headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
    response = requests.get("https://r.jina.ai/" + webLink, headers=headers)
    with open(nodePath + "\\" + nodeTitle + ".md", "w", encoding='utf-8') as file:
        file.write(response.text)
    return "笔记已保存至: " + nodePath + "\\" + nodeTitle + ".md"

@mcp.tool()
def overwrite_note(content: str, nodeTitle: str):
    """复写笔记内容"""
    with open(nodePath + "\\" + nodeTitle + ".md", "w", encoding='utf-8') as file:
        file.write(content)
    return "笔记已复写: " + nodePath + "\\" + nodeTitle + ".md"

3. 功能演示

场景1：检索资讯

• 用户输入：在zhihu.com站点帮我检索MCP相关的资料
• MCP响应：
  • 调用search_news工具，返回知乎上与“MCP”相关的链接和摘要。
  • 示例输出：

    1. [MCP技术详解](https://zhihu.com/123) - 摘要内容...
    2. [MCP开源项目](https://zhihu.com/456) - 摘要内容...
    

场景2：下载笔记

• 用户输入：下载第一个链接的笔记，保存为“MCP技术详解”
• MCP响应：
  • 调用download_note工具，将链接内容下载为Markdown文件。
  • 输出：笔记已保存至: E:\MyDocuments\MyNotes\Clipper\MCP技术详解.md

场景3：复写笔记

• 用户输入：复写“MCP技术详解”笔记，内容为整理后的Markdown文本
• MCP响应：
  • 调用overwrite_note工具，覆盖原笔记内容。
  • 输出：笔记已复写: E:\MyDocuments\MyNotes\Clipper\MCP技术详解.md

4. 与Obsidian集成

• 通过obsidian_mcp开源实现，支持对笔记仓库的进一步操作：
  • 查看笔记内容。
  • 删除或重命名笔记。
  • 基于笔记内容进行复杂搜索。

项目亮点

1. 无缝集成：通过HyperChat实现自然语言交互，降低用户学习成本。
2. 高效检索：支持指定站点检索，快速获取目标资讯。
3. 本地化管理：将网络内容保存为Markdown笔记，方便后续整理和复用。
4. 灵活性：支持笔记复写和Obsidian集成，满足个性化需求。

未来展望

1. 扩展工具集：增加更多MCP工具（如翻译、摘要生成等）。
2. 多平台支持：适配更多笔记软件（如Notion、Logseq）。
3. 性能优化：提升检索和下载速度。

功能截图

结语
本次项目通过结合HyperChat和自定义MCP服务器，实现了从资讯检索到笔记管理的全流程自动化。未来将进一步优化功能，为用户提供更强大的知识管理工具！