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fix: 修复mcp的时间查询问题，同时更新了中英文文档
This commit is contained in:
sansan
+29
-29
@@ -173,9 +173,12 @@ async def analyze_topic_trend(
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- "viral": 异常热度检测（识别突然爆火的话题）
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- "predict": 话题预测（预测未来可能的热点）
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date_range: 日期范围（trend和lifecycle模式），可选
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||||
- **格式**: {"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD"}
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||||
- **示例**: {"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"}
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||||
- **说明**: AI需要根据用户的自然语言（如"最近7天"）自动计算日期范围
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||||
- **格式**: {"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD"}（必须是标准日期格式）
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- **说明**: AI必须根据当前日期自动计算并填入具体日期，不能使用"今天"等自然语言
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||||
- **计算示例**:
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- 用户说"最近7天" → AI计算: {"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"}（假设今天是11-17）
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||||
- 用户说"上周" → AI计算: {"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"}（上周一到上周日）
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||||
- 用户说"本月" → AI计算: {"start": "2025-11-01", "end": "2025-11-17"}（11月1日到今天）
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- **默认**: 不指定时默认分析最近7天
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granularity: 时间粒度（trend模式），默认"day"（仅支持 day，因为底层数据按天聚合）
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||||
threshold: 热度突增倍数阈值（viral模式），默认3.0
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@@ -188,11 +191,15 @@ async def analyze_topic_trend(
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||||
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||||
**AI使用说明：**
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||||
当用户使用相对时间表达时（如"最近7天"、"过去一周"、"上个月"），
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AI需要自动计算对应的日期范围并传递给 date_range 参数。
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||||
AI必须根据当前日期（从环境 <env> 获取）计算出具体的 YYYY-MM-DD 格式日期。
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Examples:
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- analyze_topic_trend(topic="人工智能", analysis_type="trend", date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"})
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||||
- analyze_topic_trend(topic="特斯拉", analysis_type="lifecycle", date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"})
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||||
**重要**：date_range 不接受"今天"、"昨天"等自然语言，必须是 YYYY-MM-DD 格式！
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||||
Examples (假设今天是 2025-11-17):
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- 用户："分析AI最近7天的趋势"
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||||
→ analyze_topic_trend(topic="人工智能", analysis_type="trend", date_range={"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"})
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||||
- 用户："看看特斯拉本月的热度"
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||||
→ analyze_topic_trend(topic="特斯拉", analysis_type="lifecycle", date_range={"start": "2025-11-01", "end": "2025-11-17"})
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||||
- analyze_topic_trend(topic="比特币", analysis_type="viral", threshold=3.0)
|
||||
- analyze_topic_trend(topic="ChatGPT", analysis_type="predict", lookahead_hours=6)
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||||
"""
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||||
@@ -415,14 +422,22 @@ async def search_news(
|
||||
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||||
**AI使用说明：**
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||||
当用户使用相对时间表达时（如"最近7天"、"过去一周"、"最近半个月"），
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||||
AI需要自动计算对应的日期范围。计算规则：
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- "最近7天" → {"start": "今天-6天", "end": "今天"}
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||||
- "过去一周" → {"start": "今天-6天", "end": "今天"}
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||||
- "最近30天" → {"start": "今天-29天", "end": "今天"}
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||||
AI必须根据当前日期（从环境 <env> 获取）计算出具体的 YYYY-MM-DD 格式日期。
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Examples:
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||||
- 今天的新闻: search_news(query="人工智能")
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||||
- 最近7天: search_news(query="人工智能", date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"})
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||||
**重要**：date_range 不接受"今天"、"昨天"等自然语言，必须是 YYYY-MM-DD 格式！
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||||
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||||
**计算规则**（假设从 <env> 获取今天是 2025-11-17）：
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- "今天" → 不传 date_range（默认查今天）
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||||
- "最近7天" → {"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"}
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||||
- "过去一周" → {"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"}
|
||||
- "上周" → 计算上周一到上周日，如 {"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"}
|
||||
- "本月" → {"start": "2025-11-01", "end": "2025-11-17"}
|
||||
- "最近30天" → {"start": "2025-10-19", "end": "2025-11-17"}
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||||
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||||
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||||
Examples (假设今天是 2025-11-17):
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||||
- 用户："今天的AI新闻" → search_news(query="人工智能")
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||||
- 用户："最近7天的AI新闻" → search_news(query="人工智能", date_range={"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"})
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||||
- 精确日期: search_news(query="人工智能", date_range={"start": "2025-01-01", "end": "2025-01-07"})
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||||
- 模糊搜索: search_news(query="特斯拉降价", search_mode="fuzzy", threshold=0.4)
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||||
"""
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||||
@@ -640,27 +655,12 @@ def run_server(
|
||||
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||||
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||||
if __name__ == '__main__':
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import sys
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||||
import argparse
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||||
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||||
parser = argparse.ArgumentParser(
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||||
description='TrendRadar MCP Server - 新闻热点聚合 MCP 工具服务器',
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||||
formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
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||||
epilog="""
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使用示例:
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# STDIO 模式（用于 Cherry Studio）
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uv run python mcp_server/server.py
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# HTTP 模式（适合远程访问）
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||||
uv run python mcp_server/server.py --transport http --port 3333
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Cherry Studio 配置示例:
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设置 > MCP Servers > 添加服务器
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- 名称: TrendRadar
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- 类型: STDIO
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- 命令: [UV的完整路径]
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||||
- 参数: --directory [项目路径] run python mcp_server/server.py
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||||
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||||
详细配置教程请查看: README-Cherry-Studio.md
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||||
"""
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||||
)
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||||
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||||
@@ -186,9 +186,9 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
Returns:
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||||
趋势分析结果字典
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||||
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||||
Examples:
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- analyze_topic_trend_unified(topic="人工智能", analysis_type="trend", date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"})
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||||
- analyze_topic_trend_unified(topic="特斯拉", analysis_type="lifecycle", date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"})
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||||
Examples (假设今天是 2025-11-17):
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||||
- 用户："分析AI最近7天的趋势" → analyze_topic_trend_unified(topic="人工智能", analysis_type="trend", date_range={"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"})
|
||||
- 用户："看看特斯拉本月的热度" → analyze_topic_trend_unified(topic="特斯拉", analysis_type="lifecycle", date_range={"start": "2025-11-01", "end": "2025-11-17"})
|
||||
- analyze_topic_trend_unified(topic="比特币", analysis_type="viral", threshold=3.0)
|
||||
- analyze_topic_trend_unified(topic="ChatGPT", analysis_type="predict", lookahead_hours=6)
|
||||
"""
|
||||
@@ -270,10 +270,10 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
|
||||
代码调用示例：
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>>> tools = AnalyticsTools()
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||||
>>> # 分析7天趋势
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||||
>>> # 分析7天趋势（假设今天是 2025-11-17）
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||||
>>> result = tools.get_topic_trend_analysis(
|
||||
... topic="人工智能",
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"},
|
||||
... date_range={"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"},
|
||||
... granularity="day"
|
||||
... )
|
||||
>>> # 分析历史月份趋势
|
||||
@@ -421,10 +421,10 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
- "分析各平台今天的热点分布"
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||||
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||||
代码调用示例：
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||||
>>> tools = AnalyticsTools()
|
||||
>>> # 对比各平台（假设今天是 2025-11-17）
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||||
>>> result = tools.compare_platforms(
|
||||
... topic="人工智能",
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-01", "end": "2025-10-11"}
|
||||
... date_range={"start": "2025-11-08", "end": "2025-11-17"}
|
||||
... )
|
||||
>>> print(result['platform_stats'])
|
||||
"""
|
||||
@@ -668,10 +668,10 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
... topic="特斯拉",
|
||||
... limit=10
|
||||
... )
|
||||
>>> # 分析一周内的特斯拉新闻，返回前10条按权重排序
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||||
>>> # 分析一周内的特斯拉新闻（假设今天是 2025-11-17）
|
||||
>>> result = tools.analyze_sentiment(
|
||||
... topic="特斯拉",
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-06", "end": "2025-10-13"},
|
||||
... date_range={"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"},
|
||||
... limit=10
|
||||
... )
|
||||
>>> print(result['ai_prompt']) # 获取生成的提示词
|
||||
@@ -1355,9 +1355,9 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
- "分析各平台的发布时间规律"
|
||||
|
||||
代码调用示例：
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||||
>>> tools = AnalyticsTools()
|
||||
>>> # 查看各平台活跃度（假设今天是 2025-11-17）
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||||
>>> result = tools.get_platform_activity_stats(
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-01", "end": "2025-10-11"}
|
||||
... date_range={"start": "2025-11-08", "end": "2025-11-17"}
|
||||
... )
|
||||
>>> print(result['platform_activity'])
|
||||
"""
|
||||
@@ -1486,10 +1486,10 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
- "追踪'比特币'话题的热度变化"
|
||||
|
||||
代码调用示例：
|
||||
>>> tools = AnalyticsTools()
|
||||
>>> # 分析话题生命周期（假设今天是 2025-11-17）
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||||
>>> result = tools.analyze_topic_lifecycle(
|
||||
... topic="人工智能",
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"}
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-19", "end": "2025-11-17"}
|
||||
... )
|
||||
>>> print(result['lifecycle_stage'])
|
||||
"""
|
||||
|
||||
@@ -106,11 +106,11 @@ class DataQueryTools:
|
||||
Returns:
|
||||
搜索结果字典
|
||||
|
||||
Example:
|
||||
Example (假设今天是 2025-11-17):
|
||||
>>> tools = DataQueryTools()
|
||||
>>> result = tools.search_news_by_keyword(
|
||||
... keyword="人工智能",
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-01", "end": "2025-10-11"},
|
||||
... date_range={"start": "2025-11-08", "end": "2025-11-17"},
|
||||
... limit=50
|
||||
... )
|
||||
>>> print(result['total'])
|
||||
|
||||
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