MCP 内容摘要服务器借助 Google 的 Gemini 1.5 Pro 模型,基于模型上下文协议(MCP),为您提供智能内容摘要服务。它能够生成简洁的摘要,同时精准保留各类格式内容的关键信息。
首先,您需要将此仓库克隆到本地:
git clone <仓库地址>
使用以下命令安装项目所需的依赖:
pnpm install
安装完依赖后,构建项目:
pnpm run build
最后,启动服务器:
pnpm start
git clone <仓库地址>
pnpm install
pnpm run build
pnpm start
// 摘要一个网页页面
const result = await server.invoke("summarize", {
content: "https://example.com/article",
type: "url",
maxLength: 300,
style: "bullet-points"
});
// 摘要一个 PDF 文档
const result = await server.invoke("summarize", {
content: pdfBase64Content,
type: "pdf",
language: "zh",
style: "detailed"
});
要将此服务器与桌面应用程序集成,请在应用程序的服务器配置中添加以下内容:
{
"mcpServers": {
"content-summarizer": {
"command": "node",
"args": [
"{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
]
}
}
}
使用以下参数从各种来源摘要内容:
| 参数 | 详情 |
|---|---|
content (string | object) |
待摘要的输入内容。可以是文本字符串、网页 URL、Base64 编码的 PDF、EPUB 文件内容 |
type (string) |
内容类型 ("text", "url", "pdf", "epub") |
maxLength (number, optional) |
摘要的最大长度,以字符为单位(默认:200) |
language (string, optional) |
摘要的目标语言(默认:"en") |
focus (string, optional) |
摘要中需聚焦的特定方面 |
style (string, optional) |
摘要风格 ("简洁", "详细", "要点") |
一个动态资源,演示基本的 MCP 资源功能:
greeting://{name}本服务器基于 Google 的 Gemini 1.5 Pro 模型,通过模型上下文协议(MCP)实现内容摘要功能。它使用 Node.js 和 TypeScript 进行开发,支持多种内容类型的摘要生成,并提供了可自定义的摘要长度、多语言支持和智能上下文保留等特性。
此项目根据 MIT 许可证发布 - 有关详细信息,请参阅 LICENSE 文件。
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