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基于 Model Context Protocol (MCP) 的新闻热点上下文服务后端，提供资源、工具与提示模板等 MCP 服务，通过 JSON-RPC 与客户端交互，支持标准输入输出和 HTTP 传输，具备认证、会话管理、数据查询与分析能力，以及多渠道推送集成。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的 TrendRadar 后端实现，提供资源、工具、提示模版等 MCP 组件，通过 FastMCP 2.0 将新闻聚合与智能分析能力以 JSON-RPC 方式暴露给 MCP 客户端，支持 STDIO 与 HTTP 两种传输模式，适配多客户端（Claude/Cursor/Continue等）进行对话式分析与查询。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的新闻上下文服务端，实现资源、工具和提示模板的标准化访问，支持 stdio 与 HTTP 传输，提供对话式分析、数据查询、情感分析等功能接口。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的新闻聚合与分析后端，提供资源查询、工具执行与 prompts 渲染，支持 STDIO 和 HTTP 传输、JSON-RPC 通信，适合作为 LLM 客户端的上下文与分析后端。

基于 Model Context Protocol（MCP）的新闻聚合与智能分析后端实现，提供资源管理、工具执行和提示渲染等能力，并通过标准的 MCP 协议对外暴露多种数据查询与分析工具。支持 STDIO 与 HTTP 传输模式，能够与各类 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Cursor、Cline 等）进行对接，构建本地化的上下文服务与分析能力。

基于 FastMCP 2.0 的生产级 MCP 后端，提供新闻数据资源查询、跨平台分析工具与情感/趋势分析等能力，支持 STDIO 与 HTTP 两种 MCP 传输模式，面向 LLM 客户端提供标准化的上下文与功能接入。

基于模型上下文协议（MCP）的新闻上下文分析后端服务器，提供资源、工具、Prompts 等功能，并通过 JSON-RPC 与多传输协议客户端通信，支持自动化分析、跨端推送与多渠道集成。

基于 FastMCP 2.0 的 TrendRadar MCP 服务器实现，提供资源/工具/分析相关的 MCP 服务，支持将本地新闻数据以标准 MCP 协议向各类客户端暴露，并可通过 stdio 或 HTTP 传输模式进行通信，包含数据查询、情感分析、趋势分析等丰富工具集与报告生成功能。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的新闻上下文服务后端，提供资源管理、工具执行、Prompt 渲染等能力，支持通过 STDIO 与 HTTP 的 JSON-RPC 风格通信，与多种 MCP 客户端协作进行新闻分析、对话查询与推送。实现了完整的服务器端功能，能够托管资源、注册工具、渲染 Prompts，并对接多渠道通知与 AI 分析能力。

基于 Model Context Protocol（MCP）的新闻热点分析与推送后端服务器实现，提供数据查询、工具执行、AI 分析等功能，支持标准的 MCP JSON-RPC 通信，协同多客户端进行上下文分析与推送。并可通过标准输入输出（stdio）或 HTTP 传输模式对接 MCP 客户端。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的应用后端实现，TrendRadar 提供新闻聚合、资源与工具的访问，以及面向 LLM 的 AI 分析能力，采用 FastMCP 2.0 协议实现 JSON-RPC 通信，支持 STDIO 与 HTTP 两种传输模式，具备数据爬取、查询、分析和通知等完整功能。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的新闻热点分析后端服务，提供资源管理、工具执行和 Prompt 渲染等功能，并通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端交互，支持标准输入输出（stdio）和 HTTP 传输模式，方便外部 AI 客户端接入进行上下文信息查询与分析。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供新闻数据查询、AI分析工具、存储与通知等能力，采用 FastMCP 2.0 实现 MCP 协议并支持 STDIO 与 HTTP 传输，与 MCP 客户端进行标准化上下文信息访问与功能调用。

一个基于MCP协议的文章分析服务器，可以从URL抓取文章内容，并作为LLM模型的上下文。