Horizon MCP集成教程：将新闻处理能力接入你的AI助手生态

Horizon MCP集成教程：将新闻处理能力接入你的AI助手生态

【免费下载链接】Horizon📡 Your own AI-powered news radar. Generates daily briefings in English & Chinese. | 用 AI 构建你专属的新闻雷达项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/horizon39/Horizon

Horizon是一款AI驱动的新闻雷达工具，能够为你构建专属的新闻聚合系统。通过MCP（Module Communication Protocol）集成，你可以将Horizon强大的新闻处理能力无缝接入到自己的AI助手生态中，实现高效的信息聚合与智能分析。本教程将带你快速掌握Horizon MCP集成的方法，让你的AI助手拥有专业的新闻处理能力。

准备工作：环境与依赖

在开始MCP集成之前，请确保你的系统满足以下要求：

1. 已安装Python 3.8或更高版本
2. 已安装uv包管理器
3. 已克隆Horizon项目代码库：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/horizon39/Horizon

进入项目目录并安装依赖：

cd Horizon uv install

启动MCP服务器：两种简单方式

Horizon提供了两种便捷的MCP服务器启动方式，你可以根据自己的需求选择合适的方式。

推荐命令：直接启动

从Horizon项目根目录运行以下命令启动内置MCP服务器：

uv run horizon-mcp

Python模块方式：备用方案

如果需要使用Python模块方式启动，可以运行：

uv run python -m src.mcp.server

成功启动后，你将看到类似以下的终端输出，显示Horizon正在从各种来源获取和处理新闻内容：

客户端配置：两种集成模式

Horizon MCP支持两种集成模式，你可以根据自己的AI助手生态需求选择合适的配置方式。

选项A：带显式cwd的客户端配置

某些MCP客户端需要在配置中指定固定的工作目录。在这种情况下，绝对路径仅用于客户端的cwd字段，而不是在Horizon代码中。

示例配置：

{ "mcpServers": { "horizon": { "command": "uv", "args": ["run", "horizon-mcp"], "cwd": "/absolute/path/to/Horizon" } } }

保存配置后重启客户端即可生效。

选项B：无需配置路径的本地启动

如果你的工作流允许手动启动MCP服务器，则根本不需要绝对路径：

cd /absolute/path/to/Horizon uv run horizon-mcp

这是避免在客户端配置中使用路径值的最简洁方法。

安全配置：处理密钥文件

为了保护你的API密钥和敏感信息，Horizon MCP提供了多种安全的密钥管理方式，无需手动导出环境变量。

你可以将JSON格式的密钥文件放在以下任一位置：

• .cursor/mcp.secrets.json
• .cursor/mcp.secrets.local.json
• config/mcp.secrets.json
• config/mcp.secrets.local.json
• <horizon_path>/data/mcp.secrets.json
• <horizon_path>/data/mcp-secrets.json

支持的密钥文件格式有两种：

格式一：直接键值对

{ "OPENAI_API_KEY": "sk-xxxx", "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-xxxx", "GOOGLE_API_KEY": "xxxx", "GITHUB_TOKEN": "ghp_xxxx" }

格式二：env嵌套结构

{ "env": { "OPENAI_API_KEY": "sk-xxxx", "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-xxxx", "GOOGLE_API_KEY": "xxxx", "GITHUB_TOKEN": "ghp_xxxx" } }

你还可以通过环境变量指向自定义的密钥文件：

{ "HORIZON_MCP_SECRETS_PATH": "/absolute/path/to/mcp.secrets.json" }

验证集成：运行冒烟测试

为确保MCP集成正确无误，Horizon提供了一个冒烟测试脚本，可以验证模块导入、路径解析、配置加载和指标访问等功能。

从项目根目录运行以下命令：

uv run python scripts/check_mcp.py

如果一切正常，你将看到测试通过的消息。如果有任何问题，测试将提供详细的错误信息，帮助你排查问题。

MCP服务功能：新闻处理流水线

Horizon MCP服务提供了完整的新闻处理流水线，包括以下主要功能：

1. 内容获取（fetch_items）

从各种来源获取新闻内容，支持指定时间范围和来源筛选。

2. AI评分（score_items）

使用AI对获取的内容进行评分，识别重要程度。

3. 内容过滤（filter_items）

根据评分阈值和主题去重，筛选出重要内容。

4. 内容丰富（enrich_items）

为内容添加背景知识和引用，增强信息价值。

5. 生成摘要（generate_summary）

生成多语言的新闻摘要，支持中文和英文。

6. 完整流水线（run_pipeline）

一键运行完整的新闻处理流程，从获取到生成摘要。

这些功能的实现代码位于src/mcp/service.py，你可以根据需要进行定制和扩展。

总结：打造你的AI新闻助手

通过本教程，你已经掌握了Horizon MCP集成的基本方法。现在，你可以将Horizon的新闻处理能力接入到自己的AI助手生态中，实现以下功能：

• 自动从多个来源获取新闻内容
• 使用AI进行内容评分和筛选
• 生成结构化的新闻摘要
• 支持多语言输出
• 灵活的集成方式和安全的密钥管理

Horizon MCP集成让你的AI助手拥有了强大的新闻处理能力，为用户提供及时、准确、有价值的信息。开始探索吧，打造属于你的AI新闻助手！

更多详细信息，请参考项目中的官方文档：docs/configuration.md和src/mcp/integration.md。

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