MCP 完整提问指南

下面是完整的 MCP 工具使用问答，帮助你学会如何通过自然语言与 AI 对话来使用各种分析功能。每个分类包含详细的提问示例、工具行为说明和可调参数。

你不需要记住工具名称或参数。直接用日常语言提问，AI 助手会自动选择合适的工具。

默认设置说明

默认采用以下优化策略，主要是为了节约 AI token 消耗：

限制条数：默认返回 50 条新闻。对话中说"返回前 10 条"或"给我 100 条"即可调整。
时间范围：默认查询今天的数据。说"查询昨天"、"最近一周"或"1月1日到7日"即可指定。
URL 链接：默认不返回链接（节省约 160 tokens/条）。说"需要链接"或"包含 URL"即可开启。
关键词列表：默认不使用 frequency_words.txt 过滤新闻。只有调用"趋势话题"工具时才使用。

AI 模型的选择直接影响工具调用效果，AI 越智能，调用越准确。当你解除限制（如从查询今天放宽到查询一周），token 消耗量可能会倍增。

本项目提供了专门的日期解析工具，可以准确解析"最近7天"、"本周"等自然语言日期表达式，确保所有 AI 模型获得一致的日期范围。

基础查询（Q1-Q3）

Q1: 如何查看最新的新闻？

你可以这样问：

"给我看看最新的新闻"
"查询今天的热点新闻"
"获取知乎和微博的最新 10 条新闻"
"查看最新新闻，需要包含链接"

工具默认返回所有平台的最新 50 条新闻，不包含 URL 链接。

AI 通常会自动总结，只展示部分新闻（如 TOP 10-20 条）。如果你想看全部 50 条，需要明确要求："展示所有新闻"或"完整列出所有 50 条"。这是 AI 模型的自然行为，不是工具的限制。

可调整指定平台、调整数量、包含链接、要求完整展示。

Q2: 如何查询特定日期的新闻？

你可以这样问：

"查询昨天的新闻"
"看看 3 天前知乎的新闻"
"2025-10-10 的新闻有哪些"
"上周一的新闻"

支持的日期格式：相对日期（今天、昨天、3 天前）、星期（上周一、本周三）、绝对日期（2025-10-10）。

不指定日期时自动查询今天。AI 通常会自动总结，需要全部则说"展示所有新闻，不要总结"。

Q3: 如何查看热点话题统计？

你可以这样问：

"我关注的词今天出现了多少次"（使用预设关注词）
"自动分析今天新闻里有哪些热门话题"（自动提取）
"看看新闻里最热门的词是什么"（自动提取）

两种模式：预设关注词（统计配置文件中预先设定的关注词，默认）和自动提取（从新闻标题自动提取高频词，无需预设）。

RSS 订阅查询（Q4.1-Q4.3）

Q4.1: 如何查看最新的 RSS 订阅内容？

你可以这样问：

"查看最新的 RSS 订阅内容"
"获取 Hacker News 的最新文章"
"查看所有 RSS 源的最新 20 条"
"获取 RSS 订阅，需要包含摘要"
"看看最近一周的 RSS 内容"（支持多日查询）

默认返回今天的 RSS 条目（最多 50 条），支持 days 参数获取多日数据（1-30天）。默认不包含摘要，按发布时间倒序排列，跨日期自动去重。

可调整指定 RSS 源、指定天数、调整数量、包含摘要。

Q4.2: 如何搜索 RSS 订阅中的内容？

你可以这样问：

"在 RSS 中搜索'AI'相关的文章"
"搜索最近 7 天 RSS 中关于'机器学习'的内容"
"在 Hacker News 中搜索'Python'"

默认搜索最近 7 天的数据，返回最多 50 条结果。可调整指定 RSS 源、调整天数、包含摘要。

Q4.3: 如何查看 RSS 源的状态？

你可以这样问：

"查看 RSS 源状态"
"RSS 抓取了多少数据"
"哪些 RSS 源有数据"

返回信息包括：可用日期列表、总日期数、今日各源统计、生成时间。

搜索检索（Q4-Q5）

Q4: 如何搜索包含特定关键词的新闻？

你可以这样问：

"搜索包含'人工智能'的新闻"
"查找关于'特斯拉降价'的报道"
"搜索马斯克相关的新闻，返回前 20 条"
"查找最近7天关于'iPhone 16'的新闻"
"查找2025年1月1日到7日'特斯拉'的相关新闻"
"查找'iPhone 16 发布'这条新闻的链接"

使用关键词模式搜索，默认搜索今天的数据，返回最多 50 条结果，默认不包含 URL 链接。 AI 会自动将"最近7天"、"上周"等相对时间转换为具体日期范围。

可调整指定时间范围（相对/绝对日期）、指定平台、调整排序、包含链接。

Q4.4: 如何同时搜索热榜和 RSS 内容？

你可以这样问：

"搜索'AI'相关内容，包括 RSS"
"查找'人工智能'的新闻，同时搜索 RSS 订阅"
"搜索'特斯拉'，热榜和 RSS 都要"

热榜结果和 RSS 结果分开展示。热榜按排名/相关度排序，RSS 按发布时间排序。默认返回热榜 50 条 + RSS 20 条。

可调整 RSS 数量、只搜索热榜（默认）或只搜索 RSS。

Q5: 如何查找相关新闻？

你可以这样问：

"找出和'特斯拉降价'相似的新闻"（今天）
"查找昨天与'人工智能突破'相关的新闻"（历史）
"搜索上周关于'ChatGPT'的相关报道"（历史）
"看看最近7天有没有和这条新闻相似的报道"（历史）

不指定时间默认查询今天数据。支持预设值（昨天、上周、上个月）和自定义日期范围。相似度阈值 0.5（可调整），返回最多 50 条，按相似度排序。

可调整指定时间、调整阈值、包含链接。

趋势分析（Q6-Q7）

Q6: 如何分析话题的热度趋势？

你可以这样问：

"分析'人工智能'最近一周的热度趋势"
"看看'特斯拉'话题是昙花一现还是持续热点"
"检测今天有哪些突然爆火的话题"
"预测接下来可能的热点话题"
"分析'比特币'在2024年12月的生命周期"

四种分析模式：

热度趋势 -- 追踪话题热度变化，如"分析'AI'的热度趋势"
生命周期 -- 从出现到消失的完整周期，如"看看'XX'是昙花一现还是持续热点"
异常检测 -- 识别突然爆火的话题，如"今天有哪些突然爆火的话题"
预测 -- 预测未来可能的热点，如"预测接下来可能的热点"

默认分析最近7天数据，按天粒度统计。

Q7: 如何对比不同平台对话题的关注度？

你可以这样问：

"对比各个平台对'人工智能'话题的关注度"
"看看哪个平台更新最频繁"
"分析一下哪些关键词经常一起出现"

三种洞察模式：

平台对比 -- 对比各平台关注度（默认模式）
活跃度统计 -- 统计平台发布频率
关键词共现 -- 分析关键词关联（最小频次 3 次）

情感分析与聚合（Q8-Q11）

Q8: 如何分析新闻的情感倾向？

你可以这样问：

"分析一下今天新闻的情感倾向"
"看看'特斯拉'相关新闻是正面还是负面的"
"分析各平台对'人工智能'的情感态度"
"看看'比特币'一周内的情感倾向，选择前 20 条最重要的"

默认分析今天的数据，返回最多 50 条新闻，按权重排序。本工具返回 AI 提示词，AI 会据此生成情感分析报告（情感分布、关键发现、代表性新闻）。

可调整指定话题、指定时间、调整数量。

Q9: 如何获取去重后的跨平台新闻？

你可以这样问：

"帮我聚合今天的新闻，去掉重复的"
"看看哪些新闻在多个平台都有报道"
"给我看去重后的热点新闻"
"哪些新闻是跨平台热点"

自动识别不同平台报道的同一事件，将相似新闻合并。返回信息包括：代表性标题、覆盖平台、平台数量、是否跨平台、最佳排名、综合权重。

可调整指定时间、调整相似度阈值、指定平台。

Q10: 如何生成每日或每周的热点摘要？

你可以这样问：

"生成今天的新闻摘要报告"
"给我一份本周的热点总结"
"生成过去 7 天的新闻分析报告"

支持每日摘要（总结当天热点新闻）和每周摘要（总结一周热点趋势）。

Q11: 如何对比不同时期的热点变化？

你可以这样问：

"对比本周和上周的热点变化"
"看看这个月和上个月有什么不同"
"分析'人工智能'在两个时期的热度差异"
"对比各平台活跃度的变化"

三种对比模式：

总体概览 -- 新闻数量变化、关键词变化、TOP 新闻对比
话题变化 -- 上升话题、下降话题、新出现话题
平台活跃度 -- 各平台新闻数量变化

时间段预设值：今天/昨天、本周/上周、本月/上月，或自定义日期范围。

系统管理（Q12-Q14）

Q12: 如何查看系统配置？

你可以这样问：

"查看当前系统配置"
"显示配置文件内容"
"有哪些可用的平台？"
"当前的权重配置是什么？"

可查询：可用平台列表、爬虫配置（请求间隔、超时设置）、权重配置（排名权重、频次权重）、通知配置（飞书、钉钉、企业微信、Telegram、Email、ntfy、Bark、Slack、通用 Webhook）。

Q13: 如何检查系统运行状态？

你可以这样问：

"检查系统状态"
"系统运行正常吗？"
"最后一次爬取是什么时候？"
"有多少天的历史数据？"

返回信息：系统版本和状态、最后爬取时间、历史数据天数、健康检查结果。

Q13.1: 如何检查版本更新？

你可以这样问：

"检查版本更新"
"有没有新版本？"
"当前版本是最新的吗？"

会同时检查 TrendRadar（核心爬虫和分析引擎）和 MCP Server（AI 对话工具服务）两个组件的版本，告诉你当前安装版本、最新可用版本、是否需要更新以及更新建议。

如果访问 GitHub 较慢，可以说"检查版本更新，使用代理 http://127.0.0.1:10801"。

Q14: 如何手动触发爬取任务？

你可以这样问：

"请你爬取当前的今日头条的新闻"（临时查询）
"帮我抓取一下知乎和微博的最新新闻并保存"（持久化）
"触发一次爬取并保存数据"（持久化）
"获取 36 氪的实时数据但不保存"（临时查询）

两种模式：

临时爬取（默认） -- 只返回数据不保存
持久化爬取 -- 保存到 output 文件夹

默认爬取所有平台、不包含 URL 链接。可调整指定平台、保存数据、包含链接。

存储同步（Q15-Q18）

Q15: 如何从远程存储同步数据到本地？

你可以这样问：

"从远程同步最近 7 天的数据"
"拉取远程存储的数据到本地"
"同步最近 30 天的新闻数据"

使用场景：爬虫部署在云端（如 GitHub Actions），数据存储到远程（如 Cloudflare R2）， MCP Server 部署在本地需要从远程拉取数据进行分析。

返回信息：成功同步的文件数量和日期列表、跳过的日期（本地已存在）、失败的日期及错误信息。

前提条件：需要在配置文件中配置远程存储或设置环境变量（服务端点 URL、存储桶名称、访问密钥 ID、访问密钥）。

Q16: 如何查看存储状态？

你可以这样问：

"查看当前存储状态"
"存储配置是什么"
"本地有多少数据"
"远程存储配置了吗"

返回信息包括：本地存储（数据目录、总大小、日期数量、日期范围）、远程存储（是否配置、端点地址、存储桶名称、日期数量）、拉取配置（是否启用自动拉取、拉取天数）。

Q17: 如何查看可用的数据日期？

你可以这样问：

"本地有哪些日期的数据"
"远程存储有哪些日期"
"对比本地和远程的数据日期"
"哪些日期只在远程有"

三种查询模式：

本地 -- 仅查看本地数据日期
远程 -- 仅查看远程数据日期
对比（默认） -- 对比两者，展示仅本地存在、仅远程存在、两边都存在的日期

Q18: 如何解析自然语言日期表达式？

你可以这样问：

"解析'本周'是哪几天"
"最近7天对应的日期范围是什么"
"上月的日期范围"
"帮我把'最近30天'转换为具体日期"

用户经常使用"本周"、"最近7天"等自然语言表达日期，但不同的 AI 模型自行计算日期时会产生不一致的结果。此工具使用服务器端的精确时间计算，确保所有 AI 模型获得一致的日期范围。

支持的表达式：今天/昨天、本周/上周、本月/上月、最近N天（任意数字），支持中英文。

文章读取（Q19-Q20）

Q19: 如何读取新闻文章的正文内容？

你可以这样问：

"帮我读取这篇新闻的内容：https://example.com/news/123"
"获取这个链接的文章正文"
"读取这篇报道的详细内容"

通过 Jina AI Reader 将网页转换为干净的 Markdown 格式，自动去除广告、导航栏等噪音内容。

典型使用流程：

先用 search_news(include_url=True) 搜索新闻获取链接
再用 read_article(url=链接) 读取正文内容
AI 对 Markdown 正文进行分析、摘要、翻译等

注意：每次请求间隔 5 秒（内置速率控制）、使用 Jina AI Reader 免费服务（100 RPM 限制）、部分付费墙/登录墙页面可能无法完整获取。超时时间默认 30 秒，最大 60 秒。

Q20: 如何批量读取多篇文章？

你可以这样问：

"帮我读取这几篇新闻的内容"
"批量获取这些链接的文章正文"
"读取搜索结果中前 3 篇的详细内容"

典型使用流程：

先用 search_news(include_url=True) 搜索新闻获取多个链接
再用 read_articles_batch(urls=[...]) 批量读取正文
AI 对多篇文章进行对比分析、综合报告

工具限制：单次最多 5 篇、请求间隔 5 秒、预计耗时（5篇）25-30 秒。超出 5 篇的部分会被自动跳过，单篇失败不影响其他篇的读取。

通知推送（Q21）

Q21: 如何通过 MCP 发送通知消息？

你可以这样问：

"查看当前配置了哪些通知渠道"
"发送一条测试消息到所有渠道"
"把这段内容推送到飞书"
"发送今天的新闻摘要到钉钉和 Telegram"

支持 9 个通知渠道：飞书（纯文本）、钉钉（Markdown）、企业微信（Markdown）、 Telegram（HTML）、Email（HTML）、ntfy（Markdown）、Bark（Markdown）、 Slack（mrkdwn）、通用 Webhook（Markdown）。

配置方式：在 config.yaml 的 notification.channels 中配置对应渠道，或在 .env 文件中设置对应的环境变量（优先级更高）。两种方式会自动合并。

典型使用流程：

先查看渠道状态："查看当前配置了哪些通知渠道"
确认渠道可用后发送："把以下内容推送到钉钉：今日热点摘要..."
或指定多个渠道："发送到飞书和 Telegram"
不指定渠道则发送到所有已配置渠道

工具接受 Markdown 格式的消息内容，自动按各渠道要求转换格式。支持多账号发送：配置值中用 ; 分隔多个 URL/Token 即可。

使用技巧

如何让 AI 展示全部数据而不是自动总结？

有时 AI 会自动总结数据，只展示部分内容，即使工具返回了完整的 50 条数据。如果 AI 仍然总结，你可以：

方法 1 - 明确要求："请展示全部新闻，不要总结"
方法 2 - 指定数量："展示所有 50 条新闻"
方法 3 - 质疑行为："为什么只展示了 15 条？我要看全部"
方法 4 - 提前说明："查询今天的新闻，完整展示所有结果"

注意：AI 仍可能根据上下文调整展示方式。

如何组合使用多个工具？

示例：深度分析某个话题

先搜索："搜索'人工智能'相关新闻"
再分析趋势："分析'人工智能'的热度趋势"
最后情感分析："分析'人工智能'新闻的情感倾向"

示例：追踪某个事件

查看最新："查询今天关于'iPhone'的新闻"
查找历史："查找上周与'iPhone'相关的历史新闻"
找相似报道："找出和'iPhone 发布会'相似的新闻"

MCP 完整提问指南

你不需要记住工具名称或参数。直接用日常语言提问，AI 助手会自动选择合适的工具。

默认设置说明

默认采用以下优化策略，主要是为了节约 AI token 消耗：

限制条数：默认返回 50 条新闻。对话中说"返回前 10 条"或"给我 100 条"即可调整。
时间范围：默认查询今天的数据。说"查询昨天"、"最近一周"或"1月1日到7日"即可指定。
URL 链接：默认不返回链接（节省约 160 tokens/条）。说"需要链接"或"包含 URL"即可开启。
关键词列表：默认不使用 frequency_words.txt 过滤新闻。只有调用"趋势话题"工具时才使用。

AI 模型的选择直接影响工具调用效果，AI 越智能，调用越准确。当你解除限制（如从查询今天放宽到查询一周），token 消耗量可能会倍增。

本项目提供了专门的日期解析工具，可以准确解析"最近7天"、"本周"等自然语言日期表达式，确保所有 AI 模型获得一致的日期范围。

基础查询（Q1-Q3）

Q1: 如何查看最新的新闻？

你可以这样问：

"给我看看最新的新闻"
"查询今天的热点新闻"
"获取知乎和微博的最新 10 条新闻"
"查看最新新闻，需要包含链接"

工具默认返回所有平台的最新 50 条新闻，不包含 URL 链接。

可调整指定平台、调整数量、包含链接、要求完整展示。

Q2: 如何查询特定日期的新闻？

你可以这样问：

"查询昨天的新闻"
"看看 3 天前知乎的新闻"
"2025-10-10 的新闻有哪些"
"上周一的新闻"

支持的日期格式：相对日期（今天、昨天、3 天前）、星期（上周一、本周三）、绝对日期（2025-10-10）。

不指定日期时自动查询今天。AI 通常会自动总结，需要全部则说"展示所有新闻，不要总结"。

Q3: 如何查看热点话题统计？

你可以这样问：

"我关注的词今天出现了多少次"（使用预设关注词）
"自动分析今天新闻里有哪些热门话题"（自动提取）
"看看新闻里最热门的词是什么"（自动提取）

两种模式：预设关注词（统计配置文件中预先设定的关注词，默认）和自动提取（从新闻标题自动提取高频词，无需预设）。

RSS 订阅查询（Q4.1-Q4.3）

Q4.1: 如何查看最新的 RSS 订阅内容？

你可以这样问：

"查看最新的 RSS 订阅内容"
"获取 Hacker News 的最新文章"
"查看所有 RSS 源的最新 20 条"
"获取 RSS 订阅，需要包含摘要"
"看看最近一周的 RSS 内容"（支持多日查询）

默认返回今天的 RSS 条目（最多 50 条），支持 days 参数获取多日数据（1-30天）。默认不包含摘要，按发布时间倒序排列，跨日期自动去重。

可调整指定 RSS 源、指定天数、调整数量、包含摘要。

Q4.2: 如何搜索 RSS 订阅中的内容？

你可以这样问：

"在 RSS 中搜索'AI'相关的文章"
"搜索最近 7 天 RSS 中关于'机器学习'的内容"
"在 Hacker News 中搜索'Python'"

默认搜索最近 7 天的数据，返回最多 50 条结果。可调整指定 RSS 源、调整天数、包含摘要。

Q4.3: 如何查看 RSS 源的状态？

你可以这样问：

"查看 RSS 源状态"
"RSS 抓取了多少数据"
"哪些 RSS 源有数据"

返回信息包括：可用日期列表、总日期数、今日各源统计、生成时间。

搜索检索（Q4-Q5）

Q4: 如何搜索包含特定关键词的新闻？

你可以这样问：

"搜索包含'人工智能'的新闻"
"查找关于'特斯拉降价'的报道"
"搜索马斯克相关的新闻，返回前 20 条"
"查找最近7天关于'iPhone 16'的新闻"
"查找2025年1月1日到7日'特斯拉'的相关新闻"
"查找'iPhone 16 发布'这条新闻的链接"

使用关键词模式搜索，默认搜索今天的数据，返回最多 50 条结果，默认不包含 URL 链接。 AI 会自动将"最近7天"、"上周"等相对时间转换为具体日期范围。

可调整指定时间范围（相对/绝对日期）、指定平台、调整排序、包含链接。

Q4.4: 如何同时搜索热榜和 RSS 内容？

你可以这样问：

"搜索'AI'相关内容，包括 RSS"
"查找'人工智能'的新闻，同时搜索 RSS 订阅"
"搜索'特斯拉'，热榜和 RSS 都要"

热榜结果和 RSS 结果分开展示。热榜按排名/相关度排序，RSS 按发布时间排序。默认返回热榜 50 条 + RSS 20 条。

可调整 RSS 数量、只搜索热榜（默认）或只搜索 RSS。

Q5: 如何查找相关新闻？

你可以这样问：

"找出和'特斯拉降价'相似的新闻"（今天）
"查找昨天与'人工智能突破'相关的新闻"（历史）
"搜索上周关于'ChatGPT'的相关报道"（历史）
"看看最近7天有没有和这条新闻相似的报道"（历史）

不指定时间默认查询今天数据。支持预设值（昨天、上周、上个月）和自定义日期范围。相似度阈值 0.5（可调整），返回最多 50 条，按相似度排序。

可调整指定时间、调整阈值、包含链接。

趋势分析（Q6-Q7）

Q6: 如何分析话题的热度趋势？

你可以这样问：

"分析'人工智能'最近一周的热度趋势"
"看看'特斯拉'话题是昙花一现还是持续热点"
"检测今天有哪些突然爆火的话题"
"预测接下来可能的热点话题"
"分析'比特币'在2024年12月的生命周期"

四种分析模式：

热度趋势 -- 追踪话题热度变化，如"分析'AI'的热度趋势"
生命周期 -- 从出现到消失的完整周期，如"看看'XX'是昙花一现还是持续热点"
异常检测 -- 识别突然爆火的话题，如"今天有哪些突然爆火的话题"
预测 -- 预测未来可能的热点，如"预测接下来可能的热点"

默认分析最近7天数据，按天粒度统计。

Q7: 如何对比不同平台对话题的关注度？

你可以这样问：

"对比各个平台对'人工智能'话题的关注度"
"看看哪个平台更新最频繁"
"分析一下哪些关键词经常一起出现"

三种洞察模式：

平台对比 -- 对比各平台关注度（默认模式）
活跃度统计 -- 统计平台发布频率
关键词共现 -- 分析关键词关联（最小频次 3 次）

情感分析与聚合（Q8-Q11）

Q8: 如何分析新闻的情感倾向？

你可以这样问：

"分析一下今天新闻的情感倾向"
"看看'特斯拉'相关新闻是正面还是负面的"
"分析各平台对'人工智能'的情感态度"
"看看'比特币'一周内的情感倾向，选择前 20 条最重要的"

默认分析今天的数据，返回最多 50 条新闻，按权重排序。本工具返回 AI 提示词，AI 会据此生成情感分析报告（情感分布、关键发现、代表性新闻）。

可调整指定话题、指定时间、调整数量。

Q9: 如何获取去重后的跨平台新闻？

你可以这样问：

"帮我聚合今天的新闻，去掉重复的"
"看看哪些新闻在多个平台都有报道"
"给我看去重后的热点新闻"
"哪些新闻是跨平台热点"

自动识别不同平台报道的同一事件，将相似新闻合并。返回信息包括：代表性标题、覆盖平台、平台数量、是否跨平台、最佳排名、综合权重。

可调整指定时间、调整相似度阈值、指定平台。

Q10: 如何生成每日或每周的热点摘要？

你可以这样问：

"生成今天的新闻摘要报告"
"给我一份本周的热点总结"
"生成过去 7 天的新闻分析报告"

支持每日摘要（总结当天热点新闻）和每周摘要（总结一周热点趋势）。

Q11: 如何对比不同时期的热点变化？

你可以这样问：

"对比本周和上周的热点变化"
"看看这个月和上个月有什么不同"
"分析'人工智能'在两个时期的热度差异"
"对比各平台活跃度的变化"

三种对比模式：

总体概览 -- 新闻数量变化、关键词变化、TOP 新闻对比
话题变化 -- 上升话题、下降话题、新出现话题
平台活跃度 -- 各平台新闻数量变化

时间段预设值：今天/昨天、本周/上周、本月/上月，或自定义日期范围。

系统管理（Q12-Q14）

Q12: 如何查看系统配置？

你可以这样问：

"查看当前系统配置"
"显示配置文件内容"
"有哪些可用的平台？"
"当前的权重配置是什么？"

Q13: 如何检查系统运行状态？

你可以这样问：

"检查系统状态"
"系统运行正常吗？"
"最后一次爬取是什么时候？"
"有多少天的历史数据？"

返回信息：系统版本和状态、最后爬取时间、历史数据天数、健康检查结果。

Q13.1: 如何检查版本更新？

你可以这样问：

"检查版本更新"
"有没有新版本？"
"当前版本是最新的吗？"

如果访问 GitHub 较慢，可以说"检查版本更新，使用代理 http://127.0.0.1:10801"。

Q14: 如何手动触发爬取任务？

你可以这样问：

"请你爬取当前的今日头条的新闻"（临时查询）
"帮我抓取一下知乎和微博的最新新闻并保存"（持久化）
"触发一次爬取并保存数据"（持久化）
"获取 36 氪的实时数据但不保存"（临时查询）

两种模式：

临时爬取（默认） -- 只返回数据不保存
持久化爬取 -- 保存到 output 文件夹

默认爬取所有平台、不包含 URL 链接。可调整指定平台、保存数据、包含链接。

存储同步（Q15-Q18）

Q15: 如何从远程存储同步数据到本地？

你可以这样问：

"从远程同步最近 7 天的数据"
"拉取远程存储的数据到本地"
"同步最近 30 天的新闻数据"

使用场景：爬虫部署在云端（如 GitHub Actions），数据存储到远程（如 Cloudflare R2）， MCP Server 部署在本地需要从远程拉取数据进行分析。

返回信息：成功同步的文件数量和日期列表、跳过的日期（本地已存在）、失败的日期及错误信息。

前提条件：需要在配置文件中配置远程存储或设置环境变量（服务端点 URL、存储桶名称、访问密钥 ID、访问密钥）。

Q16: 如何查看存储状态？

你可以这样问：

"查看当前存储状态"
"存储配置是什么"
"本地有多少数据"
"远程存储配置了吗"

Q17: 如何查看可用的数据日期？

你可以这样问：

"本地有哪些日期的数据"
"远程存储有哪些日期"
"对比本地和远程的数据日期"
"哪些日期只在远程有"

三种查询模式：

本地 -- 仅查看本地数据日期
远程 -- 仅查看远程数据日期
对比（默认） -- 对比两者，展示仅本地存在、仅远程存在、两边都存在的日期

Q18: 如何解析自然语言日期表达式？

你可以这样问：

"解析'本周'是哪几天"
"最近7天对应的日期范围是什么"
"上月的日期范围"
"帮我把'最近30天'转换为具体日期"

支持的表达式：今天/昨天、本周/上周、本月/上月、最近N天（任意数字），支持中英文。

文章读取（Q19-Q20）

Q19: 如何读取新闻文章的正文内容？

你可以这样问：

"帮我读取这篇新闻的内容：https://example.com/news/123"
"获取这个链接的文章正文"
"读取这篇报道的详细内容"

通过 Jina AI Reader 将网页转换为干净的 Markdown 格式，自动去除广告、导航栏等噪音内容。

典型使用流程：

先用 search_news(include_url=True) 搜索新闻获取链接
再用 read_article(url=链接) 读取正文内容
AI 对 Markdown 正文进行分析、摘要、翻译等

Q20: 如何批量读取多篇文章？

你可以这样问：

"帮我读取这几篇新闻的内容"
"批量获取这些链接的文章正文"
"读取搜索结果中前 3 篇的详细内容"

典型使用流程：

先用 search_news(include_url=True) 搜索新闻获取多个链接
再用 read_articles_batch(urls=[...]) 批量读取正文
AI 对多篇文章进行对比分析、综合报告

工具限制：单次最多 5 篇、请求间隔 5 秒、预计耗时（5篇）25-30 秒。超出 5 篇的部分会被自动跳过，单篇失败不影响其他篇的读取。

通知推送（Q21）

Q21: 如何通过 MCP 发送通知消息？

你可以这样问：

"查看当前配置了哪些通知渠道"
"发送一条测试消息到所有渠道"
"把这段内容推送到飞书"
"发送今天的新闻摘要到钉钉和 Telegram"

配置方式：在 config.yaml 的 notification.channels 中配置对应渠道，或在 .env 文件中设置对应的环境变量（优先级更高）。两种方式会自动合并。

典型使用流程：

先查看渠道状态："查看当前配置了哪些通知渠道"
确认渠道可用后发送："把以下内容推送到钉钉：今日热点摘要..."
或指定多个渠道："发送到飞书和 Telegram"
不指定渠道则发送到所有已配置渠道

工具接受 Markdown 格式的消息内容，自动按各渠道要求转换格式。支持多账号发送：配置值中用 ; 分隔多个 URL/Token 即可。

使用技巧

如何让 AI 展示全部数据而不是自动总结？

有时 AI 会自动总结数据，只展示部分内容，即使工具返回了完整的 50 条数据。如果 AI 仍然总结，你可以：

方法 1 - 明确要求："请展示全部新闻，不要总结"
方法 2 - 指定数量："展示所有 50 条新闻"
方法 3 - 质疑行为："为什么只展示了 15 条？我要看全部"
方法 4 - 提前说明："查询今天的新闻，完整展示所有结果"

注意：AI 仍可能根据上下文调整展示方式。

如何组合使用多个工具？

示例：深度分析某个话题

先搜索："搜索'人工智能'相关新闻"
再分析趋势："分析'人工智能'的热度趋势"
最后情感分析："分析'人工智能'新闻的情感倾向"

示例：追踪某个事件

查看最新："查询今天关于'iPhone'的新闻"
查找历史："查找上周与'iPhone'相关的历史新闻"
找相似报道："找出和'iPhone 发布会'相似的新闻"