NewsInsight-MCP

📰 NewsInsight 新闻数据分析平台

🚀 项目概述

NewsInsight 是一款集新闻聚合、智能分析、可视化与个性化推荐于一体的创新型新闻数据平台。平台基于 PENS 数据集，融合新闻内容与用户行为，构建结构化新闻数据库，助力高效检索、深度洞察与用户兴趣建模。

支持自然语言问答，用户可用日常语言轻松探索新闻趋势、热度与兴趣画像。系统采用 Blazor WebAssembly 前端、ASP.NET Core 后端、高性能 C++ 前缀匹配引擎，并支持 IIS 部署，实现跨平台、高并发和低延迟的稳定服务。

🧩 核心技术栈

模块	技术组件
前端	Blazor WebAssembly · JavaScript · Chart.js
后端	ASP.NET Core 9 · C#12 · Entity Framework Core 9
算法层	C++17 (Trie 树) · C++/CLI (.NET 互操作)
数据层	MySQL 8.0 · 分布式表设计
智能服务	MCP 协议 · VS Code Copilot 集成

项目架构

NewsInsight/
├── src/
│   ├── Client/
│   │   ├── MCPBlazorApp/             # Blazor WebAssembly 前端
│   │   │   ├── Pages/
│   │   │   ├── wwwroot/
│   │   │   ├── Program.cs
│   │   │   └── MCPBlazorApp.csproj
│   ├── Server/
│   │   ├── NewsInsight.Api/          # 业务API层
│   │   │   ├── Controllers/
│   │   │   ├── Services/             # 业务逻辑服务
│   │   │   ├── Data/
│   │   │   │   └── NewsDbContext.cs  # 数据库上下文
│   │   │   ├── Lib/
│   │   │   │   └── NativePrefixMatcher.dll
│   │   │   │   └── PrefixMatcherWrapper.dll
│   │   │   ├── Middleware/
│   │   │   ├── Properties/
│   │   │   ├── appsettings.json
│   │   │   ├── Program.cs
│   │   │   └── NewsInsight.Api.csproj
│   │   └── MCP-NewsInsight.Server/   # MCP服务层
│   │       ├── Tools/                # MCP工具实现
│   │       │   └── NewsTools.cs
│   │       ├── Data
│   │       ├── appsettings.json
│   │       ├── Program.cs
│   │       └── MCP-NewsInsight.Server.csproj
│   └── Shared/
│       └── NewsInsight.Shared.Models/ # 共享模型
│           ├── Entities/             # 数据库实体
│           │   ├── News.cs
│           │   ├── NewsBrowseRecord.cs
│           │   ├── NewsCategory.cs
│           │   └── UserInterest.cs
│           ├── DTOs/                 # 数据传输对象
│           ├── Utils/                # 工具类
│           └── NewsInsight.Shared.Models.csproj
├── docs                             # 文档
├── README.md                         # 项目说明文档
└── NewsInsight.sln                   # 解决方案文件

💡 核心功能

📑 新闻内容管理

• 智能检索：多条件筛选、关键词全文搜索、时间区间过滤 GET /api/news?category=video&keyword=university
• 动态推荐：前缀补全、个性化内容推送 GET /api/news/categories/match?prefix=sp
• 内容获取：一键获取新闻详情与元数据 GET /api/news/123

📊 用户行为分析

graph TD
    A[浏览记录] --> B[时间趋势分析]
    A --> C[兴趣分布建模]
    B --> D[日活跃曲线]
    C --> E[兴趣饼状图]

• 历史记录：分页浏览用户轨迹
• 趋势洞察：阅读时长/频次趋势可视化
• 兴趣画像：自动量化用户内容偏好

🔥 新闻热度监控

• 热度分析（浏览次数/时长等多维度）
• 历史趋势可视化（日粒度对比）

✨ 创新亮点 & MCP Server 智能服务架构

用更智能、更高效的方式连接新闻数据与AI能力

🧠 MCP Server 架构简述

• MCP（Model Context Protocol）协议 标准化 LLM（大语言模型）与应用间的数据交互接口，支持多种智能工具插件化集成

• 分层服务结构

本项目数据库位于云端ECS，可通过 Web APIs 与外部数据源交互，实现远程智能问答。

• 核心功能支持

  • 🗣️ 自然语言 SQL 查询生成 用户可用“说人话”的方式下达需求，系统自动生成安全 SQL，内置防护（如自动 LIMIT、防注入）。
  • ⚡ 一键执行查询 自动校验 SQL 合规性，友好返回查询结果，无需复杂操作。
  • 🎯 智能新闻推荐 综合兴趣画像，多级偏好（类别/话题）精准推送，并明确展示推荐原因。
  • 🛠️ Copilot Agent 深度集成 直接在 VSCode/前端用自然语言调用各项功能，研发与运营全场景高效联动。

👀 运行效果截图

🛠️ 部署说明

详见《NewsInsight部署安装说明》。

📷 项目截图

🏷️ 典型应用场景

• 个性化阅读助手 智能推荐，省去手动筛选，动态优化个人信息流体验。
• 热点趋势洞察 可视化热点分布，辅助内容决策与策略调整。
• 用户兴趣分析 自动生成兴趣画像，赋能内容推荐与广告投放。
• 智能数据问答 用自然语言问问题，平台直接返回精准数据，无需手动报表与筛查。

🔭 拓展方向

1. 🚦 实时数据流 集成 Flume+Kafka，支持新闻流实时采集与智能处理
2. 🧑‍💻 情感分析 基于大语言模型的评论极性智能识别
3. 📱 跨平台适配 支持企业微信、智能音箱、AR 眼镜等多端接入
4. 🌐 混合推理 本地轻量模型+云端大模型智能协作

• 如需了解更多，请参考《NewsInsight项目说明》
• 如需部署和集成详细信息，请参考《NewsInsight部署安装说明》

平台支持模块化升级与多样化拓展，持续适配未来业务发展需求