FeedKit

本地服务

github.com/QuartzUnit搜索与检索028 周前更新

代码仓库

关于 FeedKit

FeedKit 是用于收集和搜索 RSS/Atom 订阅源的 Python 包，提供精选目录、命令行、Python API、SQLite 存储和 MCP 工具。

主要功能

01精选订阅源目录
02订阅订阅源
03异步收集内容
04SQLite 文章存储
05全文搜索文章
06命令行和 Python API

适用场景

01按主题或语言查找订阅源
02收集订阅源中的文章
03搜索已收集的文章
04通过 MCP 客户端连接订阅源工作流

MCP 相关

其 stdio MCP 服务提供获取订阅源、搜索目录和文章、管理订阅、收集内容及检索最新文章的工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置

{
  "mcpServers": {
    "arknill-feedkit": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "feedkit"
      ]
    }
  }
}

启动命令uvx feedkit

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包

pypifeedkit0.1.0stdio

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

FeedKit

한국어 문서 · llms.txt

RSS/Atom 源收集，包含 444 个精选且经过验证的源。CLI + Python API + MCP 服务。

快速入门

pip install feedkit

feedkit search cloudflare           # search the built-in catalog
feedkit subscribe-catalog -c technology   # subscribe to all 68 tech feeds
feedkit collect                     # fetch all subscriptions (async parallel)
feedkit find "kubernetes"           # full-text search collected articles

安装

pip install feedkit             # core (CLI + Python API)
pip install "feedkit[mcp]"      # + MCP server
pip install "feedkit[all]"      # + MCP + OPML import/export

要求： Python 3.11+

工作原理

flowchart LR
    A["📋 Catalog\n444 curated feeds"] --> B["Subscribe\nselect feeds"]
    B --> C["🔄 Collect\nfetch new entries"]
    C --> D["📦 Store\nSQLite database"]
    D --> E["🔍 Query\nfilter & retrieve"]

CLI 参考

目录命令

`feedkit search [QUERY]`

搜索内置的 444 个精选源目录。

feedkit search aws                    # search by title or domain
feedkit search --category science     # filter by category
feedkit search --language ko          # filter by language
feedkit search -c finance -l en -n 50 # combine filters
feedkit search -j                     # JSON output (for piping)

选项	简写	默认值	说明
`--category`	`-c`		按类别筛选
`--language`	`-l`		按语言代码筛选（`en`、`ko`、`ja`、`zh`）
`--limit`	`-n`	20	最大结果数
`--json-output`	`-j`		以 JSON 格式输出

`feedkit categories`

列出所有可用的目录类别。

$ feedkit categories
  academia
  finance
  pets
  science
  society
  technology

`feedkit stats`

显示目录和本地订阅统计信息。

$ feedkit stats
Catalog: 444 feeds
  academia: 13
  finance: 89
  pets: 27
  science: 128
  society: 119
  technology: 68

Local: 68 subscriptions, 1,247 articles

订阅命令

`feedkit subscribe <URL>`

订阅单个源。

feedkit subscribe https://blog.cloudflare.com/rss/
feedkit subscribe https://example.com/rss -c tech -t "My Feed"

选项	简写	说明
`--category`	`-c`	类别标签
`--title`	`-t`	覆盖显示标题

`feedkit subscribe-catalog -c <CATEGORY>`

一次性订阅目录类别中的所有源。

feedkit subscribe-catalog -c technology   # subscribe to all 68 tech feeds
feedkit subscribe-catalog -c science      # subscribe to all 128 science feeds

`feedkit unsubscribe <URL>`

移除源订阅及其已收集的文章。

`feedkit list`

列出所有当前订阅，以及抓取次数和错误次数。

收集命令

`feedkit collect`

从所有已订阅的源抓取新文章（异步并行）。

feedkit collect                    # collect all
feedkit collect -c technology      # collect only tech feeds
feedkit collect -n 50              # max 50 concurrent requests

选项	简写	默认值	说明
`--category`	`-c`		仅从此类别收集
`--concurrency`	`-n`	20	最大并发 HTTP 请求数

输出：

Collecting from 68 feeds...
 67/68 feeds OK, 412 new articles, 8234ms

`feedkit latest`

显示最近收集的文章。

feedkit latest                # latest 20 articles
feedkit latest -n 50          # latest 50
feedkit latest -c finance     # latest from finance only

`feedkit find <QUERY>`

在所有已收集的文章中进行全文搜索（SQLite FTS5）。

feedkit find "kubernetes deployment"
feedkit find "large language model" -n 50

OPML 命令

`feedkit import-opml <PATH>`

从 OPML 文件导入源（Feedly、Inoreader、NetNewsWire 等）。

feedkit import-opml subscriptions.opml

`feedkit export-opml <PATH>`

将当前订阅导出为 OPML。

feedkit export-opml backup.opml

Python API

from feedkit import search_catalog, fetch_feed, get_catalog_stats, FeedStore
from feedkit.core import collect

# Search the built-in catalog
feeds = search_catalog("cloudflare")
feeds = search_catalog(category="technology", language="en", limit=50)

# Fetch a single feed (async)
entries = await fetch_feed("https://blog.cloudflare.com/rss/")
for entry in entries:
    print(entry.title, entry.url, entry.published)

# Subscribe and collect
store = FeedStore()                              # SQLite at ~/.feedkit/feedkit.db
store.subscribe("https://blog.cloudflare.com/rss/", category="tech")
result = await collect(store, concurrency=20)    # async parallel fetch
print(f"{result.new_articles} new, {result.feeds_ok}/{result.feeds_total} OK")

# Search collected articles (FTS5)
articles = store.search("kubernetes", count=10)

# Latest articles
articles = store.get_latest(count=20, category="tech")

# Feed health
health = store.get_health()                      # fetch/error counts per feed

# Catalog stats
stats = get_catalog_stats()                      # {total_feeds, categories, languages}

store.close()

主要类

类	说明
`FeedStore`	基于 SQLite 的订阅和文章存储（`~/.feedkit/feedkit.db`）
`FeedEntry`	从已抓取源获取的单条内容（标题、URL、摘要、发布时间、作者）
`CollectResult`	批量收集结果（feeds_ok、feeds_error、new_articles、duration_ms）
`CatalogFeed`	内置目录中的条目（URL、标题、类别、子类别、语言、域名）

MCP 服务

pip install "feedkit[mcp]"
feedkit-mcp                    # starts stdio MCP server

配置

Claude Code（~/.claude/settings.json）：

{
  "mcpServers": {
    "feedkit": {
      "command": "feedkit-mcp"
    }
  }
}

工具参考

#	工具	参数	描述
1	`fetch_single_feed`	`url`, `count=10`	从任意 RSS/Atom URL 获取条目（无需订阅）
2	`search_feed_catalog`	`query`, `category`, `language`, `count=20`	搜索内置的 444 个订阅源目录
3	`catalog_stats`		获取目录统计信息（总数、按类别和语言统计）
4	`subscribe_feed`	`url`, `title`, `category`	订阅订阅源，以便持续收集
5	`unsubscribe_feed`	`url`	移除订阅
6	`list_subscriptions`		列出所有订阅及其状态
7	`collect_feeds`	`category`	从所有订阅中收集新文章
8	`search_articles`	`query`, `count=10`	对已收集的文章进行全文搜索
9	`get_latest_articles`	`category`, `count=20`	获取最近收集的文章

MCP 工作流示例

User: "What are the latest AI papers on arXiv?"

1. search_feed_catalog(query="arxiv", category="science")
   → finds arXiv cs.AI, cs.LG, cs.CL feeds

2. subscribe_feed(url="https://rss.arxiv.org/rss/cs.AI")

3. collect_feeds(category="science")
   → fetches new entries

4. get_latest_articles(category="science", count=10)
   → returns latest papers

内置目录

涵盖 6 个类别的 444 个已验证订阅源。所有订阅源均经过审核，已移除硬性付费墙（Bloomberg、FT、WSJ）和失效 URL。

类别	订阅源	子类别	代表性来源
technology	68	ai_ml, developer, it_news, security, startup, ...	AWS、Cloudflare、Stripe、Netflix、HN、Go Blog、Rust Blog
science	128	journal, preprint, news, government	Nature、Science、arXiv、bioRxiv、medRxiv、NASA、PLOS
society	119	news_us, news_ko, news_uk, news_intl, factcheck, ...	BBC、NPR、NYT、NHK、JTBC、PolitiFact、Snopes
finance	89	markets, central_bank, regulatory, crypto	Fed、BOE、BOJ、SEC、CNBC、CoinDesk、Yahoo Finance
pets	27	veterinary, community, blog, health	AKC、PetMD、ASPCA、dvm360、r/dogs、r/cats
academia	13	ai_ml, research, institution	Google AI、DeepMind、Stanford HAI、Hugging Face

**语言：**英语（381）、韩语（47）、日语（14）、中文（2）

完整订阅源列表：CATALOG.md

为什么选择 FeedKit？

	awesome-rss-feeds (2.1K★)	engineering-blogs (37.5K★)	FeedKit
类型	Markdown 列表	Markdown 列表	Python 包
订阅源	~500	~600	444
范围	综合	仅技术博客	技术 + 科学 + 金融 + 新闻 + 事实核查
最近更新	2021（已过时）	2022（已过时）	持续更新（每日收集）
已验证可用	否	否	是（已收集 778K+ 篇文章）
法律审核	否	否	是（已移除付费墙/服务条款限制较多的订阅源）
CLI	否	否	是（12 个命令）
程序化 API	否	否	是（异步 Python）
MCP 服务	否	否	是（9 个工具）
OPML	否	否	是（导入/导出）
FTS 搜索	否	否	是（SQLite FTS5）

免责声明

此软件包分发的是公开可用的 RSS 订阅源 URL目录，而非订阅源内容本身。RSS 是一种内容联合分发标准——发布 RSS 订阅源，即明确邀请读者订阅。FeedKit 代表用户获取订阅源，不会存储或再分发受版权保护的内容。

目录已移除硬性付费墙后的订阅源（Bloomberg、FT、WSJ、Barron's），以及服务条款限制较多的订阅源。

使用案例

newswatch — RSS 新闻监控流水线（feedkit → markgrab → embgrep → diffgrab）

许可证

MIT

_{属于 QuartzUnit 生态系统 — 用于数据收集、提取、搜索和 AI Agent 安全的可组合 Python 库。}

支持 Markdown

登录后评论

第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

阅读入门指南

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。

FeedKit

关于 FeedKit

主要功能

适用场景

MCP 相关

配置

工具

详细介绍

FeedKit

快速入门

安装

工作原理

CLI 参考

目录命令

feedkit search [QUERY]

feedkit categories

feedkit stats

订阅命令

feedkit subscribe <URL>

feedkit subscribe-catalog -c <CATEGORY>

feedkit unsubscribe <URL>

feedkit list

收集命令

feedkit collect

feedkit latest

feedkit find <QUERY>

OPML 命令

feedkit import-opml <PATH>

feedkit export-opml <PATH>

Python API

主要类

MCP 服务

配置

工具参考

MCP 工作流示例

内置目录

为什么选择 FeedKit？

免责声明

使用案例

许可证

评论

第一次接触 MCP？

MCP（Model Context Protocol）是什么？

MCP 服务和客户端有什么区别？

本地服务与远程服务怎么选？

如何在 Claude、Cursor 等客户端中安装服务？

收录的项目经过审核吗？“认证”标识代表什么？

我维护的项目已被收录，怎样认领？

`feedkit search [QUERY]`

`feedkit categories`

`feedkit stats`

`feedkit subscribe <URL>`

`feedkit subscribe-catalog -c <CATEGORY>`

`feedkit unsubscribe <URL>`

`feedkit list`

`feedkit collect`

`feedkit latest`

`feedkit find <QUERY>`

`feedkit import-opml <PATH>`

`feedkit export-opml <PATH>`