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MCP-Server para gerar ideias de conteúdos

MCP-Server para gerar ideias de conteúdos

本地服务
github.com/marioluciofjr商业与营销373 周前更新

关于 MCP-Server para gerar ideias de conteúdos

MCP-Server para gerar ideias de conteúdos 是一个用于整理博客、YouTube 和社交媒体内容点子的 MCP 服务。它按主题、子主题和微主题生成结构化列表,并可读取示例文件。

主要功能

  1. 01生成主题与子主题列表
  2. 02为每个子主题生成微主题
  3. 03读取结构示例文件

适用场景

  1. 01规划博客文章主题
  2. 02构思 YouTube 视频内容
  3. 03整理社交媒体内容方向

MCP 相关

该 MCP 服务提供名为 `subtemas` 的工具,用于生成结构化的内容主题点子,可在 Claude Desktop 中配置使用。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

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

用于生成内容创意的 MCP 服务

Made with Python license - MIT site - prazocerto.me linkedin - @marioluciofjr

目录

简介

本项目 mcp_content 创建了一个简单的工具,帮助整理帖子和视频的创意。它会生成一个结构化列表,包含一个主题、五个子主题,以及每个子主题的三个微主题,方便创建多样化的内容。此外,程序还会读取一个示例文件,展示这一结构的实际应用。

项目结构

本项目参考了 UFG(戈亚斯联邦大学)的 Sandeco Macedo 教授通过《MCP e A2A para Leigos 》一书对 MCP 的讲解。这是一个简单的 MCP 服务,仅使用 FastMCP 包,同时遵循 Anthropic 官方 Model Context Protol 仓库中的指导原则。

作为本 MCP 服务创意的参考,这是我编写的提示词:内容矩阵

使用的技术

README 配图    README 配图    README 配图    README 配图    README 配图    README 配图   

要求

  • 已安装 Python(版本为 3.10 或更高);
  • 已安装 uv 包;
  • 已安装 Claude Desktop。

如何在 Claude Desktop 中安装

接下来,我将详细介绍我在 Windows 11 上使用 VSCode 终端(快捷键 CTRL + SHIFT + ')的完整操作步骤:

  1. 安装最新版本的 Python
  2. 在 VSCode 中,我使用终端通过以下命令检查 Python 版本
    python --version
    
  3. 然后,我使用以下命令安装 uv
    pip install uv
    
  4. 为确认一切正常,我使用了以下命令
    uv
    
  5. 为创建项目文件夹,我使用了以下命令
    mkdir “C:\Users\meu_usuario\OneDrive\area_de_trabalho\MCPs\mcp_content”
    

重要

这并不意味着你必须使用相同的路径;你也可以使用其他路径,例如下面的路径

  mkdir "C:\Users\seu_usuario\mcp_content"

或者,你也可以直接在 GitHub 上通过 Code > Download ZIP 下载此项目的 ZIP 文件到你的电脑

  1. 进入刚刚创建的文件夹
    cd “C:\Users\meu_usuario\OneDrive\area_de_trabalho\MCPs\mcp_content”
    
  2. 我使用以下命令打开另一个 VSCode 窗口,继续直接在该文件夹中执行其余命令
    code .
    

重要

如果不想通过终端创建文件夹,也可以在桌面或其他容易记住的位置新建一个文件夹,然后在 VSCode 中使用快捷键 CTRL + O 接着找到刚刚创建的文件夹,点击并在 VSCode 中打开。或者直接将此仓库的整个文件夹导入 VSCode。

  1. 回到终端后,我使用以下命令初始化一个新的 Python 项目,自动创建配置文件和依赖项
    uv init
    
  2. 接着,我使用以下命令创建一个独立的 Python 虚拟环境,以安装项目依赖项
    uv venv
    
  3. 为激活 .venv,我使用了以下命令
    .venv\Scripts\Activate.ps1
    
  4. 添加项目所需的 MCP 依赖项
    uv add mcp[cli]
    
  5. 使用以下命令检查一切是否正常
    uv run mcp
    

重要

如果终端中显示以下信息,就说明一切正常

Image

  1. 为创建 server.py 文件,我使用了以下命令
    uv init --script server.py
    

提示

你可能已经下载了此仓库的文件夹,因此此时 server.py 文件应该已经在你的 VSCode 中了。

  1. 将下面的 MCP 服务 JSON 直接添加到 claude_desktop_config.json 文件中
    "ideias_de_posts": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "C://Users//meu_usuario//OneDrive//area_de_trabalho//MCPs//mcp_content",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
    

重要

如果你已正确安装 Claude Desktop,请按照以下步骤在电脑上找到 claude_desktop_config.json 文件
14a. 打开 Claude Desktop 后,使用快捷键 CTRL + ,
14b. 点击 Desenvolvedor 选项卡,然后点击 Editar configuração
14c. 找到 claude_desktop_config.json 文件,并在 VSCode 中正确编辑
14d. 使用 CTRL + S 保存文件
14e. 关闭 Claude Desktop,等待几秒后重新打开
14f. 点击设置图标,确认 MCP 工具“mcp_content”已正确安装

Image

该工具的名称为 subtemas。

实用链接

贡献

欢迎贡献!如果你有改进此项目的想法,欢迎 fork 此仓库。

许可证

本项目采用 MIT 许可证授权——详情请参阅 LICENSE 文件。

联系方式

Mário Lúcio - Prazo Certo®

README 配图 README 配图 README 配图

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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。

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。