TruthLens: Misinformation Surveillance Platform

TruthLens：虚假信息监测平台

TruthLens 是一个模型上下文协议（MCP）服务，为 AI 助手提供用于检测、分析和核实潜在虚假信息的工具。它基于 Python 和 MCP 框架构建，支持自动事实核查和虚假信息监测。

📋 功能

• 网页内容摄取：从 URL 和新闻来源提取内容
• 声明提取：使用 Google Gemini AI 自动识别文本中的事实声明
• 声明核实：借助 AI 和外部知识来源评估声明的真实性
• 新闻监测：搜索并分析新闻内容，检测虚假信息
• 趋势分析：按主题跟踪并报告流行的虚假信息

🏗️ 架构

┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    TruthLens MCP Server                   │
├───────────────┬───────────────────────┬───────────────────┤
│  Data Sources │      Core Tools       │  External APIs    │
├───────────────┼───────────────────────┼───────────────────┤
│               │                       │                   │
│  Web Content  │   ingest_url()        │   Google Gemini   │
│  News Sites   │   extract_claims()    │   NewsAPI         │
│  Social Media │   verify_claim()      │   Wikipedia API   │
│  Wikipedia    │   search_news()       │   Reddit API      │
│  Fact-check   │   analyze_source()    │   Fact Check API  │
│  Databases    │   get_trending_info() │                   │
│               │   setup_monitor()     │                   │
│               │                       │                   │
└───────────────┴───────────────────────┴───────────────────┘
                          │
                          ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MCP Clients / AI Models                 │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘

数据流：

1. AI 助手或 MCP 客户端请求有关声明或 URL 的信息
2. TruthLens 服务从网络来源摄取内容或接收直接提供的文本
3. 使用模式匹配或 Gemini AI 提取声明
4. 使用多个来源（Wikipedia、事实核查数据库）核实每项声明
5. 将结果连同证据和置信度评分一起返回给客户端

🚀 设置和安装

先决条件

• Python 3.10 或更高版本
• 外部服务的 API 密钥：
  • Google Gemini API（必需）
  • NewsAPI（可选）
  • Reddit API（可选）

使用 UV 安装（推荐）

UV 是一款快速的 Python 包安装和解析工具。使用 UV 安装并运行 TruthLens：

1. 安装 UV（如果尚未安装）

   pip install uv
   

2. 克隆此仓库

   git clone <repository-url>
   cd MCP\ Build
   

3. 创建并激活虚拟环境

   uv venv
   # On Windows
   .venv\Scripts\activate
   # On macOS/Linux
   source .venv/bin/activate
   

4. 安装依赖项

   uv pip install -r requirements.txt
   

5. 设置 API 密钥

   • 在根目录中创建一个名为 .env 的新文件
   • 按以下格式添加 API 密钥：

   # TruthLens API Keys
   # Replace placeholder values with your actual API keys
   
   # Google Gemini API Key (required for LLM-based claim extraction and verification)
   # Get it from: https://aistudio.google.com/app/apikey
   GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here
   
   # NewsAPI Key (used for fetching news articles)
   # Get it from: https://newsapi.org/
   NEWSAPI_KEY=your_newsapi_key_here
   
   # Reddit API Credentials (optional, for production use)
   # Get from: https://www.reddit.com/prefs/apps
   # Instructions:
   #  1. Click "Create App" button at the bottom
   #  2. Select "script" for personal use
   #  3. Fill in name (e.g., "TruthLens")
   #  4. For redirect URI, use: http://localhost:8000 (even though this app doesn't use it)
   #  5. After creation, you'll receive a client ID and secret
   REDDIT_CLIENT_ID=your_reddit_client_id_here
   REDDIT_CLIENT_SECRET=your_reddit_client_secret_here
   REDDIT_USER_AGENT=TruthLens/0.1 (by /u/YourUsername)
   
   # Google Fact Check Tools API Key (optional, for production use)
   # Get from: https://developers.google.com/fact-check/tools/api/
   FACTCHECK_API_KEY=your_factcheck_api_key_here
   

   重要提示：

   • 至少需要 GEMINI_API_KEY 才能使用 AI 驱动的分析
   • 如果缺少 API 密钥，系统将回退到模式匹配和演示数据
   • 切勿将 .env 文件提交到版本控制中

6. 运行服务

   python run_server.py
   

使用 pip 安装（替代方式）

如果尚未安装 UV，可以使用 pip：

python -m venv .venv
# On Windows
.venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python run_server.py

🧪 测试

向 MCP 端点发送请求，以测试服务：

1. 基本演示资源

   truthlens://demo
   

2. 工具示例

   ingest_url(url="https://en.wikipedia.org/wiki/COVID-19_vaccine")
   extract_claims(text="Vaccines are effective at preventing serious illness.")
   verify_claim(claim_text="Climate change is caused by human activities.")
   

📚 API 密钥

本项目使用以下 API 密钥：

1. Google Gemini API——用于基于 AI 的声明提取和核实，必需

   • 获取地址：https://aistudio.google.com/app/apikey

2. NewsAPI——用于新闻搜索功能

   • 获取地址：https://newsapi.org/

3. Reddit API——用于社交媒体内容监测（可选）

   • 获取地址：https://www.reddit.com/prefs/apps

⚠️ 局限性

• 当前实现使用内存存储，不适合用于生产环境
• 与 AI 驱动的分析相比，模式匹配回退方案的准确性有限
• 网页抓取可能受速率限制和服务条款约束

📝 许可证

MIT 许可证

🤝 参与贡献

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