news-bigdata-mcp 1.0.0

🔥 舆情大数据 MCP 服务 - 企业舆情监控、情感分析和新闻舆情查询

舆情大数据服务

该 MCP 服务提供企业舆情大数据分析功能，包括舆情情感统计分析、相关新闻列表查询等，帮助企业实时监控网络舆情动态，分析公众情感倾向，为企业声誉管理和公关决策提供数据支持。

服务特色

🚀 实时舆情监控 - 基于海量互联网数据，实时追踪企业相关舆情信息
📈 情感分析 - 智能分析舆情情感倾向，包括正面、负面、中性、未知四个维度
🔍 精准搜索 - 支持企业名称、统一社会信用代码、注册号等多种检索方式
📊 趋势分析 - 提供舆情情感变化趋势，帮助企业把握舆论走向
🎯 分类筛选 - 支持按情感类别筛选新闻，快速定位关键信息

主要功能

• 🔍 企业关键词模糊搜索 - 根据关键词快速找到相关企业基础信息
• 📊 企业舆情情感统计 - 分析企业舆情的情感分布和趋势变化
• 📄 企业舆情新闻列表查询 - 获取企业相关的详细新闻舆情信息

快速开始

🚀 使用 uvx 快速启动（推荐）

最简单的方式是使用 uvx 直接运行，无需手动安装：

1. 在 Cursor / Cherry Studio 中配置 MCP

在 MCP 配置文件中添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "news-bigdata-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["news-bigdata-mcp"],
      "env": {
        "INTEGRATOR_ID": "your_integrator_id",
        "SECRET_ID": "your_secret_id",
        "SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

2. 获取 API 凭证

请登录 https://www.handaas.com/ 注册开通平台，获取以下凭证：

• INTEGRATOR_ID: 对接器 ID
• SECRET_ID: 密钥 ID
• SECRET_KEY: 密钥

就这么简单！uvx 会自动从 PyPI 下载并运行最新版本的 news-bigdata-mcp。

---

环境要求

• Python 3.10+
• 依赖包：python-dotenv, requests, mcp

本地开发/手动安装

1. 克隆项目

git clone https://github.com/handaas/news-bigdata-mcp
cd news-bigdata-mcp

2. 创建虚拟环境&安装依赖

python -m venv mcp_env && source mcp_env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

3. 环境配置

复制环境变量模板并配置：

cp .env.example .env

编辑 .env 文件，配置以下环境变量：

INTEGRATOR_ID=your_integrator_id
SECRET_ID=your_secret_id
SECRET_KEY=your_secret_key

4. 启动服务

支持多种启动方式：

STDIO 模式（默认，用于 MCP 客户端）

news-bigdata-mcp
# 或
python -m news_mcp_server

SSE 模式

news-bigdata-mcp --transport sse --port 8000

Streamable HTTP 模式

news-bigdata-mcp --transport streamable-http --port 8000

服务将在 http://localhost:8000 启动。

5. 本地开发时的 Cursor / Cherry Studio MCP 配置

STDIO 模式

{
  "mcpServers": {
    "news-bigdata-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "news_mcp_server"],
      "env": {
        "INTEGRATOR_ID": "your_integrator_id",
        "SECRET_ID": "your_secret_id",
        "SECRET_KEY": "your_secret_key"
      }
    }
  }
}

Streamable HTTP 模式

{
  "mcpServers": {
    "news-bigdata-mcp": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

---

PyPI 安装方式

如果你想从 PyPI 安装并全局使用：

pip install news-bigdata-mcp

安装后可直接使用 news-bigdata-mcp 命令。

可用工具

1. news_bigdata_fuzzy_search

功能: 企业关键词模糊查询

根据提供的企业名称、人名、品牌、产品、岗位等关键词模糊查询相关企业列表。返回匹配的企业列表及其详细信息，用于查找和识别特定的企业信息。

参数:

• matchKeyword (必需): 匹配关键词 - 查询各类信息包含匹配关键词的企业
• pageIndex (可选): 分页开始位置
• pageSize (可选): 分页结束位置 - 一页最多获取 50 条数据

返回值:

• total: 总数
• annualTurnover: 年营业额
• formerNames: 曾用名
• address: 注册地址
• foundTime: 成立时间
• enterpriseType: 企业主体类型
• legalRepresentative: 法定代表人
• homepage: 企业官网
• legalRepresentativeId: 法定代表人 id
• prmtKeys: 推广关键词
• operStatus: 企业状态
• logo: 企业 logo
• nameId: 企业 id
• regCapitalCoinType: 注册资本币种
• regCapitalValue: 注册资本金额
• name: 企业名称
• catchReason: 命中原因 - 包含企业名称、曾用名、股东、招聘岗位、地址、品牌、产品名称、固话、邮箱、手机、专利、资质证书、推广关键词、统一社会信用代码等信息

2. news_bigdata_news_stats

功能: 企业舆情情感统计

根据输入的企业标识信息（如名称、注册号等），查询并统计该企业的舆情情感类型，包括消极、中立、积极、和未知四类情感的分布及其趋势变化。主要用于企业的声誉管理和舆情监控，帮助企业了解社会对其的评价和情绪变化趋势。

参数:

• matchKeyword (必需): 匹配关键词 - 企业名称/注册号/统一社会信用代码/企业 id，如果没有企业全称则先调取 fuzzy_search 接口获取企业全称
• keywordType (可选): 主体类型 - name：企业名称，nameId：企业 id，regNumber：注册号，socialCreditCode：统一社会信用代码

返回值:

• newsSentimentStats: 舆情情感类型统计 - neutral：中立，negative：消极，positive：积极，unknown：未知
• sentimentLabelList: 所有舆情类别列表 - neutral：中立，negative：消极，positive：积极
• newsSentimentTrend: 舆情趋势
  • month: 月份 - 格式：yyyy-mm
  • stats: 情感类型 - negative：消极，positive：积极

3. news_bigdata_news_list

功能: 企业舆情新闻列表查询

通过企业的基本标识信息或企业 ID 及指定舆情类别，查询并返回与该企业相关的新闻舆情信息明细，包括新闻简介、链接、发布时间、来源、标题、相关企业等详细内容以及舆情的分类和总数量。适用于企业风险管理、市场竞争分析、公关策略制定等场景。

参数:

• matchKeyword (必需): 匹配关键词 - 企业名称/注册号/统一社会信用代码/企业 id，如果没有企业全称则先调取 fuzzy_search 接口获取企业全称
• keywordType (可选): 主体类型 - name：企业名称，nameId：企业 id，regNumber：注册号，socialCreditCode：统一社会信用代码
• pageIndex (可选): 页码 - 从 1 开始，默认为 1
• pageSize (可选): 分页大小 - 一页最多获取 50 条，默认为 50
• sentimentLabel (可选): 舆情类别 - 0：负面，1：正面，2：中性，3：未知

返回值:

• newsBrief: 新闻简介
• newsLink: 新闻链接
• newsPublishTime: 新闻发布时间
• newsSource: 新闻来源
• newsTitle: 新闻标题
• relatedEnterprises: 相关企业列表
• sentimentLabel: 舆情类别 - 0：负面，1：正面，2：中性，3：未知

应用场景

🛡️ 企业风险预警

• 舆情监控: 24/7 实时监控企业相关舆情，第一时间发现负面信息
• 预警机制: 通过情感分析及时识别舆情风险，提前制定应对措施
• 危机管控: 负面事件发生时，快速获取舆情全貌，制定精准应对策略

📊 品牌声誉管理

• 声誉评估: 定期分析企业舆情情感分布，评估品牌声誉健康度
• 形象监控: 跟踪品牌在不同媒体渠道的形象变化趋势
• 口碑分析: 分析用户对企业产品和服务的真实反馈

🎯 公关策略优化

• 效果评估: 评估公关活动的舆情效果和公众反响
• 策略调整: 基于舆情数据调整公关传播策略和内容方向
• 媒体关系: 分析不同媒体对企业的报道倾向

🔍 竞争情报分析

• 对手监控: 监控竞争对手的舆情表现和市场声誉
• 行业洞察: 了解行业内企业的舆情表现，发现市场机会
• 基准比较: 与同行业企业进行舆情表现对比分析

💼 投资决策支持

• 尽职调查: 为投资决策提供目标企业的舆情背景调查
• 风险评估: 评估投资标的的舆情风险和声誉风险
• 市场情绪: 分析市场对特定企业或行业的情绪变化

使用注意事项

1. 企业全称要求: 在调用需要企业全称的接口时，如果没有企业全称则先调取 news_bigdata_fuzzy_search 接口获取企业全称
2. 分页限制: 一页最多获取 50 条数据
3. 舆情类别: 支持按情感类型进行筛选查询（负面、正面、中性、未知）
4. 关键词类型: 支持多种企业标识方式（企业名称、企业 id、注册号、统一社会信用代码）

使用提问示例

🔍 企业关键词模糊搜索 (news_bigdata_fuzzy_search)

1. "帮我查找包含'华为'关键词的企业信息"
2. "搜索与'新能源汽车'相关的企业列表"
3. "查询名称中包含'科技'的公司，获取前20条"
4. "找一下'比亚迪'相关的企业基础信息"

📊 企业舆情情感统计 (news_bigdata_news_stats)

1. "华为技术有限公司的舆情情感分布如何？最近趋势怎样？"
2. "分析一下腾讯控股有限公司的舆情情感统计"
3. "比亚迪股份有限公司最近的舆情情感变化趋势"
4. "查询阿里巴巴集团的舆情情感分布数据"

📄 企业舆情新闻列表查询 (news_bigdata_news_list)

1. "查询华为技术有限公司最近的舆情新闻"
2. "搜索苹果公司的负面舆情信息，显示详细内容"
3. "获取腾讯最近的正面新闻报道，要20条"
4. "查找小米集团的中性舆情新闻"
5. "获取比亚迪最近50条舆情新闻，包括新闻来源和发布时间"
6. "查看特斯拉相关的负面舆情新闻列表"

💡 综合分析示例

1. "帮我全面分析一下'蔚来汽车'的舆情状况，包括情感分布和最新新闻"
2. "我想了解'字节跳动'的舆情表现，先查企业信息，再看情感统计和新闻"
3. "请分析'美团'的舆情风险，重点关注负面新闻"