社交监听 MCP 服务器

这是一个通过 Syften 的 API 提供社交监听功能的模型上下文协议（MCP）服务器。该服务器支持通过 webhook 实现实时通知的由 AI 驱动的社交提及分析。

功能

• 实时社交提及监控
• AI 驱动的内容分类
• 重要提及的 webhook 通知
• 历史数据回填
• 趋势分析和报告
• 自然语言查询支持

先决条件

1. Node.js (v16 或更高版本)
2. 拥有 API 访问权限的 Syften 账户
3. Claude 桌面应用程序或带有 Claude 扩展的 VSCode

安装

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/fred-em/social-listening.git
cd social-listening

1. 安装依赖项：

npm install

1. 构建服务器：

npm run build

配置

1. Syften API 设置

1. 登录您的 Syften 账户
2. 转到设置 > API 访问
3. 如果还没有生成 API 密钥，请生成一个
4. 复制您的 API 密钥以备下一步使用

2. Claude 桌面配置

将服务器配置添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 中：

{
  "mcpServers": {
    "social-listening": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/social-listening/build/index.js"],
      "env": {
        "SYFTEN_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

3. VSCode 配置（可选）

如果您使用的是带有 Claude 扩展的 VSCode，将配置添加到 /Users/YOUR_USERNAME/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json 中：

{
  "mcpServers": {
    "social-listening": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/social-listening/build/index.js"],
      "env": {
        "SYFTEN_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

可用工具

1. configure_ai_filter

为提及分析配置 AI 过滤设置。

{
  "enabled": true,
  "min_confidence": 0.7,
  "categories": ["spam", "support", "feedback", "bug_report", "feature_request"],
  "webhook_url": "https://your-webhook.com/endpoint",
  "webhook_secret": "your-secret-token"
}

2. setup_webhook

为实时通知配置 webhook 端点。

{
  "endpoint_url": "https://your-webhook.com/endpoint",
  "secret_token": "your-secret-token",
  "enabled": true
}

3. backfill_month

为特定月份回填提及。

{
  "year": 2024,
  "month": 2
}

4. sync_latest

同步自上次更新以来的新提及。

{}

5. analyze_trends

分析随时间变化的提及趋势。

{
  "start_date": "2024-01-01",
  "end_date": "2024-02-01",
  "group_by": "day",
  "tags": ["feature", "bug"]
}

6. get_top_sources

获取顶级提及来源/作者。

{
  "start_date": "2024-01-01",
  "end_date": "2024-02-01",
  "limit": 10
}

7. nlp_prompt

处理自然语言查询。

{
  "prompt": "show me feedback mentions from last week"
}

8. get_ai_filtered_mentions

获取经过 AI 过滤处理的提及。

{
  "start_date": "2024-01-01",
  "end_date": "2024-02-01",
  "min_confidence": 0.8,
  "categories": ["feedback", "bug_report"],
  "limit": 50
}

在 Claude 中的示例用法

以下是一些您可以与 Claude 一起使用的示例提示：

1. 配置 AI 过滤：

Configure the social listening AI filter to detect bug reports and feature requests with 80% confidence.

1. 设置 webhook 通知：

Set up a webhook for the social listening server to send notifications to https://my-server.com/webhook with the secret token "my-secret".

1. 分析趋势：

Show me the trend of bug reports and feature requests from last month.

1. 获取过滤后的提及：

Show me all high-confidence bug reports from the past week.

1. 自然语言查询：

What kind of feedback have we received about the new feature launch?

Webhook 集成

在配置 webhook 时，服务器将以以下格式发送通知：

{
  "mention_url": "https://example.com/post",
  "ai_score": 0.95,
  "ai_categories": ["bug_report", "feature_request"],
  "timestamp": "2024-02-12T15:30:00Z"
}

Webhook 请求中包含的头部：

• Content-Type: application/json
• X-Webhook-Secret: your-secret-token

开发

从源代码构建

# Install dependencies
npm install

# Build the server
npm run build

# Run tests
npm test

添加新功能

1. 在 src/ 中实现新功能
2. 在 tests/ 中添加测试
3. 本地构建和测试
4. 提交拉取请求

故障排除

1. Webhook 错误：确保您的 webhook 端点是可访问的并且支持 HTTPS
2. API 密钥问题：验证您的 Syften API 密钥已在配置中正确设置
3. 数据库错误：检查 data 目录是否存在且可写

贡献

请根据实际需要填充对应的代码块内容（如 #0, #1, ...）。这些标记仅用于指示翻译前后保持一致性的位置。

1. Fork 仓库
2. 创建特性分支
3. 提交你的更改
4. 推送到分支
5. 创建 Pull Request

许可证

MIT 许可证 - 详情见 LICENSE 文件