信号Signal

接入设置

配置 AI 模型可激活语义搜索、摘要与主题追踪；下方还可把后端接入你自己的工具（HTTP API / MCP）。

AI 模型

填一个 LLM 的 API Key 即可激活语义搜索、报告摘要与主题追踪。Model 用于摘要/研判，Embedding 用于语义检索，两者至少填一个。

Provider
API Key
Model（摘要/研判）
Embedding Model（语义检索）
Endpoint（可选，自定义/代理）
保存即写入 zenfeed 配置（api.llm + storage.feed.embedding_llm 指向本模型）。

注意：Embedding Model 一旦启用不建议再改（历史数据的向量与它绑定，改了会导致旧数据搜不到）。

HTTP API

推荐

无鉴权、CORS 全开、body 为 JSON。agent 逐行解析上下文拿到 api_base 后直接 POST 调用即可，无需 MCP。

API Base
https://guam-introducing-hypothetical-fraser.trycloudflare.com
端点
POST /query看 / 搜时间线（支持 summarize、label_filters、start/end、limit≤500）
POST /query_config读取整份配置
POST /apply_config全量覆盖配置（订阅在 scrape.sources[]）
POST /query_rsshub_categoriesRSSHub 分类
POST /query_rsshub_websites分类下站点
POST /query_rsshub_routes站点可订阅路由
POST /add_bookmark新增收藏（body 一条 FeedVO）
POST /remove_bookmark取消收藏（{link}）
POST /query_bookmarks列出收藏（{}）
示例
curl -X POST https://guam-introducing-hypothetical-fraser.trycloudflare.com/query \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"query":"MiniMax","summarize":true,"limit":50}'

MCP Server

SSE

SSE transport。可接入 Claude Desktop / Cursor 等支持 MCP 的客户端，直接调用下列工具。

SSE 端点
https://guam-introducing-hypothetical-fraser.trycloudflare.com:1301/sse
客户端配置（mcpServers）
{
  "mcpServers": {
    "zenfeed-signal": {
      "url": "https://guam-introducing-hypothetical-fraser.trycloudflare.com:1301/sse"
    }
  }
}
暴露的工具（10）
时间线检索
  • query语义搜索最近内容（MCP 版 limit 固定 20）
订阅 / 追踪配置
  • query_app_config读取整份配置
  • apply_app_config全量覆盖配置（增删改订阅、追踪规则）
  • query_app_config_schema配置结构说明
信源发现
  • query_rsshub_categoriesRSSHub 分类
  • query_rsshub_websites分类下站点
  • query_rsshub_routes站点可订阅路由
收藏
  • add_bookmark新增收藏
  • remove_bookmark取消收藏
  • query_bookmarks列出收藏

地址来自环境变量 NEXT_PUBLIC_SIGNAL_API_BASE（HTTP）与 NEXT_PUBLIC_SIGNAL_MCP_BASE（MCP，缺省时按 1300→1301 派生）。