Intelligente Nachrichtenaggregation mit MCP, Q und tmux

A Principal Applied Scientist bei Amazon hat ein intelligentes Nachrichtenaggregationssystem entwickelt, das auf Amazon Q CLI und dem Model Control Protocol (MCP) basiert. Dieses System ermöglicht es, tägliche Nachrichten zusammenzufassen und effizient zu verarbeiten.

Einführung in die Nachrichtenaggregation

In der heutigen Informationsflut ist es entscheidend, relevante Nachrichten schnell und präzise zu aggregieren. Um dies zu erreichen, wurde ein System entwickelt, das auf einer Kombination von MCP, Amazon Q CLI und tmux basiert. Diese Technologien ermöglichen es, Nachrichtenquellen zu lesen, zu verarbeiten und in übersichtlichen Zusammenfassungen darzustellen.

Wie das System funktioniert

Das System besteht aus einem Hauptagenten, der die Aufgaben an mehrere Sub-Agenten verteilt. Hier ist eine Übersicht, wie der Prozess abläuft:

• Der Hauptagent liest eine Datei namens feeds.txt, die die verschiedenen Nachrichtenquellen enthält.
• Die Nachrichtenquellen werden in drei Gruppen aufgeteilt.
• Für jede Gruppe wird ein Sub-Agent in einem separaten tmux-Fenster gestartet.
• Jeder Sub-Agent verarbeitet die ihm zugewiesenen Nachrichtenquellen und erstellt eine Zusammenfassung.
• Der Hauptagent kombiniert die Zusammenfassungen der Sub-Agenten in ein finales Dokument.

Einrichtung der MCP-Tools für Nachrichtenfeeds

Jede Nachrichtenquelle hat ihren eigenen RSS-Reader, Parser und Formatter, die die spezifische Struktur und das Format der jeweiligen Quelle verarbeiten. Ein Beispiel für den Code, der den RSS-Feed von Hacker News abruft und analysiert, sieht folgendermaßen aus:

async def fetch_hn_rss(feed_url: str) -> str:
    headers = {"User-Agent": USER_AGENT}
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        try:
            response = await client.get(feed_url, headers=headers, timeout=10.0)
            response.raise_for_status()
            return response.text
        except httpx.HTTPError as e:
            return f"HTTP Error fetching RSS: {str(e)}"
        except httpx.TimeoutException:
            return f"Timeout fetching RSS from {feed_url}"
        except Exception as e:
            return f"Error fetching RSS: {str(e)}"

Einrichten der Agenten zur Verarbeitung von Nachrichten

Das System verwendet einen Multi-Agenten-Ansatz, bei dem der Hauptagent die Aufgaben an die Sub-Agenten verteilt. Jeder Sub-Agent verarbeitet die ihm zugewiesenen Nachrichtenfeeds und erstellt eine Zusammenfassung. Während der Verarbeitung zeigen die Sub-Agenten Statusaktualisierungen an, und wenn sie fertig sind, wird eine Abschlussmeldung angezeigt.

Definieren der Nachrichtenfeeds

Die Nachrichtenfeeds werden in der Datei feeds.txt definiert. Zu den Quellen gehören:

• Hacker News: https://news.ycombinator.com/rss
• The Wall Street Journal Tech: https://feeds.content.dowjones.io/public/rss/RSSWSJ
• The Wall Street Journal Markets: https://feeds.content.dowjones.io/public/rss/RSSMarkets
• TechCrunch: https://techcrunch.com/feed/
• AI News: https://news.smol.ai/rss.xml
• Wired: https://www.wired.com/feed/tag/ai/latest/rss

Zusammenfassung und Ausblick

Das entwickelte System zur Nachrichtenaggregation zeigt, wie moderne Technologien wie MCP, Amazon Q CLI und tmux effektiv genutzt werden können, um Informationen zu verarbeiten und zusammenzufassen. Zukünftige Entwicklungen könnten die Integration von LLMs zur weiteren Automatisierung und Verbesserung der Effizienz umfassen.

Quellenliste:

• Quelle: Building News Agents for Daily News Recaps with MCP, Q, and tmux
• Amazon Q CLI Dokumentation
• Model Control Protocol (MCP)
• tmux GitHub Wiki