使用 LLM + MCP 在过早客论坛冲浪🏄‍♀️

使用 LLM + MCP 在过早客论坛冲浪🏄‍♀️

想法

作为一名开发者，我经常需要了解过早客论坛的讨论动态，但每次都要手动浏览很麻烦。能不能让AI助手直接帮我获取和分析论坛内容呢？

例如，问 AI：

今天过早客最热的话题是什么？

AI 答：

今天讨论最热烈的话题是【武汉地铁票价调整】，共有128条回复。
主要观点分为三类：
1. 觉得涨价合理（运营成本压力）
2. 强烈反对（影响日常出行）
3. 建议差异化票价

是不是比自己一页页刷省事多了？

于是我开发了 guozaoke-mcp-server —— 首个专门用于过早客论坛的MCP服务器。现在，你可以直接问LLM："请帮我看看过早客论坛今天的热门话题"，它就能实时获取并分析论坛内容。

实际效果

什么是MCP

Model Context Protocol (MCP) 是 Anthropic 提出的一个标准协议（基于 JSON RPC），作用是让LLM能标准化地访问外部数据。

本文场景下，传统方式 vs MCP方式：

传统：用户 → 浏览器 → 论坛网站 → 人工分析
MCP：用户 → LLM → MCP服务器 → 论坛网站 → 智能分析

guozaoke-mcp-server核心功能：两个Tools

1. 话题列表获取

// 用户问："过早客最新有什么话题？"
// AI调用：fetch-guozaoke-topic-list
// 返回：结构化的话题数据

支持分页浏览，解析HTML转为JSON格式，方便AI理解和处理。

2. 话题详情获取

// 用户问："帮我看看第3个话题的详细讨论"
// AI调用：fetch-guozaoke-topic-details
// 返回：完整的帖子内容和所有回复

支持检测登录状态，支持Cookie认证访问需要权限的内容。

快速开始

{
  "mcpServers": {
    "guozaoke-mcp-server": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "guozaoke-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "GUOZAOKE_COOKIE": "..."
      }
    }
  }
}

---

项目地址：GitHub | NPM