Wechat Article Summarizer

📰 微信公众号文章总结器

将微信公众号文章抓取后生成摘要，并导出为 HTML / Markdown（支持写入 Obsidian Vault、创建 Notion 页面、写入 OneNote）。

OneNote 导出基于 Microsoft Graph（设备码授权 + 本地 token 缓存）。

✨ 功能特性

• 🔗 自动抓取微信公众号文章内容
• 📝 智能生成文章摘要（simple / Ollama / OpenAI / Anthropic / 智谱）
• 🧪 RAG 增强摘要 - 基于向量检索的智能摘要，提升长文摘要质量
• 🕸️ GraphRAG 全局摘要 - 基于知识图谱的全局理解，适合复杂长文分析
• 📄 导出为 HTML / Markdown（可选：Obsidian / Notion / OneNote）
• 💾 本地缓存（避免重复抓取）
• ✅ 现代化 GUI 界面（支持深色/浅色主题，MVVM 架构）
• 🆕 2026年GUI设计趋势重构 - 液态玻璃效果/微交互动画/无障碍支持
• 🆕 知识图谱查看器 - 支持 GraphRAG 可视化，力导向布局
• ⌨️ 命令行工具支持
• 🤖 MCP 服务支持 - 可被 AI Agent（Claude/ChatGPT）直接调用

🏗️ 架构

采用 Clean Architecture / Hexagonal 设计：

src/wechat_summarizer/
├── domain/           # 领域层（实体/值对象/领域服务）
├── application/      # 应用层（用例编排/端口/DTO）
├── infrastructure/   # 基础设施层（抓取器/摘要器/导出器/配置与容器）
├── presentation/     # 展示层（CLI/GUI）
└── shared/           # 共享工具/常量/异常

🚀 快速开始

安装

# 克隆项目
cd Newidea-warp

# 安装依赖
pip install -e .

# 可选：启用 AI 摘要（OpenAI / Anthropic 等）
pip install -e .[ai]

# 可选：启用 Playwright 渲染抓取
pip install -e .[playwright]
playwright install chromium

# 可选：启用 RAG 增强摘要
pip install -e .[rag]

# 可选：启用 GraphRAG 全局摘要（知识图谱）
pip install -e .[graphrag]

使用

GUI 模式（默认）

python -m wechat_summarizer

CLI 模式

推荐安装后直接使用脚本：

# 帮助
wechat-summarizer --help

# 抓取 +（可选）摘要 +（可选）导出
wechat-summarizer fetch "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx" -m simple -e html
wechat-summarizer fetch "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx" -m openai -e markdown -o output.md

# 导出到 Obsidian Vault（需要配置 export.obsidian_vault_path）
wechat-summarizer fetch "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx" -m simple -e obsidian

# 导出到 Notion（需要配置 export.notion_api_key / export.notion_database_id）
wechat-summarizer fetch "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx" -m simple -e notion

# 导出到 OneNote（需要先授权；并配置 export.onenote_*）
wechat-summarizer onenote-auth
wechat-summarizer fetch "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx" -m simple -e onenote

# 说明：word 始终可用；obsidian / notion / onenote 仅在对应导出器成功加载且配置完成时可用

# 使用 RAG 增强摘要（需安装 rag 依赖）
wechat-summarizer fetch "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx" -m rag-openai -e markdown

# 使用 GraphRAG 全局摘要（需安装 graphrag 依赖）
# Local Search: 基于实体上下文的检索
wechat-summarizer fetch "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx" -m graphrag-openai -e markdown
# Global Search: 基于社区摘要的全局分析（适合复杂问题）
wechat-summarizer fetch "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx" -m graphrag-openai --global-search

# 兼容旧命令名：process = fetch
wechat-summarizer process "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx" -m ollama

# 只查看文章信息（不生成摘要/不导出）
wechat-summarizer info "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx"

# 从 CLI 启动 GUI
wechat-summarizer gui

也支持模块方式（更便于调试）：

python -m wechat_summarizer fetch "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx"
python -m wechat_summarizer cli fetch "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx"  # 兼容旧写法

MCP 服务模式

启用 MCP 服务后，AI Agent（如 Claude、ChatGPT）可直接调用本工具：

# 安装 MCP 依赖
pip install -e .[mcp]

# 启动 MCP 服务器 (stdio 模式)
python -m wechat_summarizer.mcp

# HTTP 模式（默认仅监听本机）
python -m wechat_summarizer.mcp --transport http --host 127.0.0.1 --port 8000

# 远程监听（高风险，必须显式允许）
python -m wechat_summarizer.mcp --transport http --host 0.0.0.0 --allow-remote --auth-token your_token
# 也可通过环境变量提供 token：WECHAT_SUMMARIZER_MCP_AUTH_TOKEN

提供的 MCP 工具：

基础工具：

• fetch_article - 抓取文章内容
• summarize_article - 抓取并摘要文章
• get_article_info - 获取文章基本信息
• batch_summarize - 批量摘要多篇文章
• list_available_methods - 列出可用摘要方法

🆕 GraphRAG 工具：

• graph_analyze - 知识图谱分析（实体/关系/社区）
• compare_articles - 多文章对比分析
• track_topic - 主题追踪工具
• evaluate_summary - 摘要质量评估

🔒 管理工具：

• get_audit_logs - 获取审计日志（需管理员权限）

安全特性：

• ✅ 工具权限控制（只读/读写/管理员）
• ✅ 审计日志（记录所有调用）
• ✅ 速率限制（令牌桶算法）
• ✅ 参数脱敏（敏感信息过滤）
• ✅ HTTP 模式默认本机监听（127.0.0.1）
• ✅ 远程监听需显式 --allow-remote
• ✅ 支持 X-MCP-Token 请求头鉴权

A2A 协议支持：

• 🤝 Agent Card 能力发现
• 🤝 任务管理与协作
• 🤝 跨 Agent 任务委托

⚙️ 配置

创建 .env 文件配置环境变量：

缓存说明：抓取结果默认缓存在用户目录 .wechat_summarizer/cache（如需清理可手动删除该目录）。

推荐使用带前缀的嵌套变量（与 Pydantic Settings 完全一致）：

# OpenAI（可选，用于 AI 总结）
WECHAT_SUMMARIZER_OPENAI__API_KEY=sk-xxx
WECHAT_SUMMARIZER_OPENAI__BASE_URL=https://api.openai.com/v1
WECHAT_SUMMARIZER_OPENAI__MODEL=gpt-4o-mini

# Anthropic（可选）
WECHAT_SUMMARIZER_ANTHROPIC__API_KEY=sk-ant-xxx
WECHAT_SUMMARIZER_ANTHROPIC__MODEL=claude-3-haiku-20240307

# 智谱（可选）
WECHAT_SUMMARIZER_ZHIPU__API_KEY=xxx
WECHAT_SUMMARIZER_ZHIPU__MODEL=glm-4-flash

# 导出
WECHAT_SUMMARIZER_EXPORT__DEFAULT_OUTPUT_DIR=./output
WECHAT_SUMMARIZER_EXPORT__OBSIDIAN_VAULT_PATH=/path/to/your/vault
WECHAT_SUMMARIZER_EXPORT__NOTION_API_KEY=secret_xxx
WECHAT_SUMMARIZER_EXPORT__NOTION_DATABASE_ID=xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx

# OneNote（Microsoft Graph）
# 说明：Notebook 必须已存在；Section 不存在会自动创建。
# 第一次使用需要：wechat-summarizer onenote-auth
WECHAT_SUMMARIZER_EXPORT__ONENOTE_CLIENT_ID=xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx
WECHAT_SUMMARIZER_EXPORT__ONENOTE_TENANT=common
WECHAT_SUMMARIZER_EXPORT__ONENOTE_NOTEBOOK=MyNotebook
WECHAT_SUMMARIZER_EXPORT__ONENOTE_SECTION=WeChat Summaries

# 抓取器
WECHAT_SUMMARIZER_SCRAPER__MAX_RETRIES=3
WECHAT_SUMMARIZER_SCRAPER__USE_PLAYWRIGHT=false

兼容旧变量名（项目也支持，但不推荐新项目继续用）：

OPENAI_API_KEY=sk-xxx
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OUTPUT_DIR=./output

📦 依赖

• Python 3.10+
• httpx - HTTP 客户端
• beautifulsoup4 - HTML 解析
• customtkinter - 现代 GUI
• click - CLI 框架
• pydantic-settings - 配置管理
• loguru - 日志
• psutil - 性能监控

RAG 增强摘要可选依赖

• chromadb - 向量数据库（持久化存储）
• sentence-transformers - 本地嵌入模型

GraphRAG 可选依赖

• networkx - 图数据结构与算法
• igraph - 高性能图分析库
• leidenalg - Leiden 社区检测算法

📋 文档

🌟 新手入门

• [🚀 新手教程](./docs/GETTING_STARTED.md) - 从零开始，手把手教你使用本工具
• [📚 文档总导航](./docs/README.md) - docs 目录全量导航

📚 开发文档

• [AGENTS.md](./AGENTS.md) - 🤖 AI 编码助手指引
• [docs/README.md](./docs/README.md) - 📚 docs 总导航
• [docs/MIGRATIONINDEX.md](./docs/MIGRATIONINDEX.md) - 📚 文档迁移索引
• [docs/PROJECTSTRUCTURE.md](./docs/PROJECTSTRUCTURE.md) - 🧭 项目目录边界约定
• [docs/ITERATIONROADMAP.md](./docs/ITERATIONROADMAP.md) - 🚀 迭代改进路线图
• [docs/plans/IMPROVEMENTPLAN.md](./docs/plans/IMPROVEMENTPLAN.md) - 项目改进开发计划
• [docs/plans/ARCHITECTURERENOVATIONPLAN.md](./docs/plans/ARCHITECTURERENOVATIONPLAN.md) - 架构重整计划
• [docs/plans/ARCHITECTURERENEWALCHECKLIST.md](./docs/plans/ARCHITECTURERENEWALCHECKLIST.md) - 架构焕新执行清单
• [docs/audits/SECURITYAUDIT.md](./docs/audits/SECURITYAUDIT.md) - 安全审查报告
• [docs/audits/DEEPAUDITISSUES.md](./docs/audits/DEEPAUDITISSUES.md) - 深度审计问题清单
• [docs/audits/DEEPAUDITIMPROVEMENTS.md](./docs/audits/DEEPAUDITIMPROVEMENTS.md) - 深度审计改进建议
• [docs/CONTRIBUTING.md](./docs/CONTRIBUTING.md) - 贡献指南
• [docs/ARCHITECTURE.md](./docs/ARCHITECTURE.md) - 架构文档
• [docs/GUIREFACTORING.md](./docs/GUIREFACTORING.md) - GUI 重构指南

🎨 GUI 现代化重构 (2026趋势)

本项目GUI已全面升级，采用最新设计趋势：

视觉系统：

• 💧 液态玻璃效果 (Liquid Glass) - 半透明模糊背景
• 🎨 动态渐变色系统 - 支持线性/径向渐变动画
• 🎴 现代卡片组件 - 4级阴影深度 + hover微动画
• 📝 字体系统 - Inter/思源黑体 + 8级字阶

组件库：

• 🔘 ModernButton - Ripple水波纹/Loading状态/4种变体
• 📋 VirtualList - 10万+数据量/只渲染可见区域/60fps
• 📢 Toast/Notification - 堆叠管理/自动消失
• 📀 DataGrid - 虚拟滚动/列排序/行选择
• 📊 ContextMenu - 右键菜单/智能位置

性能优化：

• ⚡ 组件懒加载 (LazyLoader) - 路由级代码分割
• 📊 性能监控 (PerformanceMonitor) - FPS/内存/CPU实时追踪
• 🔄 滚动节流 - 16ms/60fps

无障碍支持：

• ⌨️ 键盘导航 - Tab顺序/焦点轮廓/SkipLinks
• 🔍 设置缩放 - 80%-200%字体缩放
• 🌓 高对比度模式 - WCAG AA/AAA级刹色对比度
• 🌐 RTL布局支持 - 阿拉伯语/希伯来语

🆕 最新发布 (v2.4.3)

中文更新摘要

• 🔒 安全加固：在抓取器真实请求前新增 DNS 解析与安全校验，增强 DNS Rebinding / SSRF 防护。
• 🧪 测试增强：新增 DNS Rebinding 集成测试，并完成安全与核心路径定向回归测试。
• 🧱 稳定性提升：修复结构化日志事件处理与上下文绑定类型一致性问题。
• 📦 发布同步：版本升级至 2.4.3，同步更新打包配置（含 MSIX 默认版本）。

English Release Notes

• Security hardening: added pre-request DNS resolution and safety checks in scraper paths to improve DNS rebinding / SSRF protection.
• Test enhancement: added DNS rebinding integration tests and completed targeted regression runs for security-critical modules.
• Reliability improvements: fixed structured logging event processing and context-binding type consistency.
• Release sync: bumped project version to 2.4.3 and aligned packaging defaults (including MSIX version).

📝 更新日志

详细变更请查看 [CHANGELOG.md](./CHANGELOG.md)。

📜 许可证

MIT License

Source & license

This open-source MCP server is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: nevergoodstudy-hub
• Source: nevergoodstudy-hub/wechat-article-summarizer
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.