mcp-summarizer 是一款基于模型上下文协议 (MCP) 的内容摘要服务器，它利用 Google 的 Gemini 1.5 Pro 模型为多种类型的内容提供智能摘要功能。这款服务器能够从纯文本、网页、PDF 文档、EPUB 书籍和 HTML 内容中生成简洁的摘要，同时保留关键信息。

开发者可以通过 summarize 工具轻松集成摘要功能，该工具支持自定义摘要长度、目标语言和摘要风格。例如，可以快速生成网页的要点总结或 PDF 文档的详细摘要。mcp-summarizer 通过 MCP 协议与 AI 模型无缝交互，简化了内容理解和信息提取流程。它解决了开发者在处理大量信息时面临的痛点，显著提升了效率。通过简单的配置，即可将此服务器集成到桌面应用中，为用户提供强大的内容摘要服务。

通用内容总结

mcp-summarizer的核心功能是利用Google Gemini 1.5 Pro模型对各种类型的内容进行智能总结。它能够处理文本字符串、网页链接、Base64编码的PDF文件以及EPUB电子书等多种格式的内容，并生成简洁扼要的摘要，同时保留原文的关键信息。该功能通过summarize工具实现，允许用户指定内容类型（type参数）和内容本身（content参数）。这种通用性极大地简化了AI模型与不同数据源的集成过程，开发者无需针对每种内容类型编写特定的处理逻辑。

例如，一个AI助手需要快速总结来自网页、用户上传的PDF文档和在线文章的信息。通过mcp-summarizer，助手可以统一调用summarize工具，传入相应的content和type参数，即可获得结构化的摘要信息，无需关心底层数据格式的差异。这大大提高了AI助手的效率和灵活性。

可定制的摘要长度与风格

mcp-summarizer允许用户根据需求定制摘要的长度和风格，通过maxLength和style参数实现。maxLength参数控制摘要的最大字符数，确保摘要的简洁性；style参数则允许用户选择不同的摘要风格，如"concise"（简洁）、"detailed"（详细）或"bullet-points"（要点）。这种灵活性使得AI模型能够根据不同的应用场景生成最合适的摘要。

例如，在一个需要快速浏览大量新闻文章的场景中，可以将style设置为"bullet-points"，并设置较小的maxLength，以便快速获取文章的核心要点。而在需要深入了解某个主题的场景中，可以将style设置为"detailed"，并设置较大的maxLength，以获取更全面的摘要信息。这种定制化能力使得mcp-summarizer能够满足各种不同的信息需求。

智能上下文保留

mcp-summarizer在生成摘要时，能够智能地保留原文的上下文信息，确保摘要的连贯性和可理解性。这得益于Google Gemini 1.5 Pro模型的强大自然语言处理能力，它能够理解原文的语义结构，并在摘要中保留关键的上下文信息。即使在摘要长度有限的情况下，mcp-summarizer也能确保摘要的完整性和准确性。

例如，在总结一篇技术文档时，mcp-summarizer不仅会提取关键的技术术语和概念，还会保留它们之间的关系和依赖，确保读者能够理解文档的核心思想。这种智能上下文保留能力使得mcp-summarizer生成的摘要更具价值，能够帮助用户快速理解原文的内容。

多语言支持

mcp-summarizer支持多种语言的摘要生成，通过language参数指定目标语言。这使得AI模型能够处理来自不同语言的内容，并生成相应语言的摘要。多语言支持极大地扩展了mcp-summarizer的应用范围，使其能够服务于全球用户。

例如，一个跨国公司需要快速了解来自不同国家的新闻报道。通过mcp-summarizer，可以将不同语言的新闻报道传入summarize工具，并指定相应的language参数，即可获得统一语言的摘要信息。这大大提高了信息获取的效率，并促进了跨文化交流。

集成优势

mcp-summarizer通过标准的MCP协议与AI模型进行交互，简化了集成过程。开发者只需按照MCP规范调用summarize工具，即可获得摘要信息，无需关心底层实现的细节。同时，mcp-summarizer可以轻松地集成到现有的MCP生态系统中，与其他MCP组件协同工作，构建更强大的AI应用。通过在桌面应用程序的服务器配置中添加几行JSON代码，即可轻松集成mcp-summarizer，极大地降低了开发成本和复杂度。