NYT 是一个基于 TypeScript 的 MCP 服务器，它通过提供工具来搜索纽约时报的文章，展示了 MCP 的核心概念。该服务器集成了纽约时报 API，允许 AI 模型检索过去 30 天内基于关键词的文章。其核心工具 search_articles 接受关键词作为参数，并返回包含标题、摘要、URL、发布日期和作者信息的文章列表。

NYT 通过标准输入/输出与 AI 模型无缝交互，开发者可以通过简单的配置将其集成到 Claude Desktop 等客户端中。使用 NYT，开发者可以轻松地为 AI 模型添加新闻检索功能，从而增强模型的知识库和上下文理解能力。该解决方案可以通过 Smithery 自动安装，也可以手动配置，为开发者提供了灵活的部署选项。

关键词驱动的文章搜索

nyt MCP服务器的核心功能是能够根据用户提供的关键词，从纽约时报近30天内的文章中检索相关信息。它通过调用纽约时报API实现这一功能，允许AI模型（如Claude）访问最新的新闻资讯。用户只需提供一个关键词，服务器便会返回一个包含文章标题、摘要、URL、发布日期和作者信息的列表。这使得AI模型能够快速获取特定主题的背景信息，从而提升其在信息检索、内容生成和问题解答等任务中的表现。例如，如果用户要求AI模型撰写一篇关于“人工智能伦理”的文章，模型可以利用nyt服务器搜索相关文章，从而获得最新的研究成果和观点，并将其融入到文章中。技术实现上，该功能依赖于纽约时报API，需要有效的API密钥才能正常工作。

结构化文章信息返回

nyt服务器不仅能够搜索文章，还能以结构化的方式返回文章信息，这对于AI模型的理解和利用至关重要。返回的信息包括文章的标题、摘要、URL、发布日期和作者。这种结构化的数据格式使得AI模型能够轻松地解析和提取关键信息，而无需进行复杂的文本处理。例如，AI模型可以利用文章标题快速判断文章的主题相关性，利用摘要了解文章的核心内容，利用URL访问原文获取更详细的信息，利用发布日期判断信息的时效性，以及利用作者信息评估信息来源的可靠性。这种结构化的信息返回极大地简化了AI模型与外部数据源的集成过程，提高了数据利用效率。

简易安装与配置

nyt MCP服务器提供了简易的安装和配置方式，降低了开发者使用MCP的门槛。它支持通过Smithery自动安装，也提供了手动安装的详细步骤，包括服务器配置文件的修改和环境变量的设置。通过Smithery安装，开发者只需一行命令即可完成服务器的安装和配置，极大地简化了部署流程。手动安装则允许开发者更灵活地控制服务器的配置，例如指定服务器的运行命令和环境变量。此外，nyt服务器还提供了调试工具，方便开发者在开发过程中进行问题排查。这种简易的安装和配置方式使得更多的开发者能够快速上手MCP，并将其应用到自己的项目中。