What is Rrss Mcp

rrss-mcp is a social media incident analysis system that monitors and analyzes security incidents on social networks using the Model Context Protocol (MCP).

Use cases

Use cases include monitoring Twitter for ransomware or phishing incidents, generating analytical reports for security teams, and providing real-time updates on social media threats.

How to use

To use rrss-mcp, clone the repository, set up environment variables with your Twitter API credentials and PostgreSQL settings, and run the application using Docker Compose.

Key features

Key features include Twitter monitoring for security incidents, automatic content analysis using NLP, report generation with graphs and statistics, hourly updates, and support for both Spanish and English.

Where to use

rrss-mcp can be used in cybersecurity, social media monitoring, and incident response fields to track and analyze security threats on social platforms.

Sistema de Análisis de Incidentes en Medios Sociales

Sistema de monitoreo y análisis de incidentes de seguridad en redes sociales usando el Model Context Protocol (MCP).

Características

• 🔍 Monitoreo de Twitter para incidentes de seguridad
• 🤖 Análisis automático de contenido usando NLP
• 📊 Generación de informes con gráficos y estadísticas
• 🔄 Actualización automática cada hora
• 🌍 Soporte para español e inglés

Requisitos

• Python 3.9+
• Docker y Docker Compose
• API Key de Twitter (Bearer Token)
• PostgreSQL (incluido en Docker Compose)

Instalación

1. Clona este repositorio:

git clone <repositorio>
cd <directorio>

2. Copia el archivo de ejemplo de variables de entorno:

cp .env.example .env

3. Edita el archivo .env con tus credenciales:

# Twitter API v2 Credentials
TWITTER_BEARER_TOKEN=your_bearer_token_here

# PostgreSQL Database
POSTGRES_USER=mcp_user
POSTGRES_PASSWORD=your_password_here
POSTGRES_DB=mcp_incidents
POSTGRES_HOST=db
POSTGRES_PORT=5432

# Application Settings
DATA_RETENTION_DAYS=7
TWEETS_PER_HOUR=20
KEYWORDS=ransomware,phishing,data_breach

4. Construye y ejecuta los contenedores:

docker-compose up --build

Uso del Sistema

1. Verificación de Límites de API

Antes de comenzar, verifica los límites de la API:

curl -X GET http://localhost:8000/api-limits

Respuesta:

{
  "status": "ok",
  "limits": {
    "remaining_requests": 50,
    "last_request": null,
    "next_reset": null,
    "tweets_per_request": 20,
    "max_requests_per_15min": 50
  },
  "recomendaciones": [
    "La API gratuita permite 50 solicitudes cada 15 minutos",
    "Máximo 100 tweets por solicitud",
    "Solo tweets de los últimos 7 días",
    "Considere espaciar las solicitudes de recolección"
  ]
}

2. Recolección de Tweets

Para iniciar la recolección:

curl -X POST http://localhost:8000/collect

Respuesta:

{
  "message": "Recolección de tweets completada",
  "tweets_procesados": 15
}

3. Consulta de Estadísticas

Para ver las estadísticas actuales:

curl -X GET http://localhost:8000/stats

Respuesta:

{
  "total_tweets": 15,
  "categories": {
    "ransomware": 5,
    "phishing": 7,
    "data_breach": 3
  },
  "last_update": "2023-12-12T16:30:00Z"
}

4. Generación de Informes

Para generar un informe:

# Informe del día actual
curl -X POST http://localhost:8000/generate-report

# Informe de una fecha específica
curl -X POST "http://localhost:8000/generate-report?date=2023-12-12"

Respuesta:

{
  "message": "Informe generado correctamente",
  "report_url": "/reports/report_20231212.html",
  "tweets_incluidos": 15,
  "fecha_reporte": "2023-12-12"
}

5. Acceso a los Informes

Los informes están disponibles en:

• http://localhost:8000/reports/report_YYYYMMDD.html

6. Limpieza Manual de Datos

Para limpiar datos antiguos:

curl -X POST http://localhost:8000/cleanup

Tareas Automáticas

El sistema ejecuta automáticamente:

• Recolección de tweets cada hora
• Generación de informes diarios (00:05)
• Limpieza de datos antiguos (00:30)

Limitaciones de la API Gratuita

• 50 solicitudes cada 15 minutos
• Máximo 100 tweets por solicitud
• Solo tweets de los últimos 7 días
• 500,000 tweets por mes

Recomendaciones de Uso

1. Ajuste de Frecuencia:

   • Reduzca TWEETS_PER_HOUR si encuentra límites de tasa
   • Use el endpoint /api-limits para monitorear el uso

2. Optimización de Búsqueda:

   • Ajuste las palabras clave en KEYWORDS
   • Balance entre especificidad y cobertura

3. Mantenimiento:

   • Monitoree el espacio en disco
   • Revise los logs regularmente
   • Ajuste DATA_RETENTION_DAYS según necesidad

Documentación API

La documentación completa de la API está disponible en:

• http://localhost:8000/docs

Licencia

MIT