极 颜 - indexrock
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items: beancount-mcp
items: 修复 MarkdownImageLocalizer 插件图片重复下载问题
items: 【修复】侧边栏全局置顶文章数量不遵循插件配置
items: poc-mcp-server
items: Beancount MCP（模型上下文协议）服务器
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beancount-mcp
type: item
date: 2026-05-03T14:16:12+08:00
description: 还在手动记账，月底对着Excel表格发呆？作为一名长期使用Beancount进行复式记账的用户，我深知命令行查询的繁琐和“坚持不下去”的痛苦。直到我遇到了 beancount-mcp，它利用MCP协议将AI助手变成了我的私人会计，现在只需对Claude说“查一下上个月餐饮支出”，数据马上自动呈现。这不仅是工具，更是个人财务管理方式的升级。项目基本信息信息项详情项目名称beancount-mcpGitHub地址https://github.com/StdioA/beancount-mcp项目描述A MCP Server for beancount query and transaction submmit.作者StdioA开源协议MIT License开源状态公开状态LanguagesPython支持平台Windows / macOS / Linux最后更新2026-02-21一、项目介绍beancount-mcp 是一个基于 Model Context Protocol（模型上下文协议）构建的服务器工具，它充当了 AI 助手与 Beancount 账本之间的桥梁[1]。简单来说，它让你可以使用自然语言，通过 AI 来查询账本中的交易记录，甚至向账本中提交新的记账条目。传统的 Beancount 使用体验高度依赖命令行：你要记住 bean-query 的语法规则，手动编写 BQL 查询语句才能从账本中提取数据。对于非技术人员来说，这个学习门槛相当高。而 beancount-mcp 的核心理念就是打破这个壁垒，让你用最直观的方式与财务数据对话。目前，该项目支持两种传输模式：标准输入输出和服务器发送事件，可以灵活适配不同类型的 MCP 客户端[3]。无论你使用的是 Claude for Desktop、LobeChat，还是其他支持 MCP 协议的 AI 工具，都能轻松接入。二、核心优势采用 MCP 协议进行交互是 beancount-mcp 的最大亮点。在过去，AI 无法直接读取你本地的账本文件，你需要频繁地复制粘贴数据。而现在，beancount-mcp 作为中间层，赋予了 AI 直接操作账本的能力1。这意味着你的财务数据始终保存在本地，无需上传到任何云端服务，在享受 AI 便利的同时，确保了数据的绝对隐私。从技术角度看，它的部署极为轻量。项目基于 Python 开发，依赖管理工具 uvx 即可一键运行，无需复杂的环境配置1。同时，MIT 开源协议意味着你可以自由使用、修改和分发代码，无论是个人使用还是企业内部集成，都没有任何授权限制。值得一提的是，社区对此类工具的关注度正在快速上升。虽然 beancount-mcp 本身是一个相对年轻的项目，但它所代表的 AI + 本地财务数据的方向，正在吸引越来越多的开发者和用户参与贡献和完善。三、适用场景如果你是 Beancount 的长期用户，厌倦了频繁敲击命令行查询账本，那么 beancount-mcp 能彻底改变你的使用习惯。你可以直接问 AI “今年我在餐饮上的总支出是多少”，或者“展示上个月收入最高的三笔交易”，AI 会自动生成对应的 BQL 查询并返回结果。如果你正在尝试构建个人 AI 助理工作流，beancount-mcp 可以作为其中的“财务数据模块”。搭配其他 MCP 服务器，你的 AI 助手可以同时管理你的日历、邮件和账本，形成一个完整的自动化管理闭环。如果你是开发者，想要为自己的开源项目增加 AI 交互能力，beancount-mcp 是一个很好的参考实现。它展示了如何封装一个命令行工具使其支持 MCP 协议，以及如何设计工具的参数和返回格式。四、安装教程在开始安装之前，请确保你的系统满足以下要求：Python 3.10 或更高版本，以及 uvx 工具（用于运行 Python 包）1。如果你还没有安装 uv，可以通过 pip 进行安装：pip install uv。第一步：准备 Beancount 账本文件你需要有一个现成的 Beancount 账本文件。如果你是从零开始，可以先创建一个简单的 .bean 文件作为测试。假设你的文件路径为 /Users/yourname/main.bean，请记住这个路径，后面会用到。第二步：配置 MCP 客户端以 Claude for Desktop 为例，你需要编辑它的配置文件。在 macOS 上，配置文件位于 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json；在 Windows 上，位于 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json[6]。打开配置文件，添加以下内容：{ "mcpServers": { "bea…

修复 MarkdownImageLocalizer 插件图片重复下载问题
type: item
date: 2026-05-03T11:04:27+08:00
description: 1. 基本信息信息项详情文件名称ImageProcessor.php文件路径/usr/plugins/MarkdownImageLocalizer/ImageProcessor.php修改描述修复BUG最后更新2026-05-032. 修改说明（简述）本次修改修复了 MarkdownImageLocalizer 插件中远程图片重复下载的问题。当文章内容中的第一张图片被提取为封面时，由于文件名生成逻辑使用随机ID，导致同一张图片被下载两次，造成服务器存储空间浪费。3. 修改详情修改点 1：第 166-168 行，文件名生成逻辑修改前代码：// 生成文件名 $fileName = sprintf('%u', crc32(uniqid())) . '.' . $ext;修改后代码：// 生成基于内容哈希的文件名，防止重复下载相同图片 $hash = md5($imageData); $fileName = $hash . '.' . $ext;修改作用： 将文件名从基于随机ID改为基于图片内容的MD5哈希值，确保相同内容的图片生成相同的文件名，从根本上避免重复下载。修改点 2：第 182-195 行，文件保存逻辑修改前代码：// 保存文件 $uploadPath = $uploadDir . '/' . $fileName; if (!file_put_contents($uploadPath, $imageData)) { throw new \Exception('Cannot save file'); } // 压缩图片 if ($compressQuality > 0 && $compressQuality <= 100) { $this->compressImage($uploadPath, $compressQuality); }修改后代码：// 保存文件 $uploadPath = $uploadDir . '/' . $fileName; // 检查文件是否已存在，避免重复保存 if (!file_exists($uploadPath)) { if (!file_put_contents($uploadPath, $imageData)) { throw new \Exception('Cannot save file'); } // 压缩图片 if ($compressQuality > 0 && $compressQuality <= 100) { $this->compressImage($uploadPath, $compressQuality); } } else { $log = "[" . date('Y-m-d H:i:s') . "] File already exists: {$uploadPath}\n"; @file_put_contents($debugFile, $log, FILE_APPEND); }修改作用： 添加文件存在检查逻辑，当图片文件已存在时跳过保存操作，避免重复写入相同内容，并记录调试日志。4. 影响范围影响模块：仅影响 ImageProcessor 图片处理类配置变更：无需更新配置数据库：不涉及数据库变更兼容性：完全向后兼容，不影响现有功能5. 测试建议发布测试文章：创建一篇包含远程图片的文章并发布检查图片URL：查看文章页面，确认封面图片和内容中的第一张图片URL是否相同验证文件唯一性：检查服务器 /usr/uploads/YYYY/MM/ 目录，确认同一张图片只存在一个文件查看调试日志：检查 debug.log 文件，确认出现 "File already exists" 日志（表示重复检测生效）

【修复】侧边栏全局置顶文章数量不遵循插件配置
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date: 2026-05-02T18:08:00+08:00
description: 1. 基本信息信息项详情文件名称sidebar-left.php文件路径/usr/themes/default/sidebar-left.php修改描述修复BUG最后更新2026-05-022. 修改说明（简述）修复了首页左侧栏全局置顶文章数量不遵循插件配置的问题。原代码仅通过单一方式读取配置，当配置读取失败时始终使用默认值5篇。修改后增加了双重读取机制，确保正确获取插件设置的置顶数量。3. 修改详情（核心内容）修改点 1：全局置顶数量配置读取逻辑（第 7-35 行）修改前代码：$categoryStickyConfig = $options->plugin('CategorySticky'); if ($categoryStickyConfig && property_exists($categoryStickyConfig, 'global_sticky_count')) { $configValue = intval($categoryStickyConfig->global_sticky_count); if ($configValue > 0) { $globalStickyCount = $configValue; } }修改后代码：// 方法1：尝试从Widget_Options获取插件配置 $categoryStickyConfig = $options->plugin('CategorySticky'); if ($categoryStickyConfig && isset($categoryStickyConfig->global_sticky_count)) { $configValue = intval($categoryStickyConfig->global_sticky_count); if ($configValue > 0) { $globalStickyCount = $configValue; } } // 方法2：如果方法1失败，直接从数据库读取配置 if ($globalStickyCount == 5) { $pluginConfig = $db->fetchRow($db->select('value') ->from('table.options') ->where('name = ?', 'plugin:CategorySticky')); if ($pluginConfig) { $configData = Typecho_Common::jsonDecode($pluginConfig['value'], true); if (isset($configData['global_sticky_count']) && intval($configData['global_sticky_count']) > 0) { $globalStickyCount = intval($configData['global_sticky_count']); } } }修改作用：增加了配置读取的双重保障机制。当标准插件配置接口无法获取配置时，自动降级到直接从数据库读取，确保侧边栏置顶文章数量始终遵循插件后台设置。4. 影响范围影响模块：首页左侧栏（sidebar-left.php）的全局置顶文章列表展示配置更新：无需额外配置，修改后自动读取现有插件配置数据库：仅增加了一条查询，无数据变更5. 测试建议在插件后台设置「全局置顶数量」为20篇访问首页查看左侧栏置顶文章列表确认显示数量与插件配置一致（如设置20则显示20篇，若数据库中置顶文章不足则显示实际数量）

poc-mcp-server
type: item
date: 2026-04-27T09:34:21+08:00
description: 你是否正在学习如何构建一个MCP服务器，却不知道从哪里开始？或者需要一个完整但不过于复杂的项目来理解MCP的核心概念？poc-mcp-server正是这样一个理想的起点。poc-mcp-server是一个概念验证性质的MCP服务器实现。它演示了如何使用TypeScript构建一个功能完整的MCP服务器，提供了对Loomers、表单、表单响应和项目等资源的访问和操作工具。对于想要学习MCP服务器开发模式的开发者来说，这是一个极好的学习范例。项目基本信息信息项详情项目名称poc-mcp-serverGitHub地址https://github.com/BrunoSSantana/poc-mcp-server项目描述暂无描述作者BrunoSSantana开源协议MIT License开源状态公开状态LanguagesTypeScript支持平台Windows / macOS / Linux最后更新2025-03-31一、项目介绍poc-mcp-server是一个演示性质的MCP服务器，它的代码结构清晰，注释完整，非常适合作为学习MCP服务器开发的入门材料。它实现了多个典型的MCP工具，涵盖了列表获取、分页、过滤和排序等常见模式。该项目包含的工具围绕一个虚构的业务场景设计：管理Loomers（某种人员或实体）、表单、表单响应和项目。虽然数据是模拟的，但代码实现方式与实际项目高度一致。你可以在理解其架构后，轻松地将模式应用到自己的真实数据源上。服务器使用TypeScript编写，并依赖pnpm作为包管理器。它包含了完整的开发、构建、测试和代码检查流程，是一个规范的Node.js项目。二、核心优势完美的学习范例：项目的代码量适中，结构清晰。它展示了如何组织MCP服务器的代码、如何定义工具、如何处理请求参数、如何实现分页和过滤等核心功能。对于任何想学习MCP服务器开发的开发者来说，这是一个可以直接参考的模板。完整的功能演示：它不只是展示一个工具，而是演示了五种不同的工具，覆盖了列表查询和基于位置的查询等模式。每个工具都包含了可选参数的实现，展示了如何输入验证和错误处理。现代化的开发工具链：项目使用了TypeScript、pnpm、Biome（代码检查和格式化）、Vitest（测试框架）。这些工具代表了当前JavaScript/TypeScript生态中的最佳实践。学习这个项目，也能帮助你了解现代Node.js项目的配置和工具链。开箱即用的工程化配置：项目包含完整的package.json脚本（dev、build、start、test、lint），以及Docker和Smithery配置文件。你可以直接fork或克隆这个项目，作为自己MCP服务器开发的基础模板。三、适用场景场景一：学习MCP服务器开发。这是本项目最主要的用途。你可以通过阅读和运行这个项目，理解一个MCP服务器是如何构建的，包括如何设置开发环境、定义工具、处理请求等。场景二：作为新项目的脚手架。如果你准备开发一个新的MCP服务器，可以以这个项目为基础进行修改。它已经配置好了TypeScript编译、测试框架和代码检查工具，你只需要替换业务逻辑即可。场景三：面试准备和技术分享。这个概念验证项目可以作为一个很好的示例，向面试官或同事展示你对MCP协议的理解，以及你的TypeScript和工程化能力。场景四：理解MCP工具的设计模式。通过研究它实现的五种工具，你可以学习到如何处理列表查询、如何实现分页、如何支持过滤和排序，以及如何设计基于位置的查询。四、安装教程由于这是一个Node.js项目，安装非常简单。第一步：确保环境安装Node.js 18或更高版本安装pnpm包管理器（可以通过npm install -g pnpm安装）第二步：克隆并安装# 克隆项目 git clone https://github.com/BrunoSSantana/poc-mcp-server cd poc-mcp-server # 安装依赖 pnpm install # 构建项目 pnpm build # 启动服务器（用于测试） pnpm start第三步：配置MCP客户端要将其集成到Claude Desktop等MCP客户端中，需要在客户端配置文件中添加配置。以Claude Desktop为例，找到配置文件（macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json，Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json），添加：{ "mcpServers": { "poc-mcp-server": { "command": "node", "args": [ "/你的完整…

Beancount MCP（模型上下文协议）服务器
type: item
date: 2026-04-27T09:32:08+08:00
description: 对于坚持复式记账、使用Beancount管理个人财务的用户来说，查询账目和录入交易往往需要在命令行和文本编辑器之间来回切换。如果能让你的AI助手直接帮你执行Beancount查询，甚至根据你的指令生成并提交新的交易记录，是不是能极大地提升记账的效率和乐趣？这正是beancount-mcp所带来的改变。beancount-mcp是一个模型上下文协议服务器，它连接了强大的复式记账工具Beancount与你的AI助手。通过这个服务器，你的AI可以执行Beancount查询，读取你的账目数据，甚至可以将你口述的消费记录格式化成Beancount交易并提交到账本中。项目基本信息信息项详情项目名称beancount-mcpGitHub地址https://github.com/StdioA/beancount-mcp项目描述A MCP Server for beancount query and transaction submmit.作者StdioA开源协议MIT License开源状态公开状态LanguagesPython支持平台Windows / macOS / Linux最后更新2026-02-21一、项目介绍beancount-mcp是一个简洁而专注的MCP服务器。它的核心目标是与Beancount账本文件进行交互，提供两种主要能力：查询和提交。通过查询功能，你的AI可以读取并分析Beancount账本中的数据。例如，你可以问“我这个月餐饮支出一共多少？”或者“我的资产净值在过去三个月的变化趋势是什么？”AI会将这些自然语言问题转化为Beancount查询语句（如bean-query），执行后并将结果解释给你。通过提交功能，你可以用自然语言告诉AI一笔新的消费，比如“今天午饭花了50元，从餐饮支出账户扣，用信用卡支付的。”AI会理解这句话，将其格式化成标准的Beancount交易格式，并追加到你的账本文件中。这极大地简化了日常记账的录入过程。该服务器通过uvx命令即可运行，无需复杂的安装。它支持stdio和SSE两种传输方式，可以方便地集成到Claude Desktop等MCP客户端中。二、核心优势用自然语言查询财务数据：你不需要记忆复杂的Beancount查询语法，也不需要打开终端手动输入命令。只需要像和朋友聊天一样，问你的AI助手关于你财务状况的任何问题。服务器会负责将你的问题转化为精确的查询并执行。通过对话完成记账录入：记账最大的痛点就是录入。每一笔消费都需要按照严格的格式记录日期、账户、金额、描述。beancount-mcp允许你用“我今天买了一本书，花了68元”这样简单的句子完成录入。AI会帮你生成正确的交易格式。开源透明，完全掌控数据：所有的代码都是开源的，你的账本文件始终保留在你自己的电脑上。这意味着你的财务数据永远不会离开你的控制。轻量级，开箱即用：作为一个Python项目，它可以通过uvx直接运行，不需要克隆代码或手动安装依赖。对于熟悉Python和Beancount的用户来说，配置过程非常简单。三、适用场景场景一：日常记账录入。这是最常用的场景。每次消费后，你可以发给AI一条消息：“午餐支出45元，从餐饮预算账户扣，使用支付宝。” AI会生成对应的Beancount交易并追加到你的账本中。场景二：快速财务概览。你可以随时提问：“我这个月总支出是多少？”“我的主要消费类别是什么？”“我的信用卡账户余额还有多少？” AI会执行查询并告诉你答案。场景三：生成财务报告。你可以要求AI：“帮我查一下过去三个月的餐饮支出趋势，按月份汇总。” AI会执行相应的查询，并可以配合其他MCP工具将结果生成图表或报告。场景四：预算监控。你可以设置AI定期检查：“我这个月的餐饮预算还剩多少？” 或者当某类支出接近预算时，让AI发出提醒。四、安装教程使用beancount-mcp前，你需要有一个Beancount账本文件（通常是.bean或.beancount文件）。如果你还没有，需要先学习Beancount的基础知识并创建一个。第一步：确保环境安装Python 3.8或更高版本安装uv工具（推荐）或pip准备你的Beancount账本文件，记下它的完整路径第二步：配置MCP客户端我们以Claude Desktop为例。找到其配置文件：macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json使用文本编辑器打开该文件，添加以下配置。请务必将PATH_TO_YOUR_LEDGER替换为你的Beancount账本文件的绝对路径。{ "mcpServers":…

WebSearch-MCP
type: item
date: 2026-04-27T09:26:27+08:00
description: 你是否希望拥有一个完全自主可控的搜索引擎，不依赖任何商业API，并且能够绕过Cloudflare防护，爬取需要JavaScript渲染的网站？如果这一切还能与你的AI助手无缝集成，让AI帮你进行搜索，是不是听起来像一个理想的自托方案？这正是WebSearch-MCP为你带来的可能性。WebSearch-MCP是一个模型上下文协议服务器，它集成了一个自托管的网络爬虫服务，为AI助手提供真正的网络搜索能力。与其他依赖商业API（如Google、Bing）的方案不同，这个项目让你完全控制搜索过程，从爬虫到结果呈现，全部可以在你自己的基础设施上运行。项目基本信息信息项详情项目名称WebSearch-MCPGitHub地址https://github.com/mnhlt/WebSearch-MCP项目描述[Self-hosted] A Model Context Protocol (MCP) server implementation that provides a web search capability over stdio transport. This server integrates with a WebSearch Crawler API to retrieve search results.作者mnhlt开源协议ISC License开源状态公开状态LanguagesTypeScript, JavaScript支持平台Windows / macOS / Linux最后更新2026-04-27一、项目介绍WebSearch-MCP是一个架构清晰的MCP服务器。它由两部分组成：一个MCP服务器本体和一个独立的爬虫服务。MCP服务器负责与AI客户端通信，并将搜索请求转发给爬虫服务；爬虫服务则真正执行网络搜索，抓取结果并返回。爬虫服务通过Docker Compose部署，它包含两个核心容器：websearch-crawler和flaresolverr。websearch-crawler是主要的爬虫引擎，负责接收搜索请求、访问搜索引擎并解析结果。flaresolverr则是一个强大的工具，专门用于绕过Cloudflare等反爬机制，并能执行JavaScript以渲染动态网页。两者配合，使得这个爬虫能够访问很多普通爬虫无法触及的网站。该项目提供的web_search工具拥有丰富的参数。你可以指定搜索关键词、结果数量、语言、地区，还可以通过excludeDomains和includeDomains精细控制搜索的网站范围，或者通过excludeTerms过滤掉包含特定词语的结果。resultType参数还允许你限定搜索结果为新闻或博客。二、核心优势完全自托管，数据自主可控：这是该项目最核心的价值。你不需要将任何搜索查询发送给第三方API提供商（如Google、Bing、Serper）。整个搜索流程都在你自己的服务器上运行。这对于注重数据隐私、需要遵守严格数据合规性要求的组织或个人来说，是至关重要的特性。绕过Cloudflare，访问更多网站：许多搜索引擎和网站都使用Cloudflare等防护措施，这导致普通的爬虫或简单的HTTP请求无法获取内容。该项目集成的FlareSolverr服务能够模拟真实浏览器行为，成功绕过这些防护，获取其他服务可能无法访问的搜索结果。成本可控，尤其适合大规模使用：对于需要大量搜索查询的场景，使用商业API会产生不菲的费用。而自托管的爬虫服务的成本主要是运行Docker容器的服务器资源，没有按查询次数的计费。一旦你部署好服务，就可以几乎无限制地使用（受限于服务器性能和目标网站的速率限制）。丰富的过滤和定向能力：通过includeDomains和excludeDomains，你可以将搜索范围限定在特定网站（如site:github.com的替代方案），或者排除低质量的站点。excludeTerms参数能帮助你过滤掉包含特定广告或关键词的结果，获得更干净的搜索体验。三、适用场景场景一：对隐私要求极高的研究。如果你是一名记者或研究人员，不希望自己的搜索行为被任何商业公司记录和分析。通过自托管的WebSearch-MCP，你可以完全掌控所有查询日志（或不记录），实现真正的匿名搜索。场景二：大规模、自动化数据采集。如果你需要定期执行成千上万次搜索以获取市场情报或进行趋势分析，使用商业API将非常昂贵。你可以搭建一个WebSearch-MCP服务，以固定的基础设施成本承担任意数量的搜索。场景三：集成到私有AI应用。你正在构建一个私有的、内部使用的AI助手，不希望它的任何依赖是外部API。你可以将WebSearch-MCP作为这个AI的搜索后端，整个系统完全闭环运行，消除对外部服务的网络依赖和合规风险。场景四：访问反爬严格…

Bing搜索MCP服务器
type: item
date: 2026-04-27T09:24:30+08:00
description: 对于很多不想依赖谷歌生态的用户来说，必应搜索是一个绝佳的替代选择。它提供了可靠的搜索质量、丰富的API功能，并且在某些区域拥有更好的本地化结果。bing-search-mcp正是为了将这些能力无缝引入AI助手而设计的。bing-search-mcp是一个模型上下文协议服务器，它让你能够通过必应搜索API，在AI对话中执行网页、新闻和图片搜索。通过这个服务器，你的AI可以访问微软强大的搜索基础设施，获得多样化的实时信息。项目基本信息信息项详情项目名称bing-search-mcpGitHub地址https://github.com/leehanchung/bing-search-mcp项目描述MCP Server for Bing Search API作者leehanchung开源协议MIT License开源状态公开状态LanguagesPython支持平台Windows / macOS / Linux最后更新2026-04-27一、项目介绍bing-search-mcp是一个专注于必应搜索的MCP服务器。它提供了三个核心工具，覆盖了最常见的搜索需求：bing_web_search用于通用网页搜索，bing_news_search用于新闻资讯检索，bing_image_search用于图片查找。每个工具都提供了丰富的参数。你可以控制返回结果的数量、结果的偏移量（用于分页），以及指定市场区域（如“en-US”、“zh-CN”）。对于新闻搜索，你还可以通过freshness参数筛选出过去一天、一周或一个月内的最新新闻。这个服务器的设计非常轻量，并且完全基于Python实现。它使用了微软官方的必应搜索API，因此结果的稳定性和质量有商业级的保障。同时，它也内置了速率限制和错误处理机制，确保在调用API时不会因为意外错误导致AI中断。二、核心优势商业级的搜索稳定性：必应搜索API是微软的付费服务，提供了极高的可用性和稳定的响应时间。相比使用爬虫或逆向工程的免费方案，它的结果质量和服务级别协议更有保障。这对于任何对搜索可靠性有要求的应用场景都非常重要。三种搜索类型，一个服务器：你不需要为网页、新闻和图片搜索分别寻找或配置不同的MCP服务器。bing-search-mcp在一个统一的接口下集成了这三种常见的搜索需求。这不仅简化了配置，也让AI在需要混合查询时能更高效地调用。精细的区域和时效性控制：通过market参数，你可以针对特定国家或语言的用户优化搜索结果。例如，你可以让AI只搜索中文（zh-CN）内容，或者针对美国市场进行本地化搜索。freshness参数在新闻搜索中尤为有用，能帮助你找到真正的“最新”资讯。简单的配置和部署：作为MCP服务器，它可以通过uvx命令直接运行，无需克隆代码或复杂的环境设置。你只需要准备一个必应API密钥，并在客户端配置文件中添加几行JSON即可。三、适用场景场景一：多语言内容检索。当你需要搜索特定语言的内容时，可以利用market参数。“搜索‘人工智能’的中文新闻，市场设置为zh-CN。” AI能够返回更符合中文用户阅读习惯的结果。场景二：最新新闻追踪。利用bing_news_search和freshness参数，你可以轻松获取“过去24小时内关于‘台风’的新闻”。这对于舆情监控、快速资讯收集非常有帮助。场景三：视觉内容挖掘。设计师或内容创作者可以快速寻找配图。“帮我搜索‘抽象艺术’的图片，返回10张。” AI可以直接返回图片链接和描述。场景四：综合信息简报。你可以让AI同时进行网页搜索和新闻搜索。“搜索‘苹果发布会’，同时获取最新的相关新闻和通用网页结果，然后帮我整理一份简报。”场景五：低成本替代方案。对于开发环境或个人项目，必应搜索API通常提供一定额度的免费调用（例如每月1000次），这足以满足测试和轻量级使用。它是一个成本可控的、替代谷歌搜索API的方案（后者已停止向新用户开放）。四、安装教程使用bing-search-mcp前，你需要一个必应搜索API密钥。第一步：获取必应搜索API密钥访问 Microsoft Azure 门户网站。登录你的微软账户（如果没有，需要注册一个）。在搜索框中输入“Bing Search”，然后选择“Bing Search v7”资源。点击“创建”，填写必要信息（如订阅、资源组、定价层）。对于测试，可以选择免费层（F0）。创建资源后，进入资源的“密钥和终结点”页面。你会看到两个密钥（都可以用），复制其中一个。重要：必应搜索API并非完全免费，但通常注册时会提供一定额度的免费试用信用额度。请留意你的使用量。第二步：配置你的MCP客户端我们以Claude Desktop为例。找到其配置文件：macOS: ~/Library/Application Support/Cla…

知识库MCP服务
type: item
date: 2026-04-27T09:22:04+08:00
description: kb-mcp-server是一个基于txtai的模型上下文协议服务器。它允许你将自己收集的文档、代码、笔记等构建成一个可移植的、离线的知识库，然后通过MCP协议让AI助手访问。简单来说，它能帮你为自己的AI打造一个专属的、私密的“第二大脑”。项目基本信息信息项详情项目名称kb-mcp-serverGitHub地址https://github.com/Geeksfino/kb-mcp-server项目描述Build a knowledge base into a tar.gz and give it to this MCP server, and it is ready to serve.作者Geeksfino开源协议MIT License开源状态公开状态LanguagesPython支持平台Windows / macOS / Linux最后更新2026-04-27一、项目介绍kb-mcp-server构建在txtai库之上，这是一个强大的“一站式向量数据库”，它融合了语义搜索、知识图谱构建和语言模型工作流。这个服务器提供了一整套命令行工具和MCP接口，让你可以完成从知识库构建到查询的完整流程。该项目主要包含两部分：知识库构建器（kb_builder）和MCP服务器。知识库构建器负责“喂”给AI知识。你可以将一堆文档（如PDF、Markdown、代码文件）作为输入，它会对文档进行智能分段、创建向量嵌入，并可选地构建知识图谱。最终，它可以生成一个可移植的、压缩的知识库文件（.tar.gz）。MCP服务器则负责“读取”这个知识库。当你的AI需要查询信息时，它会通过这个服务器进行语义搜索。服务器会理解问题的含义，而不仅仅是匹配关键词，从知识库中找到最相关的内容返回给AI。如果启用了知识图谱，它甚至能发现不同概念之间的隐含联系。二、核心优势完全本地化，数据永不流出：这是该项目最大的优势。所有文档预处理、向量索引和查询都在你的本地机器上完成。你不需要将数据发送给任何外部API或服务。对于处理商业机密、个人隐私或敏感研究数据来说，这是至关重要的特性。构建可移植、可分享的知识库：你能将所有知识、经验、文档打包成一个或几个文件。知识库可以像普通文件一样复制、备份，甚至分享给同事。启动服务器时，只需要指定这个文件即可，实现了知识和配置的“代码化”。语义搜索与知识图谱：它不只是做关键词匹配。当你问“如何解决内存泄漏问题”时，它能够理解你的意图，找到真正描述解决方案的段落，即使那些段落中没有“解决”这个词。此外，知识图谱功能可以揭示文档中概念之间的关系，例如找出哪些技术文档频繁引用了某个核心API。丰富的配置与优化选项：基于txtai，整个系统高度可配置。你可以选择不同的嵌入模型（如sentence-transformers）、调整分块策略、选择混合搜索权重、配置图神经网络等。通过编写YAML配置文件，你可以针对技术文档、学术论文或代码库进行精细优化，得到最佳检索效果。三、适用场景场景一：私有技术文档问答。这是最经典的应用。你可以将公司内部的所有技术文档、API说明、故障排查手册构建成一个知识库。然后让AI助手回答：“如何配置数据库连接池？”或“生产环境部署检查清单有哪些？”AI将基于你的内部文档给出准确答案，而非通用信息。场景二：个人笔记与知识库助手。如果你使用Obsidian、Logseq或Foam等工具积累了大量个人笔记，可以将整个笔记文件夹构建成知识库。之后，你可以问AI：“我关于‘微服务架构’都记了哪些要点？”或者“我之前研究过的关于Rust生命周期的文章中，最佳实践是什么？”场景三：代码库分析与文档生成。将一个开源项目或你自己的代码仓库（尤其是包含大量注释和README的）构建成知识库。你可以问AI：“这个项目的身份验证模块是如何组织的？”或者“找出所有处理用户输入的函数。”AI能帮你从代码的“知识”层面进行分析。场景四：学术文献综述辅助。与arxiv-mcp-server不同，这里你可以将本地下载的论文PDF集合构建成知识库。然后进行语义搜索：“找出讨论‘transformer模型参数量与性能关系’的段落。”这能帮你精准定位到论文中的具体论述，而不是只能读摘要。场景五：离线环境的知识支持。对于开发环境严格隔离、无法连接外网的场景，你可以先在能联网的环境中构建好知识库（比如下载的文档、论文），然后将知识库文件传输到内网，在内网的MCP服务器中加载。AI在无互联网的情况下，依然可以基于知识库提供高质量的信息。四、安装教程安装kb-mcp-server有多种方式，这里推荐使用uv和uvx，这是最干净、快捷的方式。第一步：安装uvuv是一个快速的Python包管理器。安装命令如下：macOS 或 Linux:curl -LsSf https:/…

ArXiv MCP 服务器
type: item
date: 2026-04-27T09:19:31+08:00
description: 想象一下，你正在撰写一篇关于大语言模型的论文，需要系统性回顾过去一年arXiv上相关的前沿研究。你可能需要打开浏览器，在arXiv网站上反复搜索、筛选、下载PDF，然后手动整理笔记。这个过程耗时且繁琐。如果能让你的AI助手直接帮你搜索、下载，甚至阅读和分析论文全文，那该有多好？这正是arxiv-mcp-server为你带来的革命性体验。arxiv-mcp-server是一个模型上下文协议服务器，它为AI助手提供了完整的arXiv论文搜索、获取和分析能力。通过这个服务器，你的AI可以像一位专业的学术研究员一样，检索论文摘要、下载全文，并从海量文献中提取关键信息。项目基本信息信息项详情项目名称arxiv-mcp-serverGitHub地址https://github.com/blazickjp/arxiv-mcp-server项目描述A Model Context Protocol server for searching and analyzing arXiv papers作者blazickjp开源协议Apache License 2.0开源状态公开状态LanguagesPython支持平台Windows / macOS / Linux / Web最后更新2026-04-26一、项目介绍arxiv-mcp-server是一个功能极其丰富的MCP服务器。它提供了一套完整的工具集，覆盖了从论文发现到深度分析的整个研究生命周期。它的核心工具包括：search_papers可以按关键词、分类、日期范围搜索arXiv上的论文；download_paper能将论文以HTML或PDF格式下载到本地；read_paper可以读取已下载论文的全文（Markdown格式）；list_papers则能管理你的本地论文库。除了这些基础功能，它还提供了一系列高级分析工具。semantic_search能对你的本地论文库进行语义相似度搜索；citation_graph可以获取论文的引用和被引用关系；watch_topic和check_alerts能帮你监控特定主题的新论文发布。此外，它还内置了多个研究提示，如论文深度分析、文献综述生成等，引导AI按学术规范进行系统性的分析。这个服务器特别注重安全。它的文档中明确警告了提示词注入的风险——恶意论文内容可能试图操控AI行为。它建议用户使用只读配置并在执行AI建议前进行人工判断，显示了项目作者对实际使用场景中安全问题的深刻理解。二、核心优势完整的研究工作流支持：从搜索到下载，从阅读到分析，arxiv-mcp-server提供了一个闭环的学术研究环境。你可以先用search_papers发现相关论文，然后用download_paper保存，再用read_paper获取全文，最后利用内置的研究提示进行深度分析。整个过程不需要离开对话界面。语义搜索与引用网络分析：它的semantic_search工具能基于论文内容而非仅仅标题或摘要进行相似性搜索，帮助你发现传统关键词检索可能遗漏的相关工作。citation_graph则能让你快速了解一篇论文的学术脉络：它引用了谁，又被谁引用。这对于文献综述和追溯研究源头非常有价值。主动的研究监控功能：watch_topic和check_alerts让你能像设置新闻提醒一样监控学术领域。你可以让AI每天检查是否有关于“多智能体强化学习”的新论文发布，并在有新论文时主动通知你。这让你能始终站在研究前沿。重视安全，透明清晰：项目文档中有一整节关于提示词注入风险的说明。它诚实地指出，恶意论文内容可能试图操纵AI。它提供了具体的缓解措施，包括使用只读配置和人工审核AI建议。这种对安全问题的公开讨论在处理外部内容的AI工具中是非常可贵的。三、适用场景场景一：学术文献综述。这是最核心的应用场景。你可以让AI：“搜索过去一年arXiv上关于‘图神经网络’的论文，重点关注cs.LG和stat.ML分类，下载前10篇，然后帮我写一份文献综述，总结主要的研究趋势和未解决的问题。” AI会调用搜索、下载、阅读工具，最后利用内置的文献综述提示生成一份结构化的报告。场景二：追踪前沿动态。利用watch_topic和check_alerts，你可以让AI每周自动检查：“过去一周，‘大语言模型推理优化’这个方向有哪些新论文？帮我总结它们的核心贡献。” 这相当于拥有了一个自动化的个人研究助理。场景三：论文深度分析。当你获得一篇关键论文时，可以请求：“请对arXiv ID为2401.12345的论文进行深度分析，包括它的方法论创新点、实验设置的优缺点以及对未来研究的启示。” AI会调用deep-paper-analysis提示，按照学术规范进行系统性剖析。场景四：寻找相关研究。如果你有一篇重要的种子论文，可以问：“请…

SearXNG MCP 服务器
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date: 2026-04-27T09:17:26+08:00
description: 如果你关心搜索隐私，不希望你的每一次查询都被记录和分析，但又想让你的AI助手能够实时联网获取信息，那么如何在隐私和便利之间取得平衡？SearXNG给出了答案。searxng-mcp则是一个巧妙的桥梁，它将SearXNG这个尊重隐私的元搜索引擎的能力，通过模型上下文协议赋予了你的AI助手。searxng-mcp是一个模型上下文协议服务器，它让你的AI能够通过SearXNG执行网络搜索。SearXNG本身是一个元搜索引擎，它聚合了来自Google、Bing、DuckDuckGo等多个搜索引擎的结果，同时不会追踪你，不会记录你的IP地址，也不会建立你的个人画像。通过这个服务器，你的AI可以在不牺牲隐私的前提下，获得实时、多元化的搜索结果。项目基本信息信息项详情项目名称searxng-mcpGitHub地址https://github.com/tisDDM/searxng-mcp项目描述A Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to perform web searches using SearXNG, a privacy-respecting metasearch engine.作者tisDDM开源协议MIT License开源状态公开状态LanguagesTypeScript, JavaScript支持平台Windows / macOS / Linux最后更新2026-04-20一、项目介绍searxng-mcp的核心是一个名为searxngsearch的工具。通过这个工具，你的AI可以执行高度可控的网络搜索，并获得格式化后的结果。这个服务器最吸引人的特点是其零配置开箱即用的设计。它默认会从SearX.space这个公共实例列表中，随机选择一个可用的SearXNG实例。这意味着你不需要注册、不需要API密钥、甚至不需要自己搭建任何服务，就能立刻让AI拥有隐私保护的搜索能力。当然，如果你有自己的SearXNG私有实例，或者希望连接到一个特定的公开实例，也可以轻松配置。它还支持基本认证，适用于需要登录的私有实例。搜索工具本身提供了丰富的参数。你可以指定搜索语言、时间范围（一天到一年）、搜索类别（通用、图片、新闻等）、甚至指定特定的搜索引擎（如只从Google和维基百科搜索）。你还可以设置安全搜索级别和分页，并控制返回结果的最大数量（最多50条）。二、核心优势隐私优先，不妥协：这是该项目最核心的价值。所有的搜索请求都通过SearXNG发出，你的查询词、IP地址等隐私信息不会被任何单一的搜索引擎（如Google）直接收集。SearXNG本身的设计就是不追踪、不记录。这让你的AI助手在获取实时信息的同时，也能尊重你的数据隐私。零配置，立即使用：你不需要申请API密钥，不需要绑定信用卡，甚至不需要了解SearXNG是什么。只需要像配置其他MCP服务器一样，在客户端中添加几行配置，你的AI就能立刻进行联网搜索。这种“傻瓜式”的上手体验，大大降低了使用门槛。多搜索引擎聚合：SearXNG是一个元搜索引擎，它同时查询多个后端搜索引擎，然后将结果合并去重后返回。这意味着你的AI获得的结果是多元化的，不局限于某一家的搜索索引，有助于打破“信息茧房”。如果你的配置中指定了多个引擎，还能看到不同来源对同一查询的不同结果。灵活的搜索参数：服务器暴露了SearXNG大部分核心搜索参数。你可以让AI只搜索过去一周的新闻，或者只从“学术”类别中查找结果，或者指定使用维基百科作为唯一搜索源。这种粒度的控制力，让AI能够进行非常精准的信息挖掘。三、适用场景场景一：注重隐私的个人助手。如果你是隐私倡导者，不信任商业搜索引擎的数据收集行为，但又希望你的AI有联网能力。这个服务器是绝佳选择。你可以开箱即用，或者连接到自己托管的私有SearXNG实例，实现完全的隐私控制。场景二：快速信息查证。在对话中，你可以随时让AI：“用SearXNG搜索一下‘2026年欧洲杯赛程’，只返回来自新闻类别的结果。” AI会进行隐私搜索，并给出赛程信息。场景三：跨搜索引擎结果对比。你可以让AI对比不同搜索引擎的结果。“请分别通过Google和Bing的后台，搜索‘大语言模型’这个关键词，然后告诉我结果首页的前三条有什么不同。” 这需要SearXNG配置了这两个引擎。场景四：时效性信息检索。你可以利用time_range参数。“搜索过去一周内关于‘特斯拉新款电动车’的新闻。” AI能返回最近7天的相关报道，避免被旧信息干扰。场景五：开发隐私保护的AI应用。如果你正在开发一个AI应用，不希望因为集成了搜索API而引入隐私合规风险。可以以searxng-mcp为基础，构建你的搜索模块。它既有完整的功能，又天然具备…