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": { "beancount-mcp": { "command": "uvx", "args": [ "beancount-mcp", "--transport=stdio", "/Users/yourname/main.bean" ] } } }请务必将 /Users/yourname/main.bean 替换为你自己的账本文件的实际路径1。第三步：重启客户端保存配置文件后，完全退出并重新启动 Claude for Desktop。重启后，你会在输入框附近看到一个锤子或插件的图标，点击它应该能看到 beancount-mcp 提供的工具列表，这表示配置已生效[6]。针对 LobeChat 用户的配置如果你使用的是 LobeChat，配置方式略有不同。打开 LobeChat 桌面版，进入“设置 - 默认 Agent”，然后选择“插件设置 - 自定义插件”。点击“快速导入 JSON 配置”，将以下 JSON 粘贴进去即可完成安装1：{ "mcpServers": { "stdioa-beancount-mcp": { "args": [ "beancount-mcp", "--transport=stdio", "PATH_TO_YOUR_LEDGER" ], "command": "uvx" } } }验证安装配置完成后，你可以尝试在 AI 对话框中输入类似“帮我查一下账本里最新的5笔交易”的指令。如果 AI 能够正确调用工具并返回结果，说明安装已经成功。五、使用示例一旦安装配置完成，你就可以通过自然语言与账本进行交互了。以下是几个典型的使用场景和对应的对话示例。场景一：查询最近的交易记录你可以直接对 AI 说：“展示我账本里最近发生的10笔交易”。beancount-mcp 会执行相应的查询，AI 会将结果以清晰的列表形式呈现给你，包括交易日期、描述、金额和账户信息。场景二：按条件筛选数据复杂的条件筛选也可以一句话完成：“查询今年2月份所有金额大于100元的餐饮支出”。AI 会自动理解你的意图，调用 beancount-mcp 执行 BQL 查询，然后返回符合条件的所有交易。你不需要记住任何 BQL 语法。场景三：提交新的交易记录除了查询，你还可以通过对话向账本中添加新的交易。例如：“记录一笔今天的支出：午餐消费48元，从微信支付账户支出，分类为餐饮”。beancount-mcp 会将此交易提交到你的账本文件中。不过请注意，新提交的交易可能需要你手动审核格式，或者按照你的配置自动追加到文件末尾。场景四：数据分析与汇总你也可以进行更高层次的财务分析。“帮我统计一下这个月的总支出，并按分类从高到低排序”。AI 会通过多次调用 beancount-mcp 获取必要的数据，然后给出分析结果和可视化建议。高级提示由于 beancount-mcp 目前主要提供查询和提交两个核心功能，对于更复杂的分析需求，你可以结合 AI 的数据处理能力。比如，让 AI 先查询出一段时间的全部交易，然后要求它“按星期几统计平均消费金额，找出我花钱最多的那一天”，AI 会在本地计算结果，无需修改账本文件。六、常见问题Q: 配置完成后，AI 提示“未找到 MCP 服务器”或工具列表为空怎么办？A: 首先检查配置文件中的路径是否正确，特别是账本文件的绝对路径。其次，确认 uvx 命令是否可用，可以在终端中手动运行 uvx beancount-mcp --help 测试。最后，确保你完全退出并重启了客户端，而不仅仅是关闭窗口。Q: 我想使用 SSE 模式而不是 stdio，应该如何配置？A: 在配置文件的 args 数组中，将 --transport=stdio 替换为 --transport=sse 即可。不过请注意，不同的客户端对 SSE 模式的支持程度不同，stdio 模式是最通用和稳定的选择。Q: 服务器提示“command not found: uvx”如何解决？A: 这说明你的系统中没有安装 uv。执行 pip install uv 进行安装。安装完成后，建议重新启动终端和客户端，确保环境变量已更新。Q: 我可以在远程服务器上运行 beancount-mcp 吗？A: 理论上可以，但需要注意 MCP 协议目前主要在本地场景下使用。如果你确实需要远程访问，可以考虑通过 SSH 隧道等方式转发端口，但这会增加配置的复杂度。beancount-mcp 被标记为“本地服务”，意味着它更适合运行在客户端所在的设备上1。Q: 提交交易后，账本文件没有变化？A: 这种情况通常与权限或文件路径有关。请确保你的账本文件具有写入权限，并且配置文件中的路径是准确无误的。如果问题依旧，可以尝试提交一笔最简单的交易进行测试，例如：“记录一笔1元的测试交易”。七、总结beancount-mcp 精准地解决了 Beancount 用户的一大痛点：查询和录入的繁琐操作。通过 MCP 协议，它将强大的 AI 语言理解能力与严谨的本地复式记账系统无缝连接起来。对于已经沉浸在 Beancount 生态中的用户来说，这个项目几乎是一个必装工具，它能显著降低日常使用的摩擦感。当然，作为一个较新的项目，它仍有完善空间。目前的功能主要覆盖查询和提交，更高级的操作如账户管理、批量导入等尚未支持。另外，MCP 协议本身就是快速演进的标准，未来客户端和服务端的兼容性问题也需要留意。如果你正在寻找一种让 AI 真正融入个人财务管理的方法，beancount-mcp 是一个值得投入时间尝试的方案。它开源、免费、隐私安全，并且代表了一个明确的技术趋势。不妨花一个小时配置体验一下，你可能会重新爱上记账这件事。
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": [ "/你的完整路径/poc-mcp-server/build/index.js" ] } } }注意：需要将路径替换为克隆项目后build/index.js的绝对路径。第四步：验证重启MCP客户端后，AI应该可以调用getLoomers、getProjects等工具。五、使用示例由于这个服务器使用的是模拟数据，它的主要价值在于演示模式而非实际生产数据。以下是假想的对话示例。示例一：获取Loomers列表你问：“请列出所有的Loomers。”AI会调用getLoomers工具，返回一个模拟的Loomer列表。示例二：获取特定区域的Loomers你问：“帮我找出位于某个区域的Loomers。”AI会调用getLoomersInArea工具，并传入位置参数。示例三：获取表单及其响应你问：“我有哪些表单？给最新的三份表单。”AI会调用getForms工具，并可能使用limit和sortBy参数。示例四：分页查询项目你问：“项目列表的第二页，每页显示5条。”AI会调用getProjects工具，设置page: 2和limit: 5。六、常见问题问题一：运行pnpm install时提示找不到命令。解决方案：这说明pnpm没有安装。请先运行npm install -g pnpm全局安装pnpm，然后再试。问题二：配置到Claude Desktop后，AI找不到或无法调用工具。解决方案：请确认你在配置中使用了build/index.js的绝对路径。同时检查.env.example文件，如果需要配置API端点或密钥，请复制为.env文件并填写正确的值。重启Claude Desktop前，请先确保构建成功（pnpm build）。问题三：这个服务器似乎只返回模拟数据，能接入真实数据吗？解决方案：可以。项目的核心框架是通用的，你需要修改src/tools/下的文件，将模拟数据返回替换为从你的真实数据库或API获取数据的逻辑。这也是该项目作为“概念验证”的意义——验证模式可行后，你可以替换数据源。问题四：如何添加新的工具？解决方案：在src/tools/目录下创建一个新文件，按照其他工具的格式实现工具的定义和处理逻辑，然后在src/index.ts中注册这个新工具即可。问题五：项目只支持stdio传输吗？解决方案：目前的实现主要聚焦于MCP核心功能。如果需要HTTP或SSE支持，可以参考其他MCP服务器项目进行扩展。七、总结poc-mcp-server是一个小而美的MCP服务器参考实现。它的首要价值不是提供即用的功能，而是作为一个“教学脚手架”存在。对于任何想要踏入MCP服务器开发领域的开发者来说，它是一个可以直接运行、阅读和修改的完整范例。这个项目展示了如何组织TypeScript MCP项目、如何定义和注册多个工具、如何处理分页和过滤等通用模式，以及如何使用现代工程化工具链。它的代码量（15次提交记录，完整的src目录）恰到好处——不会简单到无参考价值，也不会复杂到难以理解。如果你正计划编写自己的MCP服务器，我强烈建议你先克隆并运行poc-mcp-server。理解它的结构后，你会发现开发一个MCP服务器并没有想象中那么困难。这个小小的概念验证项目，可能是你进入MCP生态系统的第一块踏脚石。
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": { "beancount": { "command": "uvx", "args": [ "beancount-mcp", "--transport=stdio", "PATH_TO_YOUR_LEDGER" ] } } }注意：如果你不使用uv，也可以使用python -m beancount_mcp的方式，但推荐使用uvx，它会自动处理依赖。对于Windows用户，如果直接运行遇到问题，可以尝试用cmd包装：{ "mcpServers": { "beancount": { "command": "cmd", "args": ["/c", "uvx", "beancount-mcp", "--transport=stdio", "C:\\路径\\到\\你的\\账本.bean"] } } }第三步：重启并验证保存配置文件，完全退出Claude Desktop并重新启动。现在，你可以尝试提问：“请帮我查一下我的账本里一共有多少条交易记录。”如果配置成功，AI会调用相关工具并返回结果。五、使用示例配置完成后，你就可以像和你的私人财务助理对话一样，管理你的账目了。示例一：查询总支出你问：“我这个月（2026年4月）的总支出是多少？”AI会构建一个查询，计算所有日期在2026年4月的支出交易总额。示例二：分类支出汇总你问：“帮我汇总一下过去三个月，我在‘餐饮’这个类别上的支出。”AI会执行按类别分组的查询，并返回每个月的餐饮支出金额。示例三：录入新交易你说：“记录一笔：昨天买咖啡花了28元，从我的借记卡（Assets:Checking）支付，分类到Expenses:Coffee。”AI会将这句话解析为Beancount交易格式，并追加到你的账本文件中。示例四：账户余额查询你问：“我的信用卡账户（Liabilities:CreditCard）当前余额是多少？”AI会查询信用卡账户的所有交易，计算出当前欠款金额。示例五：趋势分析你问：“过去半年，我的水电费支出有什么变化趋势？”AI会查询每个月的Utilities支出，并可以用列表或文字描述的形式返回给你。六、常见问题问题一：服务器启动后，AI提示找不到uvx命令。解决方案：这说明uv工具没有正确安装或未添加到PATH。请先运行uv --version确认。如果没有安装，请参考uv的官方文档进行安装（https://docs.astral.sh/uv/）。安装后重启终端和Claude Desktop。问题二：查询或提交时提示账本文件找不到或解析错误。解决方案：请检查你在配置文件中提供的账本文件路径是否正确，必须是绝对路径。同时，确认你的账本文件本身没有语法错误，可以尝试在终端中运行bean-check 你的账本文件来验证。问题三：提交交易时，AI生成的交易格式不正确。解决方案：Beancount的格式非常严格。如果你给出的描述不够清晰，AI可能会生成格式有误的交易。建议在提问时提供更明确的账户名称。例如，不要说“从我的饭卡扣”，而是说“从Assets:MealCard账户扣”。你可以先让AI生成交易预览，确认无误后再提交。问题四：这个服务器会修改我的原始账本文件吗？解决方案：是的，当你使用“提交交易”功能时，服务器会将新的交易追加到账本文件的末尾。建议你定期备份你的账本文件。同时，Beancount本身的设计是追加写入，不会修改历史交易，这保证了数据的安全性和可追溯性。问题五：我可以在多个客户端中同时使用这个服务器吗？解决方案：不建议这样做。因为多个客户端可能同时尝试写入同一个账本文件，会导致冲突或数据损坏。最好只在一个MCP客户端中配置和使用该服务器。如果你需要在多处访问数据，可以考虑使用SSE传输模式，并在服务端进行适当的并发控制。七、总结beancount-mcp是一个对Beancount用户来说极具实用价值的MCP服务器。它将Beancount强大但略显复杂的查询和录入操作，简化成了与AI的自然语言对话。这极大地降低了记账的操作门槛，让坚持复式记账变得更容易、更有趣。这个项目的最大魅力在于其整合性和便利性。它将一个优秀的开源复式记账工具（Beancount）与最前沿的AI交互方式（MCP）结合在了一起。对于已经或打算使用Beancount的用户来说，beancount-mcp是一个能让你的财务管理系统如虎添翼的组件。虽然项目目前的功能还比较基础（查询和提交），但它已经解决了记账流程中最核心的两个痛点。随着项目的迭代，未来可能会增加预算管理、报表生成等更高级的功能。如果你是一个追求数据自主、热爱复式记账并且乐于尝试新技术的人，我强烈推荐你尝试beancount-mcp。它可能会改变你和你的账本互动的方式。
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：访问反爬严格的目标网站。某些特定领域的网站或搜索引擎对爬虫非常不友好，普通方法无法获取结果。由于WebSearch-MCP使用了FlareSolverr，它能够成功访问这些受保护的站点，为你的AI提供其他工具无法获取的信息。场景五：学习搜索引擎工作原理。开发者可以通过研究这个项目，了解一个完整的“爬虫+防护绕过+搜索API+MCP集成”的现代搜索系统是如何构建的。它是一个很好的教学范例。四、安装教程WebSearch-MCP的安装分为两步：启动爬虫服务，然后配置MCP客户端。第一部分：启动爬虫服务（使用Docker Compose）前置条件：确保你的系统已安装Docker和Docker Compose。创建一个目录（例如websearch-crawler），在其中新建一个文件名为docker-compose.yml。将以下内容复制进去：version: '3.8' services: crawler: image: laituanmanh/websearch-crawler:latest container_name: websearch-api restart: unless-stopped ports: - "3001:3001" environment: - NODE_ENV=production - PORT=3001 - LOG_LEVEL=info - FLARESOLVERR_URL=http://flaresolverr:8191/v1 depends_on: - flaresolverr volumes: - crawler_storage:/app/storage flaresolverr: image: 21hsmw/flaresolverr:nodriver container_name: flaresolverr restart: unless-stopped environment: - LOG_LEVEL=info - TZ=UTC volumes: crawler_storage:对于Mac Apple Silicon用户：你需要在crawler服务中添加platform: "linux/amd64"，并在flaresolverr服务中添加platform: "linux/arm64"。完整的配置请参考项目README。在终端中，导航到docker-compose.yml文件所在的目录，运行以下命令启动服务：docker-compose up -d验证服务是否成功启动：curl http://localhost:3001/health如果返回{"status":"ok", ...}，说明爬虫服务已经准备就绪。第二部分：配置MCP客户端爬虫服务运行后，你需要配置MCP客户端（如Claude Desktop）来连接它。找到MCP客户端的配置文件，以Claude Desktop为例：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：{ "mcpServers": { "websearch": { "command": "npx", "args": ["websearch-mcp"], "env": { "API_URL": "http://localhost:3001", "MAX_SEARCH_RESULT": "5" } } } }API_URL需要指向你刚刚启动的爬虫服务的地址。MAX_SEARCH_RESULT是默认返回的结果数量。对于Windows用户，如果直接运行遇到问题，可以尝试用cmd包装：{ "mcpServers": { "websearch": { "command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "websearch-mcp"], "env": { "API_URL": "http://localhost:3001", "MAX_SEARCH_RESULT": "5" } } } }第三部分：重启并验证保存配置文件，完全退出MCP客户端并重新启动。在新的对话中，尝试提问：“请帮我搜索一下‘2026年世界杯’的相关信息。”如果一切配置正确，AI会调用web_search工具，并返回从你的自托管爬虫服务中获取的搜索结果。五、使用示例配置完成后，你就可以利用完全自主可控的搜索引擎了。示例一：基础搜索你问：“搜索‘量子计算最新进展’。”AI会调用web_search工具，使用默认参数。示例二：限定域名搜索你问：“搜索‘Python async/await教程’，只来自realpython.com。”AI会设置includeDomains: ["realpython.com"]。示例三：排除特定域名和关键词你问：“搜索‘机器学习’，排除pinterest.com，同时排除标题中包含‘2020’的结果。”AI会设置excludeDomains: ["pinterest.com"]、excludeTerms: ["2020"]。示例四：搜索新闻你问：“搜索‘Apple发布会’，结果类型限定为新闻。”AI会设置resultType: "news"。示例五：多参数组合搜索你问：“搜索关于‘Rust语言2026特性’的博客文章，用英文，返回10条结果。”AI会设置query: "Rust lang 2026 features"、resultType: "blogs"、language: "en"、numResults: 10。六、常见问题问题一：首次启动后，搜索返回错误或超时。解决方案：爬虫服务（尤其是FlareSolverr）首次启动时需要下载浏览器组件，可能需要几分钟时间。你可以通过docker-compose logs crawler和docker-compose logs flaresolverr查看日志。看到类似“Browser started”或“Ready”的信息后，服务才完全就绪。问题二：搜索某些关键词时返回空结果。解决方案：这可能有几个原因。首先，检查爬虫服务是否正常运行（/health端点）。其次，某些搜索引擎（尤其是谷歌）可能会对来自数据中心IP的请求进行验证或拦截，导致返回空结果。你可以尝试在docker-compose.yml中修改爬虫使用的搜索引擎配置（如果支持）。此外，过于苛刻的速率限制也可能导致临时封禁。问题三：MAX_SEARCH_RESULT设置得太大会导致结果返回很慢。解决方案：该项目默认最大结果数建议不要设置得太大。因为每次搜索，爬虫都需要等待搜索引擎返回并解析所有结果。设置MAX_SEARCH_RESULT为5-10是比较合理的范围。如果需要更多结果，可以进行多次搜索或调整参数。问题四：爬虫服务消耗大量CPU或内存。解决方案：FlareSolverr基于浏览器引擎，确实会消耗较多的系统资源。对于Apple Silicon的Mac，注意配置正确的平台（linux/arm64）以使用原生架构，性能会更好。对于服务器部署，建议至少2GB内存。如果资源紧张，可以考虑降低FlareSolverr的实例数或调低并发。问题五：我可以在其他城市或使用代理运行爬虫服务吗？解决方案：完全可以。爬虫服务可以在任何能访问互联网的服务器上运行。你只需要将MCP客户端配置中的API_URL指向该服务器的公网IP或域名即可。这样，即使你的AI客户端在本地，搜索也会通过远端服务器进行，获得不同的搜索视角。七、总结WebSearch-MCP是一个为“控制”和“自由”而生的项目。它代表了MCP生态中一个重要的方向：自托管、去中心化、隐私优先。它不依赖任何商业搜索API，提供了完全自主的搜索解决方案。这个项目的最大亮点在于其自托管特性和强大的反爬能力。通过Docker Compose，你可以在一台服务器上快速搭建起一个生产级的、能绕过Cloudflare的爬虫集群。这对于有隐私合规要求、大规模搜索需求，或需要访问特定受限网站的场景来说，是无可替代的工具。当然，这种自由也带来了一定的运维责任。你需要管理自己的Docker容器，监控资源消耗，并解决搜索引擎可能出现的反爬挑战。但对于那些愿意为数据主权和技术自由付出这些努力的用户来说，WebSearch-MCP提供的回报是巨大的。如果你渴望完全掌控你的搜索数据，并且希望AI助手能基于一个自主、强大的搜索引擎进行信息检索，那么WebSearch-MCP值得你投入时间去探索和部署。
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/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your-bing-api-key替换为你的真实API密钥。{ "mcpServers": { "bing-search": { "command": "uvx", "args": ["bing-search-mcp"], "env": { "BING_API_KEY": "your-bing-api-key" } } } }如果你希望连接到特定的必应API端点（例如使用某些区域的自定义端点），可以同时设置BING_API_URL环境变量，否则它将使用微软的全球默认端点。 "env": { "BING_API_KEY": "your-bing-api-key", "BING_API_URL": "https://api.bing.microsoft.com/" }第三步：重启并验证保存配置文件，完全退出Claude Desktop并重新启动。在新的对话中，尝试提问：“请帮我搜索一下‘云计算’的相关信息，返回5条结果。”如果配置成功，AI会调用bing_web_search工具，并返回一个包含标题、链接和摘要的结果列表。五、使用示例配置完成后，你就可以在对话中灵活地使用必应搜索了。示例一：通用网页搜索你问：“搜索‘Rust language 2026 features’。”AI会调用bing_web_search，使用默认参数。示例二：新闻搜索与时效性你问：“搜索过去一周内关于‘气候变化’的新闻，给我3条。”AI会调用bing_news_search，设置freshness: "Week"，count: 3。示例三：图片搜索你问：“帮我找一些关于‘山景’的高清图片，返回5张。”AI会调用bing_image_search，设置query: "mountain view", count: 5。示例四：区域化搜索你问：“搜索‘GDP growth’，市场设置为日本（ja-JP），看看日本本地视角的结果。”AI会调用bing_web_search，设置market: "ja-JP"。示例五：分页获取更多结果你问：“搜索‘Python异步编程’，我要看第2页的结果，每页显示10条。”AI需要先理解“第2页”对应offset: 10（第一页offset为0）。然后调用bing_web_search，设置offset: 10。六、常见问题问题一：搜索时提示“API密钥无效”或“未经授权”。解决方案：请仔细检查你在配置文件中填写的BING_API_KEY是否正确，注意不要有多余的空格或引号。同时，登录Azure门户，确认你的必应搜索资源状态正常，密钥没有过期，并且你的账户有有效的付款方式或仍有免费额度。问题二：查询返回的结果数量少于count参数设定值。解决方案：这通常是因为搜索词匹配的结果总数就不足。必应API会返回它所能找到的最多结果。你可以尝试放宽搜索关键词，或者调整market参数以扩大搜索范围。问题三：我想使用必应新闻搜索的“自动”时效性，而不是指定“Day”。解决方案：根据API文档，freshness参数的默认行为是“返回所有相关结果，不考虑时效性”。如果不指定该参数，或者将其设置为null，服务器应该会按默认行为处理。你可以尝试在提问中明确告诉AI“不要限制时间范围”。问题四：这个服务器消耗的API配额大吗？解决方案：每次调用bing_search相关工具，都会消耗一次API调用。免费层通常有较低的每分钟请求数和每月总数。对于个人日常使用，少量查询一般不会超限。但对于自动化或大量查询场景，建议监控你的Azure使用情况，并考虑升级到付费层。问题五：我可以修改默认的count值（10）吗？解决方案：可以。AI可以在每次调用时通过参数传递不同的count值。如果你希望全局修改默认值，可以查看项目源码，或者为AI提供一个系统提示，指导它在未指定时使用你的首选数量。七、总结bing-search-mcp是一个简洁、专注且可靠的MCP服务器。它没有过多的花哨功能，而是扎实地实现了必应搜索API的三种核心搜索类型。它的存在，为那些倾向于微软生态、或需要谷歌API替代方案的用户，提供了一个高质量的选择。这个项目的最大优点是其专注性和易用性。它只做搜索，但做得很好。通过为网页、新闻和图片搜索提供独立的工具，它让AI能够清晰地选择最合适的方法。同时，通过uvx的安装方式，几乎实现了零配置启动。对于开发者、内容创作者，或任何需要在AI应用中集成稳定、商业级搜索能力的用户，bing-search-mcp都是一个值得信赖的工具。它或许不是功能最丰富的搜索MCP，但它是最符合简单、可靠原则的解决方案之一。如果你正在寻找一个开箱即用、稳定且由大公司支持的搜索API集成，bing-search-mcp会是你的得力助手。
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://astral.sh/uv/install.sh | shWindows:powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"第二步：构建你的第一个知识库假设你有一个包含文档的文件夹（例如~/my_documents），里面有一些Markdown或文本文件。你可以使用uvx直接运行kb-build命令来构建知识库，无需安装任何东西。uvx --from kb-mcp-server kb-build --input ~/my_documents --export my_knowledge_base.tar.gz这个命令会处理~/my_documents下的所有文件，最终在当前目录下生成一个名为my_knowledge_base.tar.gz的知识库压缩包。你也可以用--config参数指定自定义的配置文件。第三步：配置MCP客户端以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。请将--embeddings后的路径替换为你生成的知识库文件（.tar.gz）或文件夹的绝对路径。{ "mcpServers": { "kb-server": { "command": "uvx", "args": [ "kb-mcp-server", "--embeddings", "/完整/路径/到/你的/my_knowledge_base.tar.gz" ] } } }如果你希望服务器在后台以HTTP模式运行（而非stdio），可以添加--transport sse参数。重要说明：Claude Desktop等图形化应用可能无法直接找到uvx命令。如果配置后无法连接，你需要使用虚拟环境中Python的绝对路径来运行。首先创建一个虚拟环境并安装包：uv venv source .venv/bin/activate uv pip install kb-mcp-server然后，找到你虚拟环境中的kb-mcp-server可执行文件（通常在.venv/bin/kb-mcp-server）。在配置中使用其绝对路径：{ "mcpServers": { "kb-server": { "command": "/你的项目路径/.venv/bin/kb-mcp-server", "args": ["--embeddings", "/完整/路径/到/你的/my_knowledge_base.tar.gz"] } } }第四步：重启并验证保存配置文件，完全退出Claude Desktop并重新启动。现在，你可以问一些只在你的个人文档中出现的问题了。例如：“根据我整理的笔记，我是如何定义‘知行合一’的？”如果配置成功，AI会从你的知识库中查找并回答。五、使用示例配置完成后，你的AI就能访问你的专属知识库了。以下是一些典型用法。示例一：语义搜索查询你问：“帮我查一下知识库里，关于‘函数式编程的优势’有哪些论述？”AI会调用MCP服务器的语义搜索功能，返回最相关的文档片段或段落。示例二：探索性问答你问：“根据我收集的Rust资料，所有权系统主要解决了什么问题？”AI会在你的Rust学习笔记或文档中进行语义搜索，总结出核心要点。示例三：知识图谱查询（如果构建时启用了图谱）你问：“我的知识库中，‘缓存’和‘数据库’这两个概念之间有什么联系？”AI可以从知识图谱中找出连接这两个概念的路径和相关文档。示例四：代码库理解如果你构建了一个开源项目的代码库知识库，可以问：“找出项目中所有实现了‘观察者模式’的地方。”AI会搜索代码注释、README或相关文档，定位到描述的段落。示例五：组合查询你问：“在关于‘大语言模型’的文档中，有哪些段落同时提到了‘参数高效微调’和‘LoRA’？”AI会进行精准的语义检索，返回同时包含这两个概念的片段。六、常见问题问题一：构建知识库时，如何处理PDF和Word文档？解决方案：kb_builder依赖于txtai的文件处理管道。txtai默认支持纯文本、Markdown、HTML和PDF。对于PDF，它依赖于pypdf库。对于Word文档，你需要安装docx2txt等额外依赖。最稳妥的方式是将所有文档统一转换为纯文本（.txt）或Markdown（.md）格式后再进行构建。问题二：搜索结果的准确性不高，或者返回了不相关的内容。解决方案：知识库的检索质量强烈依赖于你的文档预处理方式。有几个可以优化的方向：选择更好的嵌入模型：在配置文件中修改embeddings.path，例如使用BAAI/bge-large-en-v1.5或intfloat/e5-large-v2等高性能模型。调整分块策略（chunking）：chunk_size和chunk_overlap参数影响很大。过大会引入噪声，过小会丢失上下文。对于技术文档，通常512-1024的token大小比较合适。启用混合搜索：设置scoring: hybrid并调整hybridalpha权重（如0.75），可以平衡关键词匹配（BM25）和语义匹配。问题三：知识库文件（.tar.gz）太大，加载缓慢。解决方案：加载速度主要取决于知识库的大小和你选择的嵌入模型（模型大小会影响首次加载时间）。你可以尝试：使用更小的嵌入模型，如all-MiniLM-L6-v2。如果不需要频繁更新，可以预先将知识库文件夹准备好，而不是每次都加载tar.gz文件（解压后加载）。仅将最核心的文档构建成知识库，避免一股脑把所有资料都包含进去。问题四：构建知识库时，提示内存不足。解决方案：处理非常大的文档集（如数十GB）时，向量索引可能占用大量内存。你可以：在配置文件中降低batch大小。使用基于磁盘的向量后端，如faiss配合OnDiskInvertedIndexes，或直接使用sqlite-faiss配置。将大型文档集分批处理，构建多个知识库，再在AI层面进行路由。问题五：MCP客户端提示找不到uvx或kb-mcp-server命令。解决方案：这是macOS上图形化应用的常见问题，因为它们不加载你的shell配置文件（如.bashrc或.zshrc）。解决方法如前所述：在虚拟环境中安装包，然后在配置中使用虚拟环境中Python二进制文件的绝对路径，或者kb-mcp-server可执行文件的绝对路径。七、总结kb-mcp-server是一个将“知识库”和“AI助手”深度结合的优秀项目。它的核心价值在于私有化和可定制。借助txtai强大的能力，你可以将任何数量的本地文档，转换成一个可供AI查询的、高可用的语义搜索引擎。这个项目最大的魅力在于，它把一个非常复杂的RAG系统，包装成了一个简单、便携、开箱即用的MCP服务器。你不需要理解向量数据库的原理，不需要部署云服务，只需要运行几条命令，就能拥有一个属于自己的、可以离线运行的私有知识问答系统。对于所有拥有大量私密文档（公司知识库、个人笔记、专业文献）并且希望AI能基于这些内容提供帮助的用户，kb-mcp-server都是一个极其有价值的工具。它赋予了AI“联系上下文”的能力，但这个“上下文”是你自己构建的世界。如果你希望你的AI真正“懂”你，懂你的文档，懂你的代码，懂你的笔记，那么kb-mcp-server就是你一直在寻找的钥匙。
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：“请找出与arXiv ID 2404.19756这篇论文最相似的5篇论文，并告诉我它们的主要研究方向。” AI会使用semantic_search工具（需要论文已下载）或在arXiv上搜索相关内容。场景五：理解研究脉络。对于不熟悉的领域，你可以问：“请帮我分析这篇论文的引用网络，它的核心思想源自哪些经典工作，又启发了哪些后续研究？” AI会使用citation_graph工具，为你绘制出一幅学术传承的图谱。四、安装教程arxiv-mcp-server提供了多种安装方式。最为推荐的是通过uv tool install，以确保可执行文件全局可用。第一步：安装uv（如果尚未安装）uv是一个快速的Python包管理器。安装命令如下：macOS 或 Linux:curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shWindows:powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"第二步：安装arxiv-mcp-server使用uv tool install命令进行全局安装。这个命令会将arxiv-mcp-server可执行文件添加到你的PATH中。基础安装（支持HTML格式论文）：uv tool install arxiv-mcp-server如果你需要处理那些只有PDF格式的较老论文，请安装PDF支持扩展：uv tool install 'arxiv-mcp-server[pdf]'第三步：配置你的MCP客户端以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。你可以通过--storage-path参数指定论文的存储位置（默认为~/.arxiv-mcp-server/papers）。{ "mcpServers": { "arxiv": { "command": "uv", "args": ["tool", "run", "arxiv-mcp-server", "--storage-path", "/你/想/存储/论文/的/路径"] } } }如果你已经通过uv tool install安装了服务器，也可以直接使用arxiv-mcp-server命令：{ "mcpServers": { "arxiv": { "command": "arxiv-mcp-server", "args": ["--storage-path", "/你/想/存储/论文/的/路径"] } } }对于Windows用户，如果直接命令不生效，可以尝试用cmd包装：{ "mcpServers": { "arxiv": { "command": "cmd", "args": ["/c", "uv", "tool", "run", "arxiv-mcp-server", "--storage-path", "C:\\你\\想\\存储\\论文\\的\\路径"] } } }第四步：重启并验证保存配置文件，完全退出Claude Desktop并重新启动。在新的对话中，尝试提问：“请帮我搜索arXiv上关于‘Model Context Protocol’的论文，只返回5篇。”如果配置成功，AI会调用search_papers工具，并返回一个包含标题、作者、摘要和链接的论文列表。五、使用示例配置完成后，你就可以像指挥一位学术助理一样，让AI帮你进行各类学术文献操作了。示例一：基础搜索你问：“搜索arXiv上2025年以后关于‘Transformer模型优化’的论文，分类选cs.LG和cs.CL，按日期排序，返回10篇。”AI会调用search_papers，设置query、date_from、categories和sort_by参数。示例二：下载并阅读论文你问：“请下载论文ID为2401.12345的论文，然后读取它的全文，用中文总结一下摘要部分。”AI会先调用download_paper，再调用read_paper，然后基于全文进行总结。示例三：深度论文分析你问：“请对arXiv ID为2404.19756的论文进行深度分析。”AI会调用内置的deep-paper-analysis提示。这个提示会指导AI：先检查是否已下载，如果没有则下载，然后阅读全文，并按照执行摘要、方法论、实验结果、贡献和局限性的结构进行分析。示例四：语义搜索（需先下载论文）你问：“在我的本地论文库里，有哪些论文和‘test-time adaptation’这个概念最相关？”AI会调用semantic_search，设置query: "test-time adaptation"，然后返回相似度最高的几篇论文。示例五：设置研究监控你问：“请帮我监控主题‘量子机器学习’的新论文，每周检查一次，有新论文时告诉我。”AI会调用watch_topic设置监控，之后你可以通过check_alerts获取更新。六、常见问题问题一：安装后运行提示“command not found: arxiv-mcp-server”。解决方案：这通常是因为使用uv pip install而非uv tool install安装了包。uv pip install会将包安装到当前虚拟环境，但不创建全局可执行文件。请先运行uv tool uninstall arxiv-mcp-server（如果已安装），然后改用uv tool install arxiv-mcp-server重新安装。问题二：下载某些论文时失败，尤其是较老的论文。解决方案：较老的论文可能只提供PDF格式，而没有HTML版本。基础安装的服务器只能处理HTML。请安装PDF扩展：uv tool install 'arxiv-mcp-server[pdf]'。安装后需要重启MCP客户端。对于极少数PDF都无法获取的论文，可能是arXiv本身未提供。问题三：搜索时返回速率限制错误。解决方案：arXiv API有严格的速率限制，要求每次请求间隔至少3秒。服务器内部已经实现了自动等待，但如果你的客户端在短时间内发起了大量搜索请求，仍可能触发限制。如果遇到速率限制错误，请等待60秒后重试。问题四：解析semantic_search或citation_graph功能时提示缺少依赖。解决方案：这两个功能属于“pro”特性，需要额外安装依赖。进入项目克隆目录（或工作区），运行uv pip install -e ".[pro]"（如果你是从源码运行）。如果使用的是全局工具安装，目前尚不支持pro特性，建议从源码克隆并按照开发模式配置。问题五：AI读取论文后，做出了奇怪的建议（如建议运行外部命令）。解决方案：这可能是论文内容中的提示词注入攻击。项目文档中已经警告过此风险。你应该不要盲目执行AI的建议。在对AI的建议采取行动前（特别是涉及运行命令、访问网络或修改文件时），请先人工判断。如果怀疑是恶意注入，可以忽略该建议并报告。七、总结arxiv-mcp-server是我见过的最完善的学术型MCP服务器之一。它不仅提供了基础的搜索和下载功能，更通过语义搜索、引用网络、研究监控和引导式分析提示，构建了一套完整的AI辅助研究体系。项目最令人印象深刻的是其对安全性的深刻认识。它主动、清晰地讨论了提示词注入的风险，并给出了具体可行的缓解措施。在处理外部、不可信内容的AI工具中，这种透明度是专业性的体现。对于学生、研究人员、工程师或任何需要跟进学术前沿的人，arxiv-mcp-server是一个能极大提升工作效率的工具。它将文献检索、管理、阅读和分析这些耗时的工作流，浓缩成了与AI的几句对话。尤其是watch_topic和check_alerts功能，让你能被动地接收领域动态，而非主动地反复查询。如果你从事任何形式的研究工作，或者需要系统性地了解某个技术领域，我强烈建议你立即安装arxiv-mcp-server。它不会替你思考，但它会帮你节省下大量用于信息收集和整理的时间，让你能专注于真正的创造性和判断性工作。
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，又天然具备隐私友好特性。四、安装教程searxng-mcp的安装非常快捷，因为它可以通过npm或npx直接运行。重要说明：该项目作者已宣布此仓库为“已弃用”，并推荐使用其继任者searxNcrawl。不过，当前的版本对于日常搜索功能仍然是完整可用的。如果你追求最新的功能和维护，可以考虑使用继任项目；如果想快速开始一个简单、隐私的搜索MCP，当前版本依然是一个稳定的选择。第一步：确保Node.js环境请确认你的系统已安装Node.js 16或更高版本。你可以在终端输入node --version来检查。如果未安装，请前往Node.js官网下载。第二步：配置你的MCP客户端配置文件示例以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：{ "mcpServers": { "searxngmcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "searxng-mcp"] } } }这个配置利用了默认行为：服务器会随机选择一个公共SearXNG实例。你不需要设置任何环境变量。如果你希望连接到自己托管的私有实例，可以这样配置：{ "mcpServers": { "searxngmcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "searxng-mcp"], "env": { "SEARXNG_URL": "https://你的searxng实例地址", "SEARXNG_USERNAME": "你的用户名", "SEARXNG_PASSWORD": "你的密码" } } } }对于Windows用户，如果npx无法直接运行，可以用cmd包装：{ "mcpServers": { "searxngmcp": { "command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", "searxng-mcp"] } } }第三步：重启并验证保存配置文件，完全退出Claude Desktop并重新启动。在新的对话中，尝试提问：“请用SearXNG搜索一下‘隐私保护’这个关键词，返回5个结果。”如果配置成功，AI会调用searxngsearch工具，并返回一个包含标题、链接和摘要的搜索结果列表。五、使用示例配置完成后，你就可以用自然语言让AI执行隐私保护的搜索了。示例一：基础搜索你问：“帮我搜索一下‘SearXNG是什么’。”AI会调用工具，使用默认参数进行搜索，然后返回结果列表。示例二：带时间范围的新闻搜索你问：“搜索过去一个月内，关于‘气候变化’的新闻，只从新闻类别中找。”AI会设置categories: ["news"]和time_range: "month"。示例三：限制结果数量和来源你问：“只从维基百科搜索‘量子计算’，给我返回3个结果。”AI会设置engines: ["wikipedia"]，max_results: 3。示例四：调整安全搜索级别你问：“搜索‘苹果公司’，使用严格的安全搜索模式。”AI会设置safesearch: 2（严格模式）。示例五：多页搜索你问：“搜索‘Python教程’，我要看第二页的结果。”AI会设置pageno: 2。六、常见问题问题一：搜索时返回“429 Too Many Requests”错误。解决方案：这是使用公共SearXNG实例时最常见的问题。429错误意味着你使用的公共实例认为来自该IP的请求过于频繁，进行了速率限制。你可以尝试：稍后再试；等待几分钟让限制重置；或者自己搭建一个私有SearXNG实例（这是最可靠的解决方案），然后在配置中指定SEARXNG_URL。问题二：服务器提示“已弃用（deprecated）”，我还能用吗？解决方案：是的，你仍然可以使用。作者标记为“已弃用”意味着未来将不再积极维护和更新，但当前的版本（v0.2.0）功能是完整的，可以正常工作。对于希望获得长期支持和最新特性的用户，建议迁移到继任项目searxNcrawl。问题三：如何确认当前使用的是哪个SearXNG实例？解决方案：默认情况下，服务器会从SearX.space列表中随机选择一个。如果你想固定使用某个特定的可靠公共实例，可以在环境变量SEARXNG_URL中指定其地址。一些已知稳定的公共列表可以在SearXNG官方文档或社区中找到。问题四：max_results参数最大真的只能到50吗？解决方案：是的，这是目前服务器的限制。SearXNG API本身可以返回更多，但50条对于大多数AI使用场景已经足够。如果你需要更多结果，可以调整搜索关键词使其更精准，或者进行多次分页查询（使用pageno参数）。问题五：我可以指定搜索的物理位置（地区）吗？解决方案：目前服务器没有暴露明确的region或location参数。不过，SearXNG实例本身的地理位置会影响其结果倾向（例如，美国托管的实例可能更偏向英文、美国结果）。连接到不同地区的实例可以达到类似地区切换的效果。未来继任项目可能会增加此参数。七、总结searxng-mcp是一个具有鲜明特色的MCP服务器。在几乎所有其他搜索MCP都在引导你使用商业API密钥时，它选择了一条不同的路：尊重隐私、零配置、无追踪。它通过SearXNG这个隐私友好的元搜索引擎，为AI助手提供了一个干净、自由的信息获取渠道。这个项目最大的价值在于其理念和简便性。它证明了，联网搜索不一定以牺牲隐私为代价。它的零配置特性，让任何用户都能在几秒钟内为AI添加搜索能力，而不必经历注册开发者账号、申请API密钥的繁琐流程。当然，项目也有一些局限性。使用公共实例时可能遭遇速率限制，且项目本身已标记为弃用，未来的维护和支持需要依赖社区或其继任者。但对于个人使用、隐私敏感或仅仅是想要快速体验AI联网搜索的用户来说，它依然是一个非常棒的选择。如果你重视数字隐私，或者只是希望以最无痛的方式让你的AI获得搜索能力，searxng-mcp值得你立刻尝试。它让你看到，AI与隐私，可以共存。
你是否每天早上都需要打开十几个网站和App，才能了解今天全世界发生了什么？从微博热搜到知乎热榜，从B站排行榜到纽约时报新闻，信息分散在各个角落，让人应接不暇。如果能让你的AI助手，每天早上自动为你聚合所有平台的热点，并总结出一份精华简报，那该多好？这正是mcp-trends-hub为你提供的能力。mcp-trends-hub是一个基于模型上下文协议的全网热点趋势一站式聚合服务。它整合了超过20个优质数据源，涵盖中文互联网的主流热榜和全球知名新闻媒体，让你的AI能够通过统一的接口，轻松获取多个平台的实时热点资讯。项目基本信息信息项详情项目名称mcp-trends-hubGitHub地址https://github.com/baranwang/mcp-trends-hub项目描述基于 Model Context Protocol (MCP) 协议的全网热点趋势一站式聚合服务作者baranwang开源协议Unknown开源状态公开状态LanguagesTypeScript, JavaScript支持平台Windows / macOS / Linux / Web最后更新2026-04-24一、项目介绍mcp-trends-hub的核心是一个精心设计的MCP服务器，它聚合了20多个热榜和新闻源，并为每一个数据源提供了一个独立的工具接口。它的设计哲学是“一站式获取，精准定制”。你不需要为了看不同平台的热点而切换多个工具或编写复杂的逻辑，只需要在对话中指定你想看哪个平台即可。目前，它支持的数据源覆盖非常广泛。在中文互联网热点方面，它聚合了微博热搜、知乎热榜、抖音热搜、今日头条热榜、百度贴吧、哔哩哔哩排行榜、豆瓣实时热门、36氪热榜、少数派热榜等。在国际新闻方面，它提供了纽约时报新闻、BBC新闻、The Verge科技新闻、9to5Mac苹果资讯等。此外，还有技术社区掘金文章榜、InfoQ技术资讯，甚至是微信读书排行榜和什么值得买热门。每个工具返回的数据都包含热点的标题、热度值或排名、链接，部分还带有封面图或简介。这些信息经过格式化，非常易于AI进行后续的分析、总结或对比。二、核心优势海量数据源，一站聚合：超过20个数据源，基本覆盖了普通人日常关注的所有主要媒体和社区。你不需要再为每个平台寻找单独的MCP服务器或API，一个服务器全搞定。这对于希望跟踪全网热点的内容创作者、市场分析师或普通用户来说，是极大的便利。实时更新，紧跟热点：服务器会保持与源站的同步，返回的数据始终是最新的热搜和新闻。你的AI能够回答“今天微博上最火的话题是什么”这类需要最新信息的问题，而不依赖于可能过时的训练数据。完全兼容MCP，开箱即用：它就是一个标准的MCP服务器，可以通过npx命令直接运行，无需克隆代码或安装依赖。它的配置极其简单，你只需要在客户端配置文件中添加几行JSON，你的AI就能立刻获得访问这20多个数据源的能力。灵活可定制：通过环境变量，你可以灵活地定制返回的数据。例如，你可以隐藏某些不想看到的字段（如封面图），或者添加自定义的RSS订阅源，将你自己关注但不包含在官方列表中的网站也聚合进来。这种扩展性让工具变得更有生命力。三、适用场景场景一：每日热点简报。这是最直接的应用。每天早上，你可以让AI：“帮我总结一下过去24小时微博、知乎和B站最火的5个话题，按平台分开列出。” AI会分别调用三个工具，然后为你生成一份简洁的每日热点日报。场景二：跨平台内容趋势对比。你可以让AI对比不同平台对同一事件的关注度。“请告诉我，关于‘人工智能’这个话题，今天是知乎热榜讨论度高，还是微博热搜更火？” AI可以获取两个平台的数据，并从热度值、上榜话题数量等维度进行分析。场景三：特定领域的资讯追踪。如果你是科技爱好者或开发者，可以让AI：“帮我获取The Verge、9to5Mac和InfoQ的今日最新新闻，并筛选出关于‘大语言模型’的内容。” AI能为你定制一份专属的科技资讯简报。场景四：内容创作者的选题助手。如果你是一个博主或视频创作者，可以让AI：“分析一下今天B站排行榜前10名的视频，总结出它们共同的主题或风格，帮我找找选题灵感。” AI能通过分析热门内容，为你提供创作方向上的建议。场景五：投资与市场情绪感知。你可以让AI：“获取36氪和纽约时报今日关于‘新能源’的新闻报道，帮我看看市场对锂电行业的主要情绪是乐观还是悲观。” 这能辅助快速把握市场舆情。四、安装教程mcp-trends-hub的安装极其简单，因为它可以通过npx直接运行。你甚至不需要克隆代码。第一步：确保Node.js环境请确认你的系统已安装Node.js 22或更高版本。你可以在终端输入node --version来检查。如果版本过低，请前往Node.js官网下载最新版本。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/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：{ "mcpServers": { "trends-hub": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-trends-hub"] } } }对于Windows用户，如果需要包装命令，可以这样写：{ "mcpServers": { "trends-hub": { "command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", "mcp-trends-hub"] } } }第三步：重启并验证保存配置文件，完全退出并重新启动你的MCP客户端。在新的对话中，尝试提问：“请帮我看看今天微博热搜榜的前5名是什么。”如果配置成功，AI会调用get_weibo_trending工具，并返回一个包含标题、热度值和链接的列表。可选：高级定制如果你希望隐藏某些返回字段或添加自定义RSS源，可以修改配置，添加env部分。例如，隐藏微博热搜的封面图，并添加一个自定义RSS：{ "mcpServers": { "trends-hub": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-trends-hub"], "env": { "TRENDS_HUB_HIDDEN_FIELDS": "get_weibo_trending:cover", "TRENDS_HUB_CUSTOM_RSS_URL": "https://example.com/feed" } } } }五、使用示例配置完成后，你就可以用自然语言指挥AI获取各种平台的热点资讯了。示例一：获取单个平台热榜你问：“今天B站的热门视频有哪些？给我前5个。”AI会调用get_bilibili_rank工具，返回一个包含排名、标题、UP主和播放量（如果数据提供）的列表。示例二：获取多个平台并对比你问：“同时获取一下知乎热榜和头条热榜，看看它们各自最热的一条新闻分别是什么。”AI会并行调用get_zhihu_trending和get_toutiao_trending两个工具，然后将两个榜首话题放在一起呈现给你。示例三：获取国际新闻你问：“帮我看看今天纽约时报的头条科技新闻是什么？”AI会调用get_nytimes_news工具，返回最新的几条新闻标题和简介。示例四：获取垂直领域资讯你问：“作为开发者，我关心技术动态。请帮我获取掘金的文章榜和InfoQ的新闻。”AI会分别调用get_juejin_article_rank和get_infoq_news，技术资讯一手掌握。示例五：综合热点分析你问：“总结一下今天中文互联网上的三大热点话题。你可以从微博、知乎和抖音的数据中寻找共性。”AI会调用三个平台的工具，分析各自排名靠前的话题，找出跨平台的共同热点（如某个社会事件或娱乐新闻），然后生成一份综合分析报告。六、常见问题问题一：我配置后，AI说找不到npx命令。解决方案：这说明Node.js未正确安装或未添加到系统PATH。请重新安装Node.js，并确保在安装过程中勾选了“添加到PATH”选项。安装后重启电脑，再重启客户端。问题二：某些工具（如get_nytimes_news）返回的结果是英文，我希望能翻译成中文。解决方案：服务器本身只返回原始数据。你可以让AI在拿到结果后进行翻译。例如，提问时加上：“请把获取到的纽约时报新闻标题翻译成中文后告诉我。”问题三：我想看的数据源不在支持的列表里，怎么办？解决方案：你可以使用TRENDS_HUB_CUSTOM_RSS_URL环境变量添加自定义的RSS订阅源。只要该网站提供RSS feed，你就可以将其聚合进来。添加后，工具名会根据网址的hostname自动生成。对于不支持RSS的网站，暂时无法添加，但可以向项目作者建议增加新的数据源。问题四：返回的数据中有些字段（如封面图）我不需要，如何去掉？解决方案：你可以使用TRENDS_HUB_HIDDEN_FIELDS环境变量来隐藏指定的字段。例如，设置"TRENDS_HUB_HIDDEN_FIELDS": "cover"会隐藏所有工具的封面图字段；设置"TRENDS_HUB_HIDDEN_FIELDS": "get_weibo_trending:cover"则只隐藏微博热搜的封面图。问题五：这个服务器是完全免费的吗？解决方案：是的，该项目完全开源免费。它底层依赖的数据源都是各个平台公开展示的页面或公开的API，因此没有额外的费用。你可以放心使用。七、总结mcp-trends-hub是一个精准解决“信息过载”痛点的高质量MCP服务器。它把分散在全网数十个平台的热点信息，通过一个统一、标准化的接口，送到了你的AI助手面前。这个项目的最大亮点在于其丰富的数据源和极低的使用门槛。中文互联网的主流热榜几乎全部覆盖，同时还包含了多家国际知名媒体的新闻。通过npx mcp-trends-hub，你可以在两分钟内让你的AI获得洞察全网热点的能力。此外，它的定制化选项（隐藏字段、添加RSS）也考虑到了用户个性化的需求。对于任何希望紧跟时代潮流的内容创作者、市场研究人员、科技爱好者，或者只是想每天高效“刷”新闻的普通用户，mcp-trends-hub都是一个不可多得的工具。它让你的AI从一个对话者，升级为一个全知全能的热点观察员。如果你还在为每天看不完的热点而焦虑，或者希望你的AI能帮你主动筛选信息，请立即安装mcp-trends-hub。你将体验到，什么叫做“世界热点，尽在对话之间”。
你是否曾经因为找不到某个几个月前的文档而烦恼？或者你的电脑上散落着成千上万个文件，让你在需要的时候总是大海捞针？如果能让你的AI助手，像本地搜索引擎一样快速、精准地搜索你电脑上的每一个文件，甚至支持复杂的搜索语法，会不会解决这个困扰？这正是mcp-everything-search为你带来的能力。mcp-everything-search是一个模型上下文协议服务器，它为Windows、macOS和Linux系统提供了极速的文件搜索能力。在Windows上，它利用强大的Everything搜索引擎，实现近乎瞬时的文件查找；在macOS上，它调用系统自带的Spotlight数据库；在Linux上，则通过locate或plocate命令实现高效检索。通过这个服务器，你的AI可以像你一样“看到”并搜索你硬盘上的所有文件。项目基本信息信息项详情项目名称mcp-everything-searchGitHub地址https://github.com/mamertofabian/mcp-everything-search项目描述暂无描述作者mamertofabian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2026-04-22一、项目介绍mcp-everything-search的核心是一个名为search的工具。通过这个工具，你的AI可以像使用本地文件搜索软件一样，快速检索你电脑上的文件和文件夹。这个服务器的精妙之处在于，它针对不同操作系统使用了最合适的底层技术。在Windows上，它利用的是Everything这款久负盛名的搜索工具。Everything通过直接读取NTFS文件系统的USN日志，能够实现毫秒级的全盘文件搜索。通过调用Everything SDK，这个服务器继承了Everything的所有强大能力，包括复杂的搜索语法、正则表达式支持、以及按多种条件排序的功能。在macOS上，它调用系统内置的mdfind命令，该命令底层使用Spotlight索引。这意味着你可以搜索文件名、文件内容，甚至是文件的元数据（如作者、关键词）。在Linux上，它则使用locate或plocate命令，这些工具通过预先生成的文件名数据库实现快速搜索。这个服务器将这些跨平台、差异巨大的底层技术，统一成了一个简单易用的MCP工具。你的AI不需要关心你用的是Windows、Mac还是Linux，只需要使用统一的参数，就能获得一致的文件搜索体验。二、核心优势极致的搜索速度：尤其是在Windows平台上，得益于Everything引擎，你可以在数百万个文件中瞬时找到目标文件。这种速度是操作系统自带的搜索功能难以比拟的。你的AI在调用这个工具时，几乎感觉不到延迟，能够立即返回结果。跨平台的一致性：无论你使用什么操作系统，你的AI都能通过同一套参数（query、max_results、match_path等）进行文件搜索。服务器在后台处理了所有平台差异，让你和AI无需关心底层实现。这对于跨平台工作的团队或拥有多种设备的个人来说非常方便。强大的搜索语法（Windows）：在Windows上，它继承了Everything丰富的高级搜索语法。你可以使用*.jpg查找所有图片，用datemodified:today查找今天修改过的文件，用size:>1mb查找大文件，甚至可以使用布尔运算符和通配符组合出非常复杂的查询。这让精准搜索变得极其高效。灵活的排序和过滤：search工具提供了多达14种排序方式，你可以按文件名、路径、大小、扩展名、创建日期、修改日期进行升序或降序排列。结合max_results参数，你可以轻松地让AI帮你找出“最大的10个文件”或“最近修改过的5个文档”。三、适用场景场景一：快速找回遗忘的文档。这是最日常的需求。你可以问：“帮我找一下上个月我修改过的，文件名里包含‘项目报告’的Word文档。” AI会调用搜索工具，使用*.docx和datemodified:lastmonth等语法，瞬间定位到目标文件。场景二：磁盘空间清理。你可以让AI帮你找出硬盘上的“大户”。“请搜索我电脑上所有大于100MB的文件，按大小从大到小排序，只列出前20个。” AI会返回一个大文件列表，帮助你决定哪些可以删除或归档。场景三：批量文件管理。当你有规律地组织文件时，可以让AI帮忙。“找出我下载文件夹里所有的PDF文件，把它们按照修改日期排序，然后告诉我有哪些是上周下载的。” AI不仅可以列出，还能结合其他MCP工具（如文件系统服务器）执行移动或删除操作。场景四：代码或项目文件定位。开发者可以在海量代码文件中快速定位。“帮我搜索整个项目中所有包含‘authentication’这个词的Python文件路径。” AI能迅速返回匹配的文件列表，节省在IDE中手动搜索的时间。场景五：跨平台脚本和自动化。如果你在多平台环境下编写自动化脚本，可以使用这个服务器统一的接口来实现文件查找，而不需要为每个平台编写不同的代码逻辑。四、安装教程安装步骤依操作系统不同而有差异。Windows需要额外安装Everything工具和SDK，而macOS和Linux则简单得多。第一步：根据你的操作系统完成前置准备Windows用户：下载并安装 Everything 搜索引擎。安装完成后，确保Everything服务正在运行（通常它会自动随系统启动）。下载 Everything SDK。解压缩后，你需要找到Everything64.dll文件（若系统为32位，则为Everything32.dll），并记下它的完整路径，例如C:\Everything-SDK\dll\Everything64.dll。macOS用户：无需额外操作，系统已自带mdfind命令。Linux用户：确保locate或plocate已安装。在Ubuntu/Debian上，运行sudo apt-get install plocate。安装后，运行sudo updatedb来初始化文件数据库。第二步：安装MCP服务器推荐使用uv和uvx，这是最干净、最快捷的方式。首先，确保已安装uv（一个快速的Python包管理器）。安装命令如下：macOS 或 Linux:curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shWindows:powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"第三步：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/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json根据你的操作系统，添加相应的配置。Windows配置（请将EVERYTHING_SDK_PATH替换为你的Everything64.dll的真实路径）：{ "mcpServers": { "everything-search": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-everything-search"], "env": { "EVERYTHING_SDK_PATH": "C:\\完整\\路径\\到\\Everything64.dll" } } } }macOS或Linux配置：{ "mcpServers": { "everything-search": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-everything-search"] } } }第四步：重启并验证保存配置文件，完全退出Claude Desktop并重新启动。在新的对话中，尝试提问：“请帮我搜索一下我的电脑里所有的.txt文件，只返回5个。”如果配置成功，AI会调用search工具，并返回一个包含文件名、路径、大小和修改日期的列表。五、使用示例配置完成后，你就可以用自然语言指挥AI搜索你电脑上的任何文件了。示例一：基础文件搜索你问：“帮我找一下我电脑上所有的PDF文件。”AI会调用search工具，设置query: "*.pdf"，并返回所有找到的PDF文件路径（默认100条）。示例二：高级搜索（Windows）你问：“帮我找出下载文件夹里，今天修改过的，并且文件名包含‘budget’这个词的Excel文件。”AI会构建一个复杂的查询：query: "downloads\ budget *.xlsx datemodified:today"。这里假设Everything语法支持路径和关键词的组合。示例三：按大小排序搜索你问：“搜索所有的视频文件（mp4, mkv），按文件大小排序，从大到小，只给我最大的5个。”AI会设置query: "*.mp4 | *.mkv"，sort_by: 6（按大小从大到小），max_results: 5。示例四：按日期排序。你问：“帮我找到最近一周我修改过的所有文档，按修改时间从新到旧排序。”AI会使用datemodified:lastweek语法（取决于平台支持），并设置sort_by: 14（按修改日期从新到旧）。示例五：使用正则表达式（Windows）你问：“用正则表达式搜索文件名以数字开头，后面跟着‘_report’的文件。”AI会设置match_regex: true，query: "^[0-9].*_report"。六、常见问题问题一：Windows下搜索提示找不到Everything SDK或无法初始化。解决方案：请确认你在配置文件中正确设置了EVERYTHING_SDK_PATH环境变量，路径指向真实的Everything64.dll文件。如果Everything服务未运行，SDK也无法工作。请检查系统托盘是否有Everything图标，或手动启动Everything。此外，请确保你下载的SDK版本与你的操作系统位数（32位/64位）匹配。问题二：在Linux上搜索返回结果为空或很少。解决方案：locate命令是基于一个预先生成的数据库进行搜索的。这个数据库通常每天通过cron任务更新一次。新创建的文件不会立即被搜索到。请手动运行sudo updatedb来更新数据库，然后再尝试搜索。如果问题依旧，确认locate命令在终端中单独运行是有效的。问题三：在macOS上搜索似乎只能搜到文件名，不能搜文件内容？解决方案：mdfind命令既可以搜文件名也可以搜内容，但本服务器目前主要实现的是文件名匹配。如果你想搜索文件内容，可以在查询中包含内容关键词。例如，搜索“专利”可能会找到文件名不含“专利”但内容包含该词的文件。具体行为取决于Spotlight索引的配置。问题四：Windows Everything语法非常强大，但我如何知道怎么写？解决方案：可以参考项目中的SEARCH_SYNTAX.md文件，或者访问Everything官方文档。一些常用的技巧包括：使用|代表“或”（OR），使用 < >代表大于或小于（如size:>1mb），使用datemodified:today/yesterday/thisweek等。你可以先在Everything软件中测试好语法，再让AI通过服务器执行。问题五：这个服务器会搜索我所有的文件吗？有没有隐私风险？解决方案：该服务器的功能仅响应AI的搜索请求。它不会主动上传任何数据。你的搜索请求和结果只会保留在你自己的电脑和与AI客户端的通信中。为了隐私安全，不要将搜索功能授权给不可信的AI或场景。服务器本身不提供额外的访问控制，任何能调用此工具的AI都能搜索其有权访问的文件系统。七、总结mcp-everything-search是一个实用、高效且设计巧妙的MCP服务器。它将不同操作系统上最优秀的本地文件搜索工具，通过一个统一的接口，无缝地暴露给了AI客户端。该项目最大的亮点在于其对Windows平台Everything引擎的深度集成。为Windows用户提供了可能是最快的文件搜索体验。同时，它对macOS和Linux的支持也非常务实，没有重新发明轮子，而是直接利用了系统已有的成熟工具。对于个人用户，它是找回丢失文件、管理磁盘空间的利器。对于开发者，它是构建需要本地文件感知的AI应用的基础组件。它的跨平台特性，也让开发者在编写相关自动化脚本时，能大大减少工作量。如果你经常在电脑上找不到文件，或者希望你的AI助手能更了解你的本地文件世界，mcp-everything-search绝对值得你立即尝试。尤其对于Windows用户，它将带给你前所未有的文件搜索速度体验。
想象一下，你正在为你的AI助手配置各种能力，比如让它能安全地读写你电脑上的文件、操作Git仓库、甚至是访问PostgreSQL数据库。你不需要从零开始编写这些代码，也不需要到处寻找第三方的实现。你只需要来到一个地方，复制几行配置，你的AI就立刻拥有了这些强大的工具。这正是官方的servers仓库所做的事情。servers仓库是模型上下文协议的官方参考实现集合。它由协议维护团队直接管理，提供了多个高质量、标准化的MCP服务器实现，并有详细的文档和示例。无论你是想为自己的AI客户端增加实用功能，还是想学习如何构建自己的MCP服务器，这个仓库都是你的第一站。项目基本信息信息项详情项目名称serversGitHub地址https://github.com/modelcontextprotocol/servers项目描述Model Context Protocol Servers作者modelcontextprotocol开源协议Other开源状态公开状态LanguagesTypeScript, Python, JavaScript支持平台Windows / macOS / Linux / Web最后更新2026-04-27一、项目介绍servers仓库是MCP生态系统的核心组成部分。它是一个精心策划的集合，包含了两大类资源：第一类是官方参考服务器。这些服务器由MCP指导小组维护，旨在作为教学示例，展示如何使用MCP SDK构建不同类型的服务器。它们涵盖了许多通用场景，例如文件系统操作、Git仓库交互、网页内容抓取、知识图谱记忆等。虽然它们被明确标记为“非生产环境就绪”，但它们的代码质量高、注释清晰，是开发者学习MCP服务器开发的最佳教材。第二类是生态系统索引。仓库中维护着一个庞大的社区资源和框架列表。你可以在这里找到几乎所有主流编程语言（从Python、TypeScript到Go、Rust、PHP等）的MCP SDK和框架。此外，它还索引了大量第三方MCP服务器、管理工具、客户端和教程资源，是整个MCP世界的导航图。值得注意的是，随着MCP生态的快速发展，官方已经将第三方服务器的列表职责移交给了更专业的MCP Registry。因此，这个仓库现在更加聚焦于其核心使命：维护高质量的参考实现，并作为生态资源的索引门户。二、核心优势官方权威，质量保证：作为MCP协议的官方仓库，这里的参考服务器由协议维护者直接编写和审核。它们严格遵循MCP规范，展示了最佳实践。对于想理解“正确的MCP服务器应该怎么写”的开发者来说，没有比这更权威的来源了。一书在手，天下我有：这个仓库是一个微型的MCP生态中心。你不仅能找到官方的参考实现，还能发现几乎所有社区贡献的SDK、框架、客户端和管理工具。无论是寻找某个特定功能的服务器，还是想了解当前MCP生态的全貌，这里都是理想的起点。参考价值极高：每个参考服务器都精心设计，以突出MCP的某个特定方面。例如，Everything服务器是一个测试工具，展示了提示、资源和工具三大核心原语；Fetch服务器专注于网页内容的高效获取；Memory服务器则实现了一个基于知识图谱的持久记忆系统。通过这些具体的例子，你可以直观地理解MCP的抽象概念。开箱即用的便利性：仓库中的所有TypeScript和Python服务器都可以通过npx或uvx命令直接运行，无需克隆代码或手动安装依赖。这使得在Claude Desktop等客户端中配置和使用这些服务器变得异常简单，通常只需要在配置文件中添加几行JSON。三、适用场景场景一：为你的AI客户端快速添加实用功能。这是最直接的应用场景。通过配置官方参考服务器，你可以让你的Claude Desktop或Cursor立刻拥有以下能力：使用@modelcontextprotocol/server-filesystem让AI安全地读写你指定的目录使用mcp-server-git让AI克隆仓库、查看提交历史、创建分支使用@modelcontextprotocol/server-memory让AI拥有跨会话的持久记忆使用@modelcontextprotocol/server-time让AI进行时间查询和时区转换场景二：学习MCP服务器开发的标准范式。如果你是开发者，想为MCP生态贡献自己的力量，这个仓库是必读的。你可以研究src/目录下每个服务器的实现，学习如何组织代码、如何处理工具调用、如何管理资源。官方SDK的使用方法在这里得到了最规范的展示。场景三：探索MCP生态，发现社区资源。当你需要解决某个特定问题（例如构建一个Slack机器人、集成Google Drive）时，可以在这个仓库的资源列表中找到相关的社区项目和框架。它也列出了像Smithery、mcp-get这样的管理工具，以及各种语言的SDK，帮助你更快地找到合适的工具。场景四：安全评估与尽职调查。由于官方服务器是参考实现，它们经过了社区的安全审查。你可以基于这些实现来评估自己构建的系统安全性。同时，仓库明确指出了每个服务器的定位（非生产就绪），这有助于你做出正确的技术选型。四、安装教程由于这是一个仓库集合，并非单一的服务器，因此没有统一的安装步骤。下面以最常用的Filesystem服务器为例，演示如何配置到Claude Desktop中。第一步：找到你的Claude Desktop配置文件macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json第二步：添加服务器配置使用文本编辑器打开该文件，在mcpServers对象中添加以下内容。注意，你需要指定一个允许Filesystem服务器访问的目录路径，例如/Users/你的用户名/Documents。{ "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/你的用户名/Documents"] } } }Windows用户请注意，需要将命令包装一下：{ "mcpServers": { "filesystem": { "command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:\\Users\\你的用户名\\Documents"] } } }第三步：重启Claude Desktop完全退出应用并重新启动。现在，你可以尝试让AI读取你Documents目录下的一个文件，例如：“请帮我列出我的Documents文件夹里有哪些文件。”配置Memory服务器示例{ "mcpServers": { "memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"] } } }配置Git服务器示例注意：Git服务器是Python实现，需要使用uvx。{ "mcpServers": { "git": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-git", "--repository", "/完整/路径/到/你的/git/仓库"] } } }五、使用示例配置好服务器后，你就可以在对话中使用这些强大的工具了。以下是每个参考服务器的典型用法。Filesystem服务器示例你问：“请读取我的文档目录下的‘project-plan.md’文件，然后总结一下其中的主要里程碑。”AI会调用read_file工具（如果已实现），读取指定路径的文件内容，然后进行总结。你问：“在我的下载文件夹里新建一个名为‘test’的文件夹。”AI会调用create_directory工具，在授权的目录下执行创建操作。Memory服务器示例你问：“记住，我是一名专注于人工智能的软件工程师。”AI会调用create_entities工具，将这个事实存储到知识图谱中。下次对话时，如果你问“我是谁？”，AI能基于记忆回答。你问：“我和‘MCP协议’之间是什么关系？”AI会查询知识图谱，分析节点之间的关系，然后回答你可能正在学习或研究MCP协议。Git服务器示例你问：“帮我查看一下当前仓库最近3次的提交记录。”AI会调用git_log工具，返回提交历史。你问：“创建一个名为‘feature/new-ui’的新分支，并切换过去。”AI可以执行git_checkout或git_branch工具，完成分支操作。Fetch服务器示例你问：“请抓取‘https://modelcontextprotocol.io’这个网站的内容，然后用中文总结一下MCP是什么。”AI会调用fetch工具，读取网页的干净内容，然后基于全文回答。六、常见问题问题一：我按照配置添加了服务器，但Claude Desktop提示找不到npx命令。解决方案：这通常意味着Node.js未正确安装或未添加到系统PATH。请确保你已安装Node.js 18或更高版本，并能在终端中运行npx --version。如果不行，请重新安装Node.js，并勾选“添加到PATH”选项。安装后重启电脑，再重启Claude Desktop。问题二：Filesystem服务器提示权限错误，无法读写文件。解决方案：Filesystem服务器的设计是安全的，它只能访问你在配置中明确指定的目录及其子目录。请检查你的配置，确保路径正确无误。如果你要访问的文件夹不在该路径下，你需要修改配置，将其添加到参数列表中，例如：args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/folder1", "/path/to/folder2"]。问题三：Git服务器提示找不到Git仓库。解决方案：配置Git服务器时，--repository参数需要指向一个已经初始化的Git仓库的根目录（即包含.git文件夹的目录）。请确认路径正确，并且该目录确实是一个有效的Git仓库。你可以先在终端中进入该目录，运行git status测试一下。问题四：Memory服务器的记忆是永久保存的吗？解决方案：Memory服务器默认将知识图谱数据存储在本地文件中。这意味着在你关闭Claude Desktop并重新打开后，之前的记忆仍然存在。如果你希望重置记忆，可以删除服务器生成的数据文件。具体的文件位置取决于服务器的实现，通常会在项目文档中说明。问题五：这些官方服务器可以在生产环境中使用吗？解决方案：官方明确说明这些服务器是参考实现，主要用于教学和演示目的，不建议直接用于生产环境。在生产环境中，你需要根据自己的安全需求、性能要求和业务逻辑，构建定制化的服务器。不过，你可以将官方服务器的代码作为坚实的基础，进行修改和增强。七、总结servers仓库是整个MCP生态的基石和灯塔。它不仅仅是一个代码仓库，更是一个学习中心、一个资源导航和一个质量标杆。作为官方项目，它有着无与伦比的权威性和可信度。对于普通用户，它是为AI客户端快速添加实用功能的最便捷途径。通过简单的配置，你的AI就能获得操作文件、管理Git、持久记忆等诸多能力。对于开发者，它是学习MCP服务器开发的最佳教材，每一行代码都体现了官方的最佳实践。对于整个社区，它维护着庞大的生态资源索引，让每个人都能轻松找到所需的信息和工具。这个仓库的活跃度令人惊叹——超过8.4万颗星、800多位贡献者、4000多次提交，这足以证明MCP生态的蓬勃生机。无论你是MCP的新手还是老手，无论你是使用者还是开发者，servers仓库都应该是你浏览器书签中最重要的一个。如果你还没有探索过这个宝藏仓库，现在就是最好的时机。去为你的AI助手解锁文件系统访问、Git操作、持久记忆等神奇能力吧。你一定会惊讶于，几行配置能给AI带来的巨大改变。
你是否曾经希望AI不仅能告诉你搜索结果的链接，还能直接读取链接里的内容，并基于全文回答你的问题？如果它还能像一位专业研究员一样，使用高级搜索语法精确锁定你需要的PDF文档或特定网站的信息，是不是听起来更像一个理想的研究助理？这正是mcp-server-serper所实现的能力。mcp-server-serper是一个基于TypeScript的模型上下文协议服务器，它通过集成Serper API，为你提供了强大的网页搜索和内容抓取能力。与许多其他搜索工具不同，它不仅仅返回链接和摘要，还能根据指令抓取指定网页的完整内容，让你的AI真正能够“读”到你指定的文章、文档或论坛帖子。项目基本信息信息项详情项目名称mcp-server-serperGitHub地址https://github.com/marcopesani/mcp-server-serper项目描述Serper MCP Server supporting search and webpage scraping作者marcopesani开源协议MIT License开源状态公开状态LanguagesTypeScript, JavaScript支持平台Windows / macOS / Linux / Web最后更新2026-04-12一、项目介绍mcp-server-serper的核心是两个强大而互补的工具：google_search和scrape。google_search工具并非简单的关键词查询。它利用Serper API，返回结构极其丰富的搜索结果。除了标准的“自然搜索结果”列表，它还能提供“知识图谱”信息（如一个实体的简介、图片）、用户常问的问题列表，以及相关的搜索建议。更重要的是，它完全支持谷歌的高级搜索语法。你可以使用site:限定域名，用filetype:搜索特定格式的文件，用before:和after:限定时间范围，甚至使用exact进行精确短语匹配。scrape工具则是这个服务器的另一大王牌。当你的AI找到一个感兴趣的网页链接后，它可以调用这个工具，像浏览器一样“打开”该网页，并智能地提取出干净的、适合阅读的内容。它能获取页面的纯文本、可选的Markdown格式、JSON-LD结构化数据和头部元信息。这意味着AI可以基于某篇文章的全文内容来回答你的问题，而不是只依赖一个摘要。二、核心优势搜索与抓取的完美闭环：这是该项目最独特的优势。许多MCP服务器只提供搜索，返回列表后就结束了。而mcp-server-serper构建了一个完整的“发现-理解”工作流：先用google_search在海量信息中发现线索，再用scrape深入理解线索指向的内容。你的AI可以真正做到从搜索到分析的全流程自动化。企业级的搜索能力：基于Serper API，它提供的是谷歌搜索的官方数据通道，结果质量、准确性和广度都有保障。相比一些逆向工程或不稳定的免费搜索方案，Serper API稳定、快速，并且提供了丰富的结构化数据（如知识图谱），这些都是普通网页抓取难以获取的。强大的高级搜索语法：它不只是把关键词传给谷歌。你可以像在谷歌搜索框里一样，使用site:github.com mcp server来只搜GitHub，或者用filetype:pdf "machine learning"来查找PDF文档。这种精细化的控制力，让你能进行高度定向的信息挖掘。开箱即用的内容抓取：scrape工具不是简单的下载网页源码，而是经过智能解析，自动去除了导航栏、广告、页脚等噪音内容，返回文章的主体。它还能保留文档结构（如标题、段落），并提取出对搜索引擎优化非常有用的元数据和JSON-LD数据。三、适用场景场景一：深度研究助手。当你要深入调研一个主题时，可以让AI先搜索，然后自动抓取排名靠前的几个结果进行全文分析。例如：“搜索‘2026年Serverless架构最佳实践’，然后抓取搜索结果中前3个页面的全文内容，最后帮我总结它们共同提到的核心挑战。”场景二：技术文档问题解答。你可以让AI针对特定的技术栈进行搜索和抓取。“搜索‘LangChain LCEL语法’的官方文档，抓取内容后告诉我如何构建一个简单的RAG链。” AI可以找到文档链接，抓取内容，然后基于准确的官方文档回答你。场景三：竞争情报分析。让AI搜索你的竞争对手或行业关键词，然后抓取它们的特定页面（如产品页、博客），分析其产品特性、定价策略或内容主题。“请搜索‘人工智能写作助手’的主要产品，然后抓取这些产品官网的‘功能’页面，对比它们的特色功能差异。”场景四：内容验证与事实核查。当AI根据自身知识给出一个观点时，你可以要求它联网验证。“请搜索‘Python 3.12中关于f-string的最新改进’，并抓取Python官方的whatsnew页面内容，核实一下刚才你说的特性是否准确。” 这能极大地提高信息的可靠性。场景五：自动化内容监测。配合定时任务，你可以定期让AI搜索特定关键词，抓取新出现的网页内容，然后生成摘要或报告。例如，每天早上8点，搜索并抓取“大语言模型 新论文”的前5个结果，帮你时刻跟踪前沿动态。四、安装教程使用mcp-server-serper前，你需要一个Serper API密钥。Serper是一项付费服务，但通常注册时会提供一定额度的免费试用积分。第一步：获取Serper API密钥访问 Serper 官网，注册一个账号。登录后，在仪表盘中你会看到你的API密钥。复制并妥善保存它。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/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your_api_key_here替换为你的真实Serper API密钥。{ "mcpServers": { "serper-search": { "command": "npx", "args": ["-y", "serper-search-scrape-mcp-server"], "env": { "SERPER_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }第三步：重启并验证保存配置文件，然后完全退出你的MCP客户端并重新启动。在新的对话中，尝试提问：“请帮我用谷歌搜索一下‘MCP协议的最新进展’，只返回前5个结果。”如果配置成功，AI会调用google_search工具，并返回结构化的搜索结果。你可以进一步让它抓取某个结果链接：“请抓取第一个结果链接的全文内容，并总结核心观点。”五、使用示例配置完成后，你就可以像指挥一个全能研究员一样，指挥你的AI进行搜索和深入阅读。示例一：基础搜索与高级语法你问：“请搜索‘site:github.com mcp-server’这个关键词，帮我看看有哪些有趣的MCP服务器项目。”AI会调用google_search，并正确使用高级语法site:来限制搜索结果。示例二：搜索并抓取分析你问：“搜索‘2025年WebAssembly发展趋势’，然后抓取搜索结果中第一个链接的全文，并用中文总结这篇文章的三大核心论点。”AI会先执行搜索，获得第一个链接，然后调用scrape工具抓取该链接的完整内容，最后基于全文进行总结。这个过程完全自动化。示例三：利用知识图谱信息你问：“帮我搜索‘Anthropic公司’，并告诉我它的知识图谱信息里显示的总部在哪里。”AI会调用google_search，搜索结果中会包含一个knowledgeGraph字段。AI能从该字段中提取出地点的具体信息，而不仅仅是看网页摘要。示例四：时间限定搜索你问：“搜索过去一周内，关于‘TypeScript 5.5’的相关文章，并抓取其中一篇看起来最权威的。”AI可以使用after:高级语法（例如after:2026-04-19）来限定时间范围，然后进行搜索和抓取。示例五：内容对比抓取你问：“分别搜索并抓取‘React’和‘Vue’的官方文档首页，对比它们入门示例的复杂程度。”AI会进行两次独立的“搜索+抓取”工作流，然后将两份全文内容进行对比分析。六、常见问题问题一：搜索时提示“API密钥无效”或返回错误。解决方案：请仔细检查你在配置文件中填写的SERPER_API_KEY是否正确，注意不要有多余的空格或引号。同时，登录Serper官网，确认你的账户状态正常，API密钥没有过期，并且账户内有足够的积分或已绑定有效的支付方式。免费试用额度用完后，API将停止响应。问题二：scrape工具抓取某些网页时失败或内容混乱。解决方案：scrape工具的原理是模拟浏览器请求并解析HTML。对于需要登录才能访问的页面（如Facebook帖子）、大量依赖JavaScript动态渲染的单页应用，或者有严格反爬机制的网站，抓取可能会失败或只得到不完整的内容。对于这类网站，可以尝试寻找其“打印”版本或RSS订阅源。通常，新闻、博客和技术文档的抓取成功率非常高。问题三：高级搜索语法似乎不生效。解决方案：请确认你使用语法时的格式完全正确。例如，site:example.com（无空格），filetype:pdf。多个条件可以用空格组合。你可以先在谷歌搜索框中测试你的语法是否能返回预期结果，然后再让AI通过服务器尝试。另外，某些语法组合可能超出免费API的支持范围。问题四：搜索结果的“知识图谱”信息有时为空。解决方案：知识图谱是谷歌针对特定实体（如名人、公司、地点）提供的结构化信息，并非对所有搜索词都有覆盖。对于长尾或非实体类关键词，knowledgeGraph字段可能不存在。这是正常现象，AI应该能优雅地处理这种情况，并继续依赖有机搜索结果。问题五：我的搜索和抓取需求很大，有哪些成本优化建议？解决方案：Serper API按查询次数收费。为了控制成本，可以采取几个策略：一是充分利用高级搜索语法，让第一次搜索就非常精准，减少无效搜索；二是信任scrape工具返回的Markdown或纯文本内容，避免为了获取非必要数据而重复抓取；三是考虑缓存常见问题的搜索结果，不要每次都向API请求。对于生产环境，可以与项目作者探讨是否有更优惠的套餐。七、总结mcp-server-serper是一个设计精良、功能强大的MCP服务器。它完美地诠释了“搜索只是开始”这一理念，通过将高质量的谷歌搜索与智能的网页抓取相结合，构建了一个完整的信息获取和分析流水线。项目的最大亮点在于其闭环能力。AI不仅知道去哪里找信息，还能真正“阅读”和理解信息。这赋予了它远超普通聊天助手的自主研究能力。同时，它对高级搜索语法的深度支持，使其成为一个足以应对专业级信息检索需求的工具。对于普通用户，它是让AI变得真正“有用”和“可信”的关键，因为它能基于最新、最具体的源内容来回答问题。对于开发者，它是构建下一代信息密集型AI应用的坚实基础。它的代码结构清晰，测试完善，也是一个很好的学习范例。如果你希望你的AI助手从一个健谈的聊天对象，升级为一个能独立深入研究和分析问题的全能研究员，那么mcp-server-serper是你不可或缺的工具。
想象一下，你正在设计一份演示文稿，需要一张“未来主义建筑”的高质量图片。你不需要离开聊天界面，也不用打开浏览器去Unsplash上搜索。你只需要告诉你的AI助手一句：“帮我找一张竖版的、蓝色调的未来主义建筑照片。”几秒钟内，AI就会返回几张精美的、可直接使用的图片链接。这正是unsplash-mcp-server带来的体验。unsplash-mcp-server是一个模型上下文协议服务器，它将全球最大的高品质免费图片库Unsplash的搜索能力，无缝接入到你的AI客户端中。通过这个简洁而强大的工具，你的AI可以直接为你搜索和推荐数百万张免版权的专业摄影作品。项目基本信息信息项详情项目名称unsplash-mcp-serverGitHub地址https://github.com/hellokaton/unsplash-mcp-server项目描述🔎 A MCP server for Unsplash image search.作者hellokaton开源协议MIT License开源状态公开状态LanguagesPython支持平台Windows / macOS / Linux / Web最后更新2026-04-24一、项目介绍unsplash-mcp-server的核心功能非常专注：它只提供了一项工具，但这一工具足以满足几乎所有图片搜索需求。这个工具就是search_photos。通过search_photos，你的AI可以将你的自然语言需求，转化为精确的Unsplash图片搜索。你可以指定搜索的关键词，也可以设置多个筛选条件，包括图片的色系、方向以及排序方式。服务器会将搜索到的图片列表返回给AI，其中包含了每张图片的预览图、摄影师信息、下载链接等丰富元数据。整个项目完全使用Python编写，结构极其清晰。它的安装和使用方式也非常灵活，既可以通过uv Python包管理器直接运行，也支持通过Docker容器化部署。对于追求极致便捷的用户，它还提供了通过Smithery平台一键安装到Cursor、Windsurf等主流IDE的功能。二、核心优势聚焦核心需求，体验纯粹：与那些功能复杂的“瑞士军刀”式服务器不同，unsplash-mcp-server只做一件事——搜索Unsplash图片，并且做得非常好。它的简洁性意味着更少的出错可能性和更低的认知负担。你和你的AI都知道，当需要图片时，就应该调用这个工具。利用全球最大的免费图库：Unsplash是无数设计师、博主和内容创作者的图片首选来源。所有图片均可免费用于商业和非商业项目，无需署名（虽然署名是礼貌的）。通过这个服务器，你的AI可以直接访问这个拥有数百万高质量图片的宝库。丰富的筛选能力：它不仅仅是一个关键词搜索。你可以按orientation（方向）精确寻找横图、竖图或方图，按color（色系）找到符合品牌色调的图片，还可以自定义每页返回的数量（per_page，默认10，最大30）。这种精细化的搜索能力，让你能非常精确地找到最符合需求的视觉素材。多种便捷的安装路径：项目考虑到了不同用户的需求。对于普通用户，通过Smithery可以一键安装到IDE。对于喜欢手动控制的用户，可以使用uv命令在终端中安装和运行。对于需要集成到复杂环境的用户，Docker镜像提供了高度一致性。这种灵活性大大降低了使用门槛。三、适用场景场景一：内容创作与文章配图。无论你是在写博客、做微信公众号文章，还是制作PPT，都可以让AI帮你寻找配图。“帮我找一张关于‘团队协作’的图片，要求横图，暖色调。” AI会立刻返回几张合适的Unsplash图片链接，供你选择使用。场景二：设计灵感搜集。如果你是设计师或艺术指导，可以在对话中快速搜集灵感。“请搜索关键词‘极简主义海报’，方向选方图，找5张最受欢迎的。” 你可以快速浏览图片，而不必在Unsplash的搜索页面间来回切换。场景三：产品与UI设计原型。在设计网站或应用界面时，经常需要占位图片来演示效果。你可以让AI：“找一张高质量的‘笔记本电脑办公’的场景图，竖版，用来做登录页的背景。” 这比自己去图库中翻找要高效得多。场景四：自动化为项目生成配图集。结合自动化脚本，你可以让程序定期运行这个服务器，为你的项目自动搜集一批主题相关的图片。例如，一个每日更新的“科技新闻”简报，可以每天自动搜索“technology”关键词并随机选择一张作为头图。场景五：快速演示与原型验证。当你在产品演示或向客户提案时，需要快速生成一些视觉素材来支撑你的想法。通过在对话中实时搜索和展示图片，你可以让演示文稿或原型看起来更加专业和完整，提升说服力。四、安装教程使用unsplash-mcp-server前，你需要一个Unsplash API访问密钥。获取过程完全免费。第一步：获取Unsplash Access Key访问 Unsplash 开发者平台，注册或登录你的Unsplash账号。点击“Your apps”，然后点击“New Application”创建一个新应用。填写应用名称等基本信息（可随意填写），同意开发者条款后提交。创建成功后，在应用详情页面你会看到一个 Access Key。这是一串字符，请复制并妥善保存。第二步：选择一种方式安装服务器这个服务器有多种安装方式。这里我们推荐使用uv直接运行，这是最干净、最快速的方式。首先，确保你的系统安装了Python 3.8或更高版本。然后，安装uv包管理器：macOS 或 Linux:curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shWindows:powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"第三步：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/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YOUR_ACCESS_KEY_HERE替换为你的Unsplash Access Key。{ "mcpServers": { "unsplash": { "command": "npx", "args": ["-y", "@hellokaton/unsplash-mcp-server"], "env": { "UNSPLASH_ACCESS_KEY": "YOUR_ACCESS_KEY_HERE" } } } }注意： 如果你更喜欢使用uv运行本地克隆的版本，配置会稍有不同，但使用npx运行官方包是最简单的。第四步：重启并验证保存配置文件，然后完全退出你的MCP客户端并重新启动。在新的对话中，尝试提问：“帮我搜索5张关于‘海洋’的图片，方向为横图。”如果配置成功，AI会调用search_photos工具，并返回一个包含图片链接、描述和摄影师信息的列表。你可以直接点击链接查看图片。五、使用示例配置完成后，你就可以用非常自然的语言指令，让AI帮你搜索Unsplash上数百万计的图片了。示例一：基础关键词搜索你问：“帮我找一些关于‘咖啡’的高清图片，要竖版的。”AI会调用search_photos，设置query: "coffee", orientation: "squarish"（竖版对应的参数值可能为squarish或portrait，具体取决于API映射），并返回结果。示例二：按色系和方向搜索你问：“我需要一张‘绿色’调、横版、适合做网站banner的‘自然风景’图片。”AI会构建一个精确的搜索：query: "nature landscape", color: "green", orientation: "landscape"。示例三：查找最受欢迎的某类图片你问：“请搜索关键词‘科幻城市’，按照受欢迎程度排序，只给我前3张。”AI会使用query: "cyberpunk city"，并可以设置order_by等相关参数（具体支持排序方式请参考API文档）。示例四：一次性获取多张图片用于筛选你问：“帮我搜一下‘宠物狗’，一次返回20张图片，我一并看看。”AI会设置per_page: 20，然后返回一个包含20个结果的列表供你选择。六、常见问题问题一：AI提示“无法搜索图片”，或者返回结果为空。解决方案：首先，请检查你的Unsplash Access Key是否正确填写在配置文件中，并且没有过期。Unsplash的API密钥是长期有效的。其次，确认你的搜索关键词是否为英文。Unsplash API对中文关键词的支持可能不理想，建议使用英文词进行搜索。例如，搜索“cat”而不是“猫”。最后，检查网络连接，确保能够正常访问Unsplash的API服务。问题二：我想搜索的图片方向（如“竖图”）似乎不生效。解决方案：Unsplash API官方支持的orientation参数值通常为landscape（横图）、portrait（竖图）和squarish（方图）。确保你的AI或你在提示词中使用了正确的值。如果你的AI使用了其他词汇，它可能无法正确映射。你可以手动指导AI：“请使用orientation参数为'portrait'来搜索竖图。”问题三：返回的图片链接我无法直接使用，或者要求我署名。解决方案：Unsplash上的图片遵循其自身许可协议，通常允许免费商业使用，无需署名，但官方建议署名以感谢摄影师。服务器返回的链接通常是Unsplash的预览或下载链接，直接可用于网页或演示文稿。如果你需要更高分辨率的原图或遵守特定署名要求，请点击链接进入Unsplash官网页面查看具体说明。问题四：per_page最大只能设置30吗？解决方案：是的，根据Unsplash API的限制，单次请求最多只能返回30张图片。这是API本身的设计，为了保护服务器资源和保证响应速度。如果你需要更多结果，可以调整关键词进行更精确的搜索，或者进行分页请求（如果服务器支持）。问题五：这个服务器需要付费吗？解决方案：项目本身完全免费且开源。Unsplash API对于合理的调用量也是免费的。但Unsplash有权对滥用行为进行限制。对于个人使用和常规软件开发，完全不用担心费用问题。请避免在极短时间内发送大量自动请求。七、总结unsplash-mcp-server是一个教科书级别的“小而美”项目。它精准地切入了一个高频需求——图片搜索，并利用Unsplash这个顶级图库，将能力以最标准、最简洁的MCP工具形式提供给AI客户端。它的最大魅力在于其单一职责和开箱即用。没有复杂的配置，没有令人困惑的多余功能。你配置好API密钥，就能立刻让AI为你的各种创作场景寻找高质量的视觉素材。它的存在，让AI从一个纯文本工具，进化成了也能理解和推荐视觉内容的助理。对于内容创作者、设计师、产品经理，或者任何需要经常为文档、演示、网页寻找配图的人，这个工具都能显著提升效率。它省去了在AI和Unsplash网站之间来回切换和复制粘贴的麻烦，让灵感到素材的距离缩短到一句对话之内。如果你经常为找图而烦恼，我强烈建议你立即尝试unsplash-mcp-server。它会让你感叹：“原来AI帮忙找图，可以这么简单。”
你的AI助手现在不仅能搜索，还能深入任何网页抓取内容进行阅读和分析，这听起来像是未来世界的能力。但通过mcp-server-serper，这一切就在眼前。mcp-server-serper是一个基于TypeScript的模型上下文协议服务器，它通过集成Serper API，为你提供了强大的网页搜索和内容抓取能力。与许多其他搜索工具不同，它不仅仅返回链接和摘要，还能根据指令抓取指定网页的完整内容，让你的AI真正能够“读”到你指定的文章、文档或论坛帖子。项目基本信息信息项详情项目名称mcp-server-serperGitHub地址https://github.com/marcopesani/mcp-server-serper项目描述Serper MCP Server supporting search and webpage scraping作者marcopesani开源协议MIT License开源状态公开状态LanguagesTypeScript, JavaScript支持平台Windows / macOS / Linux / Web最后更新2026-04-12一、项目介绍mcp-server-serper的核心是两个强大而互补的工具：google_search和scrape。google_search工具并非简单的关键词查询。它利用Serper API，返回结构极其丰富的搜索结果。除了标准的“自然搜索结果”列表，它还能提供“知识图谱”信息（如一个实体的简介、图片）、用户常问的问题列表，以及相关的搜索建议。更重要的是，它完全支持谷歌的高级搜索语法。你可以使用site:限定域名，用filetype:搜索特定格式的文件，用before:和after:限定时间范围，甚至使用exact进行精确短语匹配。scrape工具则是这个服务器的另一大王牌。当你的AI找到一个感兴趣的网页链接后，它可以调用这个工具，像浏览器一样“打开”该网页，并智能地提取出干净的、适合阅读的内容。它能获取页面的纯文本、可选的Markdown格式、JSON-LD结构化数据和头部元信息。这意味着AI可以基于某篇文章的全文内容来回答你的问题，而不是只依赖一个摘要。二、核心优势搜索与抓取的完美闭环：这是该项目最独特的优势。许多MCP服务器只提供搜索，返回列表后就结束了。而mcp-server-serper构建了一个完整的“发现-理解”工作流：先用google_search在海量信息中发现线索，再用scrape深入理解线索指向的内容。你的AI可以真正做到从搜索到分析的全流程自动化。企业级的搜索能力：基于Serper API，它提供的是谷歌搜索的官方数据通道，结果质量、准确性和广度都有保障。相比一些逆向工程或不稳定的免费搜索方案，Serper API稳定、快速，并且提供了丰富的结构化数据（如知识图谱），这些都是普通网页抓取难以获取的。强大的高级搜索语法：它不只是把关键词传给谷歌。你可以像在谷歌搜索框里一样，使用site:github.com mcp server来只搜GitHub，或者用filetype:pdf "machine learning"来查找PDF文档。这种精细化的控制力，让你能进行高度定向的信息挖掘。开箱即用的内容抓取：scrape工具不是简单的下载网页源码，而是经过智能解析，自动去除了导航栏、广告、页脚等噪音内容，返回文章的主体。它还能保留文档结构（如标题、段落），并提取出对搜索引擎优化非常有用的元数据和JSON-LD数据。三、适用场景场景一：深度研究助手。当你要深入调研一个主题时，可以让AI先搜索，然后自动抓取排名靠前的几个结果进行全文分析。例如：“搜索‘2026年Serverless架构最佳实践’，然后抓取搜索结果中前3个页面的全文内容，最后帮我总结它们共同提到的核心挑战。”场景二：技术文档问题解答。你可以让AI针对特定的技术栈进行搜索和抓取。“搜索‘LangChain LCEL语法’的官方文档，抓取内容后告诉我如何构建一个简单的RAG链。” AI可以找到文档链接，抓取内容，然后基于准确的官方文档回答你。场景三：竞争情报分析。让AI搜索你的竞争对手或行业关键词，然后抓取它们的特定页面（如产品页、博客），分析其产品特性、定价策略或内容主题。“请搜索‘人工智能写作助手’的主要产品，然后抓取这些产品官网的‘功能’页面，对比它们的特色功能差异。”场景四：内容验证与事实核查。当AI根据自身知识给出一个观点时，你可以要求它联网验证。“请搜索‘Python 3.12中关于f-string的最新改进’，并抓取Python官方的whatsnew页面内容，核实一下刚才你说的特性是否准确。” 这能极大地提高信息的可靠性。场景五：自动化内容监测。配合定时任务，你可以定期让AI搜索特定关键词，抓取新出现的网页内容，然后生成摘要或报告。例如，每天早上8点，搜索并抓取“大语言模型 新论文”的前5个结果，帮你时刻跟踪前沿动态。四、安装教程使用mcp-server-serper前，你需要一个Serper API密钥。Serper是一项付费服务，但通常注册时会提供一定额度的免费试用积分。第一步：获取Serper API密钥访问 Serper 官网，注册一个账号。登录后，在仪表盘中你会看到你的API密钥。复制并妥善保存它。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/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your_api_key_here替换为你的真实Serper API密钥。{ "mcpServers": { "serper-search": { "command": "npx", "args": ["-y", "serper-search-scrape-mcp-server"], "env": { "SERPER_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }第三步：重启并验证保存配置文件，然后完全退出你的MCP客户端并重新启动。在新的对话中，尝试提问：“请帮我用谷歌搜索一下‘MCP协议的最新进展’，只返回前5个结果。”如果配置成功，AI会调用google_search工具，并返回结构化的搜索结果。你可以进一步让它抓取某个结果链接：“请抓取第一个结果链接的全文内容，并总结核心观点。”五、使用示例配置完成后，你就可以像指挥一个全能研究员一样，指挥你的AI进行搜索和深入阅读。示例一：基础搜索与高级语法你问：“请搜索‘site:github.com mcp-server’这个关键词，帮我看看有哪些有趣的MCP服务器项目。”AI会调用google_search，并正确使用高级语法site:来限制搜索结果。示例二：搜索并抓取分析你问：“搜索‘2025年WebAssembly发展趋势’，然后抓取搜索结果中第一个链接的全文，并用中文总结这篇文章的三大核心论点。”AI会先执行搜索，获得第一个链接，然后调用scrape工具抓取该链接的完整内容，最后基于全文进行总结。这个过程完全自动化。示例三：利用知识图谱信息你问：“帮我搜索‘Anthropic公司’，并告诉我它的知识图谱信息里显示的总部在哪里。”AI会调用google_search，搜索结果中会包含一个knowledgeGraph字段。AI能从该字段中提取出地点的具体信息，而不仅仅是看网页摘要。示例四：时间限定搜索你问：“搜索过去一周内，关于‘TypeScript 5.5’的相关文章，并抓取其中一篇看起来最权威的。”AI可以使用after:高级语法（例如after:2026-04-19）来限定时间范围，然后进行搜索和抓取。示例五：内容对比抓取你问：“分别搜索并抓取‘React’和‘Vue’的官方文档首页，对比它们入门示例的复杂程度。”AI会进行两次独立的“搜索+抓取”工作流，然后将两份全文内容进行对比分析。六、常见问题问题一：搜索时提示“API密钥无效”或返回错误。解决方案：请仔细检查你在配置文件中填写的SERPER_API_KEY是否正确，注意不要有多余的空格或引号。同时，登录Serper官网，确认你的账户状态正常，API密钥没有过期，并且账户内有足够的积分或已绑定有效的支付方式。免费试用额度用完后，API将停止响应。问题二：scrape工具抓取某些网页时失败或内容混乱。解决方案：scrape工具的原理是模拟浏览器请求并解析HTML。对于需要登录才能访问的页面（如Facebook帖子）、大量依赖JavaScript动态渲染的单页应用，或者有严格反爬机制的网站，抓取可能会失败或只得到不完整的内容。对于这类网站，可以尝试寻找其“打印”版本或RSS订阅源。通常，新闻、博客和技术文档的抓取成功率非常高。问题三：高级搜索语法似乎不生效。解决方案：请确认你使用语法时的格式完全正确。例如，site:example.com（无空格），filetype:pdf。多个条件可以用空格组合。你可以先在谷歌搜索框中测试你的语法是否能返回预期结果，然后再让AI通过服务器尝试。另外，某些语法组合可能超出免费API的支持范围。问题四：搜索结果的“知识图谱”信息有时为空。解决方案：知识图谱是谷歌针对特定实体（如名人、公司、地点）提供的结构化信息，并非对所有搜索词都有覆盖。对于长尾或非实体类关键词，knowledgeGraph字段可能不存在。这是正常现象，AI应该能优雅地处理这种情况，并继续依赖有机搜索结果。问题五：我的搜索和抓取需求很大，有哪些成本优化建议？解决方案：Serper API按查询次数收费。为了控制成本，可以采取几个策略：一是充分利用高级搜索语法，让第一次搜索就非常精准，减少无效搜索；二是信任scrape工具返回的Markdown或纯文本内容，避免为了获取非必要数据而重复抓取；三是考虑缓存常见问题的搜索结果，不要每次都向API请求。对于生产环境，可以与项目作者探讨是否有更优惠的套餐。七、总结mcp-server-serper是一个设计精良、功能强大的MCP服务器。它完美地诠释了“搜索只是开始”这一理念，通过将高质量的谷歌搜索与智能的网页抓取相结合，构建了一个完整的信息获取和分析流水线。项目的最大亮点在于其闭环能力。AI不仅知道去哪里找信息，还能真正“阅读”和理解信息。这赋予了它远超普通聊天助手的自主研究能力。同时，它对高级搜索语法的深度支持，使其成为一个足以应对专业级信息检索需求的工具。对于普通用户，它是让AI变得真正“有用”和“可信”的关键，因为它能基于最新、最具体的源内容来回答问题。对于开发者，它是构建下一代信息密集型AI应用的坚实基础。它的代码结构清晰，测试完善，也是一个很好的学习范例。如果你希望你的AI助手从一个健谈的聊天对象，升级为一个能独立深入研究和分析问题的全能研究员，那么mcp-server-serper是你不可或缺的工具。
想象一下，你不需要登录谷歌搜索控制台网页，也不需要手动导出CSV文件，而是在与AI的日常对话中，直接问“上个月有哪些关键词给网站带来了超过100次点击但排名在10-20位之间”，AI就能自动查询并给出答案。这不再是幻想，mcp-server-gsc让这一切成为现实。mcp-server-gsc是一个模型上下文协议服务器，它将谷歌搜索控制台强大的网站数据能力，通过API无缝接入到你的AI客户端中。无论是了解网站的整体搜索表现，分析具体关键词和页面的点击率，还是发现那些“徘徊在第二页”的潜在优化机会，你的AI都能通过这个服务器，直接、实时地获取最权威的一手数据。项目基本信息信息项详情项目名称mcp-server-gscGitHub地址https://github.com/ahonn/mcp-server-gsc项目描述A Model Context Protocol (MCP) server providing access to Google Search Console作者ahonn开源协议Unknown开源状态公开状态LanguagesTypeScript, JavaScript支持平台Windows / macOS / Linux / Web最后更新2026-04-26一、项目介绍mcp-server-gsc的核心是一个精心设计的MCP工具，它直接调用Google Search Console API，为你提供网站性能数据的访问能力。这个服务器不仅仅是一个数据搬运工，它内置了许多高级分析功能。它提供的主要工具是search_analytics。通过这个工具，你可以从多个维度分析网站的搜索表现，包括按查询词、页面URL、用户所在国家/地区、使用的设备类型以及搜索外观（如搜索结果是否包含富文本摘要）进行数据分组。除了基础的数据获取，它还支持强大的过滤功能。你可以使用常规的包含、等于等操作符，甚至可以使用正则表达式来筛选包含特定模式的关键词或页面，例如“找出所有包含‘教程’这个词的查询”。更贴心的是，它内置了一个“快速制胜”检测功能，能自动帮你识别那些有较高展示量、但点击率偏低且排名在4-20位之间的关键词和页面——这些通常是最容易通过优化带来流量提升的机会点。二、核心优势深度集成谷歌最权威的网站数据：这是该项目最大的价值所在。谷歌搜索控制台的数据直接来自谷歌搜索引擎，反映了你的网站在谷歌搜索中的真实表现，是任何SEO工作的基石。通过MCP将这一数据源与AI结合，你获得的是一个能直接利用官方、实时、权威数据进行决策的智能顾问。强大的数据探索能力：它远不止返回一堆枯燥的数字。通过支持多达6个维度（查询词、页面、国家、设备、搜索外观、日期）的组合分析，以及灵活的过滤器和正则表达式，你可以像数据分析师一样深入探索数据。例如，你可以轻松分析“来自美国的移动端用户，在搜索包含‘购买’这个词时，看到的网站哪些页面最多”。智能的“快速制胜”分析：这个内置功能非常实用，它体现了项目作者对SEO实际工作痛点的理解。它会自动扫描你的搜索数据，找出那些“表现还不错但就差临门一脚”的机会。例如，一个关键词有500次展示，排名在第8位，但点击率很低。这通常意味着优化标题和描述就能带来显著提升。AI可以直接指出这些机会，并给出初步建议。灵活的部署与使用：作为MCP服务器，它可以通过npx命令直接运行，无需克隆代码。同时，它也提供了完整的Docker支持，以及一个通过Cloudflare Workers部署的远程MCP版本。这意味着无论是个人使用、本地开发还是企业级集成，你都能找到合适的方式。三、适用场景场景一：SEO顾问或网站站长的日常数据复盘。每天早上，你可以直接问AI：“昨天整个网站的点击和展示情况如何？相比上周同一天，是增长了还是下降了？”或者“过去28天，带来最多点击的10个页面是哪些？”。AI会从搜索控制台获取数据，并以对话的形式为你呈现一份日报。场景二：主题性的SEO机会挖掘。当你计划写一篇关于“Rust Web框架”的新文章时，可以问AI：“针对‘Rust Web框架’这个主题，在过去90天里，我的网站有哪些相关的页面被展示了？用户主要搜索了哪些长尾关键词？排名在5-15之间的机会词有哪些？”AI可以帮助你进行系统性的内容缺口分析。场景三：快速诊断流量波动。当你发现网站流量突然下降时，可以快速提问：“和上周相比，过去三天网站的总点击量变化了多少？是特定设备（如移动端）还是特定国家导致的下滑？” 通过多维度下钻分析，AI能帮你快速定位问题根源。场景四：自动化SEO报告与警报。你可以结合自动化工具（如GitHub Actions）定期运行这个服务器，让它查询关键指标，然后将结果推送到你的邮箱或即时通讯工具。例如，每天早上8点自动获取“新产生印象的关键词”列表，或当某个核心页面的点击率下降超过20%时，自动发送警报。四、安装教程使用这个服务器的前提是你需要拥有一个网站的谷歌搜索控制台管理员权限。请先完成前置认证步骤，再回来配置服务器。前置步骤：获取谷歌API凭证访问 Google Cloud Console，创建一个新项目（或选择现有项目）。在“API和服务”中，搜索并启用 Search Console API。进入“凭据”页面，点击“创建凭据” > “服务账号”，按指引创建一个服务账号，并选择角色（如“查看者”即可）。创建完成后，点击该服务账号，进入“密钥”标签，点击“添加密钥” > “创建新密钥”，选择JSON格式。一个包含私钥的JSON文件会自动下载到你的电脑。妥善保管此文件。最后，关键一步：打开你已经拥有管理员权限的 Google Search Console 网站。点击“设置” > “用户和权限”，点击“添加用户”。在“电子邮件地址”中填入上一步创建的服务账号的邮箱（格式类似your-service-account-name@your-project-id.iam.gserviceaccount.com），权限设为“仅限查看”，然后添加。第一步：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GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS的路径改为你刚下载的JSON凭证文件的绝对路径。{ "mcpServers": { "gsc": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-server-gsc"], "env": { "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/完整/路径/到/你的/凭据文件.json" } } } }第二步：重启并验证保存配置文件，然后完全退出你的MCP客户端并重新启动。现在，你可以在对话中尝试提问：“请查询一下我的网站（网址是：你的网站域名）在过去7天的总点击量和展示量。”如果配置正确，AI会调用search_analytics工具并返回数据。注意，对于刚添加的新网站或新服务账号，数据可能需要一些时间才会出现。五、使用示例配置完成后，你就可以像和SEO专家对话一样，用自然语言查询你的网站数据了。AI会自动将你的意图转化为工具调用。示例一：基础表现查询提示词：“我的网站是example.com，帮我看看过去28天，按天统计的点击量、展示量和平均点击率。”AI会调用工具，设置siteUrl: "https://example.com", startDate: "2026-03-30", endDate: "2026-04-26", dimensions: "date"。示例二：分析关键词和页面提示词：“针对我的网站example.com，分析一下过去3个月，带来最多点击的前20个关键词，以及它们各自对应的主要页面是哪个。”AI会使用dimensions: "query,page"和rowLimit: 20，并按点击量降序返回结果。示例三：使用正则表达式进行高级筛选提示词：“帮我看看example.com上，所有包含‘how to’或‘tutorial’这两个词的关键词，在过去90天的表现。只要来自移动设备的数据。”AI会构建一个高级查询，设置queryFilter: "regex:(how to|tutorial)", filterOperator: "includingRegex", deviceFilter: "MOBILE"。示例四：自动寻找优化机会提示词：“请对我的网站example.com开启快速制胜检测，找出过去30天内有优化潜力的关键词和页面，位置范围可以放宽到4到20位。”AI会设置detectQuickWins: true，并可选的quickWinsConfig参数来调整定位范围。它会返回一个专门的分析报告，列出机会点及其指标。六、常见问题问题一：服务器提示“未找到凭证”或认证失败。解决方案：请仔细检查claude_desktop_config.json中GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS环境变量的路径是否正确，必须是你下载的JSON文件的完整绝对路径。同时，确认该文件没有被移动或删除。另外，请确保在谷歌云控制台正确启用了Search Console API，并且你的服务账号邮箱已经被添加到Search Console的用户列表中。问题二：查询返回的数据为空或结果很少。解决方案：这通常是权限问题或数据范围问题。首先，确认你的服务账号对Search Console中的具体网站资源拥有“仅限查看”或更高的权限。其次，Search Console的数据并非实时，通常有2-3天的延迟，查询最近一两天的数据可能为空。最后，确保你查询的siteUrl格式正确，可以是https://example.com/（带斜杠）或sc-domain:example.com（域名级资源）。问题三：API返回“超过配额”或“速率限制”。解决方案：谷歌Search Console API有每日使用配额。免费配额是每天查询500次（QPS限制为每分钟5次）。如果你通过AI频繁查询，可能很快耗尽配额。请合理规划查询次数，或者考虑缓存一些基础数据。对于大多数个人网站所有者，这个配额通常足够。问题四：我想查询超过25000行的数据，怎么办？解决方案：根据API和项目的限制，单次rowLimit最大为25000。如果你需要更多数据，可以通过调整查询的dimensions或使用startRow参数进行分页。例如，第一次请求rowLimit: 25000，第二次请求时加上startRow: 25000。不过对于大多数分析，前1000行数据已经包含了最有价值的信息。问题五：我看到了“快速制胜检测”功能，但它的推荐准确吗？解决方案：这个功能基于通用的SEO逻辑：排名在4-20位、有足够展示量但点击率偏低的词最有优化价值。它提供的列表是一个很好的起点，但你需要结合自己的业务知识进行判断。例如，一个排名第5但点击率已经10%的关键词，可能已经表现很好了。建议将AI的“快赢”建议作为线索，而不是最终指令。七、总结mcp-server-gsc是一个将专业SEO数据与通用AI能力相结合的杰出范例。它精准地解决了网站所有者、博主和SEO从业者的一个核心痛点：如何高效、及时地利用搜索控制台的海量数据做决策。这个项目的强大之处在于，它不仅提供了数据访问，还通过支持正则表达式、多维度交叉分析和智能机会检测，将数据查询提升到了数据洞察的层面。当你将谷歌最权威的数据源与AI强大的自然语言交互和推理能力结合时，产生的价值是巨大的。你不再需要成为一个复杂的电子表格高手，只需要像聊天一样，就能完成深入的网站分析。它的使用门槛主要在于前期的谷歌API认证配置，这对于不熟悉云服务控制台的普通用户来说可能需要花费一些时间。但一旦配置完成，它就能为你持续地、高效地工作。如果你是一个网站的管理者，或者对SEO数据分析感兴趣，我强烈推荐你投入一点时间尝试mcp-server-gsc。它将彻底改变你与网站搜索数据互动的方式。
你是否曾经希望AI的回答不仅能基于训练数据，还能实时整合来自谷歌、必应，甚至公司内部知识库的最新信息？如果这个AI还能同时利用学术搜索引擎arXiv来辅助你的研究，听起来是不是像一个理想的研究助理？这正是higress-ai-search-mcp-server所要实现的目标。这是一个基于模型上下文协议的服务器，它通过Higress AI搜索功能，为AI模型提供实时的互联网搜索、学术论文检索和内部知识库查询能力。它不是一个简单的搜索引擎调用工具，而是一个将多种信息源与AI生成能力深度集成的桥梁。项目基本信息信息项详情项目名称higress-ai-search-mcp-serverGitHub地址https://github.com/cr7258/higress-ai-search-mcp-server项目描述An MCP server enhances AI responses with real-time search results via Higress ai-search.作者cr7258开源协议Apache License 2.0开源状态公开状态LanguagesPython支持平台Windows / macOS / Linux最后更新2025-08-25一、项目介绍higress-ai-search-mcp-server的核心是一个专门设计的MCP工具，它允许AI模型通过Higress平台的AI搜索插件来获取信息。Higress本身是一个云原生网关，其AI搜索功能整合了多种搜索引擎，并提供了统一的接口。这个服务器就是连接MCP客户端（如Claude Desktop）和Higress服务之间的桥梁。当你在与AI对话时请求实时信息或特定知识，这个服务器会接手处理。它会将你的请求转发给配置好的Higress服务。Higress服务内部集成了AI搜索插件，能够智能地调用不同的数据源——比如通用的谷歌、必应搜索，专注于学术论文的arXiv，甚至是你自定义的内部知识库——来获取相关信息。然后，Higress服务自身会调用一个大型语言模型（如qwen-turbo）来整合这些信息，生成一个融合了实时搜索结果和AI推理的回答，最后通过服务器返回给你。项目的架构相对清晰。它通过环境变量进行配置，你可以指定Higress服务的地址、使用的大语言模型以及内部知识库的描述。安装方式也很灵活，既可以通过uvx直接从PyPI安装，也可以克隆源码进行本地开发。二、核心优势统一的多源信息入口：这是该项目最核心的卖点。它将通用网页搜索、学术搜索和内部知识库搜索整合到了一个统一的工具中。你的AI不再需要分别调用谷歌搜索、arXiv搜索等多个不同的工具，只需要通过这一个MCP服务器，就能智能地获取最合适的信息来源。这大大简化了AI的决策过程，也让用户的使用体验更加流畅。利用成熟的Higress生态：项目本身不重复发明轮子，而是巧妙地将Higress这一企业级网关的能力引入MCP世界。Higress的AI搜索插件已经处理了与不同搜索引擎对接、结果聚合等复杂逻辑，保证了搜索质量和稳定性。用户如果已经熟悉或正在使用Higress，可以非常平滑地扩展其能力。支持内部知识库集成：除了公网搜索，它还特别提到了对“内部知识库搜索”的支持。这对于企业用户来说是一个极其有价值的功能。你可以将员工手册、公司政策、内部技术文档等配置为知识库，然后让AI基于这些内部信息回答问题，生成真正私域、精准的答案。灵活的部署与安装：项目提供了两种安装路径。对于希望快速尝试的用户，可以使用uvx命令一键运行，无需下载代码。对于需要定制或调试的开发者，克隆源码并使用uv进行本地开发也同样方便。这种设计兼顾了易用性和灵活性。三、适用场景场景一：企业内部智能问答机器人。这是最能发挥其内部知识库搜索能力的场景。想象一下，将公司的产品文档、故障处理手册、内部Wiki配置为知识库。新员工可以直接问AI：“我们的报销流程是什么？”或者“如何申请服务器权限？”AI将基于内部文档给出标准、准确的答案，极大地提升内部支持效率。场景二：需要比对多源信息的市场或技术调研。当你在做竞品分析或技术选型时，可以问：“请帮我搜索谷歌、必应和arXiv，找一下关于‘WebAssembly在边缘计算领域的最新应用案例’，并总结共性与差异。”AI将整合来自不同搜索引擎和学术论文的信息，为你提供一份视角全面的报告。场景三：注重隐私和内部数据保护的组织。由于搜索和知识库检索都可以在内部Higress服务上完成，你可以完全掌控数据的流向。敏感的公司信息不会经过外部的第三方搜索API，确保了数据隐私和安全。对于金融、医疗等强监管行业，这是一个巨大的优势。场景四：个人学习和研究助手。对于研究生或科研人员，将arXiv学术搜索与通用搜索结合非常有用。你可以让AI：“搜索arXiv上关于‘大语言模型推理优化’的最新论文，同时在谷歌上找找相关的技术博客，然后告诉我目前的主要研究方向。”这能帮你快速建立起对一个新领域的认知。四、安装教程在开始之前，你需要明确一点：这个服务器本身不执行搜索，它需要一个运行中的、配置了AI搜索插件的Higress服务。因此，安装分为两个部分。前置条件：部署和配置Higress这部分相对高级，详细步骤请参考Higress官方文档。简单来说，你需要：部署Higress网关。配置ai-search插件，设置好你想使用的搜索引擎（如Google、Bing、Arxiv）。配置ai-proxy插件，指向你的大语言模型API（例如阿里云的qwen-turbo），因为Higress需要调用LLM来整合搜索结果。确保Higress服务启动后，你能通过一个URL（例如http://localhost:8080/v1/chat/completions）访问它。第一步：安装UV包管理器这个项目推荐使用uv来运行。如果你没有安装uv，可以按以下方式安装：macOS 或 Linux:curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shWindows:powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"安装完成后，重新启动你的终端。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/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（请替换其中的实际值）：{ "mcpServers": { "higress-ai-search": { "command": "uvx", "args": ["higress-ai-search-mcp-server"], "env": { "HIGRESS_URL": "http://你的Higress服务地址:端口/v1/chat/completions", "MODEL": "qwen-turbo", "INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES": "公司员工手册, 产品常见问题文档" } } } }HIGRESS_URL需要指向你Higress服务的聊天补全接口。MODEL是你希望Higress调用的LLM名称（需与ai-proxy插件中配置的一致）。INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES是一个可选的描述字段，告诉AI有哪些内部知识库可用。第三步：重启客户端并验证保存配置文件，然后完全退出你的MCP客户端并重新启动。在对话中，你可以尝试提问：“请帮我搜索一下‘Higress AI Search是什么？’”。如果一切配置正确，你的AI应该会调用工具，并返回一个结合了实时搜索结果的答案。五、使用示例配置完成后，你就可以在对话中利用这个强大的搜索工具了。关键在于，你的AI会知道何时以及如何使用它。示例一：通用网络搜索提示词：“搜索一下过去一周关于‘云原生网关’的最新新闻和技术文章。”AI会调用工具，Higress服务将使用配置好的搜索引擎（如Google或Bing）进行搜索，并由LLM整合出答案。示例二：学术搜索提示词：“在arXiv上搜索关于‘Diffusion模型在图像生成中的最新进展’的论文，帮我找出三篇引用最高的。”AI会执行搜索，并从学术角度返回结果。示例三：混合搜索与内部知识库提示词：“根据我们的内部知识库，公司对于远程办公的网络要求是什么？同时在网上搜索一下通用的最佳实践，做一个对比。”这展示了同时利用内部和外部信息源的能力，AI会整合两者给出一个全面的回答。示例四：复杂的研究任务提示词：“请帮我完成一个关于‘2025年服务网格技术趋势’的快速研究。搜索互联网上的博客和新闻，并在arXiv上找相关的学术论文，最后总结一下关键技术和争议点。”这是一个多角度的研究请求，AI会利用服务器的能力，从多个信息源为你整合信息。六、常见问题问题一：服务器提示连接失败或超时。解决方案：首先，请确认你的Higress服务已经正常运行，并且HIGRESS_URL配置的地址和端口是正确的。你可以尝试在浏览器中直接访问该URL，看是否返回内容。其次，检查网络防火墙设置，确保你的MCP客户端所在机器能够访问Higress服务。问题二：搜索返回的结果似乎没有经过整合，看起来像原始数据。解决方案：higress-ai-search-mcp服务器只负责调用Higress的API，而整合搜索结果并生成自然语言回复是Higress AI搜索插件的能力。请确认你在Higress中正确配置了ai-proxy插件，并且指定了有效的LLM模型（如qwen-turbo）。如果Higress只执行搜索但没有调用LLM进行总结，就会出现原始数据。问题三：内部知识库搜索不生效。解决方案：INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES环境变量只是一个描述，让AI知道有内部知识库可用。真正的内部知识库配置需要在Higress的ai-search插件中进行。你需要将你的文档、数据库等内容以向量数据库的形式接入Higress。请查阅Higress官方文档关于内部知识库配置的详细步骤。问题四：我该如何选择合适的MODEL参数？解决方案：MODEL参数需要与你在Higress ai-proxy插件中配置的大语言模型名称完全一致。你可以选择任何兼容OpenAI API格式的模型，例如qwen-turbo、gpt-3.5-turbo等。选择不同模型会影响最终回答的质量、速度和成本。建议从速度快、成本低的模型开始尝试。问题五：这个服务器似乎无法独立运行，必须依赖Higress。解决方案：是的，这正是项目的设计理念。它是一个功能特定（专注于搜索增强）的“后端”，依赖Higress这个功能强大的“中间件”来提供搜索和LLM调用的核心能力。如果你需要一个独立的、自包含的搜索MCP服务器，这个项目不适合你。但如果你正在或准备使用Higress，它能完美地扩展其价值。七、总结higress-ai-search-mcp-server是一个定位明确、设计巧妙的项目。它不是面向普通个人用户的“即插即用”式工具，而是深度结合Higress企业级网关生态的解决方案。它的价值在于，为那些已经或计划采用Higress作为云原生基础设施的组织或个人，提供了一条将AI能力与实时、多源信息检索相结合的捷径。这个项目的最大优点在于其整合性。它用一个统一的接口，打通了公网搜索、学术搜索和内部知识库，这在实际的企业应用场景中非常有吸引力。同时，它对数据隐私和内部知识利用的侧重，也符合现代企业对AI应用的安全要求。当然，它的门槛也相对较高。你需要先理解并部署Higress及其复杂的插件配置。对于只想简单测试联网搜索的新手来说，这个项目可能不是首选。但对于寻求构建私有、安全、智能信息系统的开发者或企业，它提供了一个非常优雅的参考实现。如果你是Higress的用户，或者正在寻找一个能将内部知识库与AI搜索深度集成的方案，那么非常值得深入研究这个项目。
在众多搜索引擎中，DuckDuckGo以其强大的隐私保护特性而闻名。它不追踪用户，不建立个人画像，返回的搜索结果也相对客观中立。如果你正在寻找一个无需API密钥、开箱即用的搜索解决方案，让你的AI助手能够私密、自由地查询信息，那么duckduckgo-mcp-server就是为你准备的。这是一个精巧的模型上下文协议服务器，它将DuckDuckGo的搜索能力无缝接入到你的AI客户端中。不需要注册，不需要申请API密钥，只需要简单的配置，你的Claude Desktop或Cursor就能立刻获得实时、私密的联网搜索能力。项目基本信息信息项详情项目名称duckduckgo-mcp-serverGitHub地址https://github.com/zhsama/duckduckgo-mcp-server项目描述暂无描述作者zhsama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2026-04-20一、项目介绍duckduckgo-mcp-server是一个专注于做一件事的MCP服务器：提供DuckDuckGo的搜索功能。它的设计极简，只暴露了一个名为duckduckgo_search的工具。当你将这个服务器连接到你的MCP客户端后，AI就能通过这个工具执行网络搜索。使用这个工具，你可以传入三个参数：query是你的搜索关键词，最长支持400个字符；count是希望返回的结果数量，范围在1到20条之间，默认是10条；safeSearch则是安全搜索级别，可以设置为strict（严格）、moderate（中等）或off（关闭），默认为moderate。搜索结果会以格式化的Markdown形式返回，包含标题、链接和内容摘要，非常清晰。整个项目完全使用TypeScript编写，代码结构清晰，对于想了解MCP服务器工作原理的开发者来说，是一个很好的学习范例。二、核心优势真正的零配置开箱即用：这是该项目最大的吸引力。与许多需要申请API密钥、绑定支付方式的搜索服务不同，DuckDuckGo的搜索API是开放的，不需要任何认证。这意味着你可以在配置文件中直接使用npx命令运行这个服务器，无需设置任何环境变量。真正做到了“复制粘贴配置，立即使用”。隐私保护优先：所有的搜索请求都通过DuckDuckGo发出，这个搜索引擎以不追踪用户著称。你的搜索词不会被记录，也不会被用于构建用户画像。对于注重数据隐私的用户来说，这是一个非常重要的特性。简单可靠的实现：整个服务器代码量少，逻辑清晰。它内置了速率限制，默认最大每秒1个请求，每月最多15000次请求，这有效地防止了滥用，也保证了服务的稳定性。错误处理也相对完善，当搜索失败或遇到问题时，会给AI明确的反馈。无需依赖外部服务商：因为不需要API密钥，你完全不依赖任何第三方商业服务。只要DuckDuckGo搜索引擎本身可用，你的MCP服务器就能工作。这使得它成为一个非常可靠和自足的工具。三、适用场景场景一：需要快速、临时搜索的个人用户。当你在与AI对话中突然需要查询一个事实、验证一个说法时，不希望还要去翻找API密钥或担心超过免费额度。duckduckgo-mcp-server让你可以随时、随地、随心地使用AI的联网搜索功能。场景二：对隐私有较高要求的场景。如果你不希望自己的搜索记录与一个商业API账户挂钩，不希望搜索行为被用于分析或广告。使用这个服务器，所有的搜索行为都通过DuckDuckGo进行，最大程度地保护了你的隐私。场景三：开发和测试环境。对于正在开发或测试AI应用的开发者来说，需要一个简单、免费、无需配置的搜索后端来验证功能。这个服务器是绝佳的“桩”或模拟服务，让你能专注于核心逻辑的开发。场景四：不希望增加额外开销的个人项目。如果你正在开发一个个人项目，希望为其增加联网搜索能力，但又不想引入一个需要付费或维护密钥的第三方API。这个服务器提供了一个完美的解决方案，你甚至可以直接学习它的源码，将其集成到自己的项目中。四、安装教程由于该项目可以通过npx直接运行，安装过程极其简单。你不需要克隆代码或手动安装依赖。第一步：确保系统环境请确认你的电脑上已安装Node.js 18或更高版本。在终端输入node --version查看。如果没有安装，请前往Node.js官网下载安装。第二步：配置你的MCP客户端我们以Claude Desktop为例。找到它的配置文件：macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json使用文本编辑器打开这个文件（如果不存在，就新建一个），添加以下配置：{ "mcpServers": { "duckduckgo-search": { "command": "npx", "args": ["-y", "duckduckgo-mcp-server"] } } }注意：你不需要设置任何env环境变量。就这么简单。对于Cursor编辑器，配置文件位置通常为：macOS: /Users/你的用户名/.cursor/mcp.jsonWindows: C:\Users\你的用户名\.cursor\mcp.json添加同样的配置块即可。第三步：重启客户端并验证保存配置文件后，完全退出你的客户端应用并重新启动。在新的对话中，输入：“请使用DuckDuckGo搜索‘Model Context Protocol最新进展’。”如果配置成功，你的AI会调用duckduckgo_search工具，并返回一个包含标题、链接和摘要的搜索结果列表。五、使用示例配置完成后，对话就是你的指挥中心。以下是一些典型的使用方式。示例一：基础搜索提示词：“帮我用DuckDuckGo搜索一下‘TypeScript 5.8 新特性’，返回5个结果。”AI会调用工具，参数为query: "TypeScript 5.8 新特性", count: 5。然后它会基于返回的Markdown结果，为你整理出清晰的列表。示例二：带安全级别的搜索提示词：“搜索‘Python教程’，使用严格的安全搜索模式。”这会触发safeSearch: "strict"参数，过滤掉可能不适宜的内容。这对于家庭或公共场合使用非常有用。示例三：探索性搜索提示词：“我对‘2026年WebAssembly的应用场景’不太了解，请帮我搜索一下这个主题，然后将你找到的结果摘要告诉我。”AI会先进行搜索，然后基于返回的多个结果，为你读取出最重要的信息，形成一个概述。示例四：验证信息提示词：“请搜索确认一下，DuckDuckGo的官方API是否真的不需要密钥？我需要一个可靠的来源来确认。”AI会进行搜索，并从可能的结果中（如官方博客、技术文章）提取出关键信息来回答你。六、常见问题问题一：我配置完成后，AI提示找不到npx命令。解决方案：这说明Node.js没有正确安装或未添加到系统的环境变量PATH中。请首先确认你能在终端中手动运行npx --version并看到版本号。如果不行，请重新安装Node.js，并确保在安装过程中勾选了“添加到PATH”的选项。安装完成后，重启你的电脑，然后重启MCP客户端。问题二：搜索时返回的结果很少，或者没有结果。解决方案：请检查你的搜索词是否过于生僻。DuckDuckGo的搜索算法与其他引擎略有不同，可以尝试简化或修改关键词。另外，确认你没有将count参数设置得过小。同时，由于速率限制，如果你在短时间内连续发起了大量请求，可能会被暂时限制。稍等一秒再试。问题三：我搜索中文关键词，返回的结果似乎不理想。解决方案：DuckDuckGo对中文搜索的支持虽然不差，但相比百度等国内引擎，其索引的中文网页可能不够全面。可以尝试使用更通用的英文关键词，或者将中文关键词与英文单词结合搜索。例如，搜索“Rust语言 异步编程”可能比单独搜索“Rust 异步”效果更好。问题四：我想修改返回的结果数量，最大真的只能是20吗？解决方案：是的，根据项目文档，count参数的取值范围是1到20。这是由DuckDuckGo API的限制和服务器设计共同决定的。如果你需要更多结果，可以尝试调整关键词进行更精确的搜索，或者分多次搜索。未来项目更新可能会调整这个限制。问题五：这个项目会收费吗？我需要注意什么？解决方案：项目本身完全免费且开源。DuckDuckGo搜索API目前也是免费开放的。但你需要注意内置的速率限制：每秒最多1次请求，每月最多15000次请求。对于个人日常使用，这个额度通常绰绰有余。过度使用可能会导致临时限制。请合理使用，不要用于大规模数据抓取。七、总结duckduckgo-mcp-server是一个典型的“小而美”项目。在如今许多MCP服务器都依赖于各种商业API密钥的背景下，它提供了一股清流：真正的零门槛、开箱即用、隐私优先。它的功能虽然单一，但解决了一个非常普遍且重要的需求：如何让AI模型以一种自由、私密的方式获取实时信息。对于普通用户来说，它可能是上手MCP联网搜索最简单的方式。你不需要研究哪个API免费额度多，不需要担心密钥泄露，更不需要绑定信用卡。只需要两行JSON配置，你的AI助手就拥有了观察现实世界的一扇窗。对于开发者来说，它的代码量精炼，结构清晰，是一个绝佳的MCP服务器学习范例。你可以轻松地阅读源码，理解一个MCP服务器是如何组织的，以及如何封装一个外部API。如果你追求简单、自由和隐私，我强烈推荐你试试duckduckgo-mcp-server。它将让你以最纯粹的方式，体验AI联网能力的强大。
你是否厌倦了为不同的搜索需求来回切换搜索引擎、新闻网站和社交媒体？如果有一个工具，能让你的AI助手同时搜索谷歌、必应、推特、Reddit，甚至还能深度思考并抓取网页内容，是不是很神奇？这正是search1api-mcp带来的能力。search1api-mcp是Search1API的官方MCP服务器。它将一个整合了多种搜索和数据采集功能的API，通过模型上下文协议无缝接入到你的AI客户端中。无论你使用的是Claude Desktop、Cursor还是VS Code，都能让你的AI瞬间拥有强大的联网搜索、新闻抓取、网站爬虫，甚至使用DeepSeek R1进行深度推理的能力。项目基本信息信息项详情项目名称search1api-mcpGitHub地址https://github.com/fatwang2/search1api-mcp项目描述暂无描述作者fatwang2开源协议MIT License开源状态公开状态LanguagesTypeScript, JavaScript支持平台Windows / macOS / Linux / Web最后更新2026-04-11一、项目介绍search1api-mcp是一个功能极其丰富的MCP服务器。它不只是一个简单的搜索引擎接口，而是一个集合了多种信息获取能力的工具包。通过这个服务器，你的AI可以直接调用超过10种不同的搜索服务，包括谷歌、必应、DuckDuckGo、推特、Reddit、GitHub、YouTube、arXiv学术论文库、微信、Bilibili、IMDB和维基百科。除了基本的搜索，它还提供了专门化的工具。你可以单独搜索新闻，从谷歌新闻、黑客新闻等多个来源获取最新资讯。它的网站爬取功能可以从一个URL中提取干净的全文内容，并自动去除广告和导航栏等干扰元素。站点地图工具则能帮助你探索一个网站的结构，获取所有相关的链接。更令人印象深刻的是它的深度推理能力。通过与DeepSeek R1模型的整合，search1api-mcp可以处理复杂的推理任务。你不需要在多个工具间切换，只需要在一个对话框中，就能让AI完成从搜索信息到深度分析的全流程工作。二、核心优势无需安装的远程模式：这是该项目最大的亮点之一。你不需要在本地安装任何东西，也不需要配置Node.js环境或克隆代码。只要你的MCP客户端支持HTTP连接，你就可以直接使用Search1API官方托管的远程服务器。配置文件中只需要几行指定URL和API密钥的代码，两分钟内就能开始使用。惊人的搜索服务广度：很难找到第二个MCP服务器能提供如此之多的搜索后端。从通用的谷歌、必应，到专业的学术搜索arXiv，再到中国用户熟悉的B站和微信，它几乎覆盖了所有你可能需要的搜索场景。你可以让AI对比同一个关键词在不同社交平台上的热度，或者同时从技术论坛和新闻媒体获取多角度的信息。统一API，一个密钥：你只需要注册一个Search1API账户，获取一个API密钥，就能解锁所有这些服务。Search1API在后台处理了与各个不同搜索提供商对接的复杂性，为你提供了一个统一的计费和调用接口。这意味着你不需要为谷歌申请API、为必应再申请一个，极大地简化了管理和成本。本地模式同样灵活：如果你有隐私方面的考量，或者希望在没有网络连接的环境中使用，项目也提供了传统的本地模式。通过npx命令即可运行，所有的搜索请求都会通过你的本地网络发出，你可以完全控制数据流向。三、适用场景场景一：多平台信息聚合。当你想了解一个热点事件在不同社区的讨论时，可以问：“帮我同时搜索推特、Reddit和B站上关于‘苹果头显应用生态’的最新讨论，看看开发者们的态度分别是什么。” AI会并行调用多个搜索服务，为你呈现一个跨平台的舆论全景图。场景二：深度研究与文献综述。如果你是一名学生或研究人员，可以这样指挥AI：“搜索arXiv上过去一年关于‘图神经网络在推荐系统中的应用’的论文，然后帮我总结一下主要的研究趋势。” 它不仅能找到论文，还能利用爬取功能获取摘要，甚至进行归纳对比。场景三：实时数据监测与报告。对于需要跟踪特定主题的人来说，这个工具非常有用。“每天早上8点，请帮我检索GitHub Trending上关于‘Rust’的新项目，以及Hacker News上关于‘Rust’的热门帖子，然后生成一份摘要。” 结合自动化脚本，你可以轻松构建自己的情报监测系统。场景四：复杂问题的逐步求解。利用其内置的reasoning工具，你可以让AI执行需要多步推理的任务。“分析一下2026年人工智能领域有哪些可能被低估的投资方向。请先搜索相关市场报告，然后使用深度思考模式进行论证，最后给出你的结论。” AI会先收集信息，再调用DeepSeek R1进行逻辑推演。四、安装教程你可以选择最简单的远程模式，或者功能完整的本地模式。这里我们强烈推荐远程模式，因为它零配置、即时可用。第一步：注册并获取API密钥访问 Search1API 官网，注册一个账户。登录后，在仪表盘（Dashboard）中你会看到你的API密钥。复制它并保存好。请注意，Search1API是付费服务，但注册时通常会提供免费试用额度，让你先进行测试。第二步：配置你的MCP客户端以最常用的Claude Desktop为例。找到它的配置文件：macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json用文本编辑器打开该文件，添加以下内容（将YOUR_SEARCH1API_KEY替换为你的真实密钥）：{ "mcpServers": { "search1api": { "url": "https://mcp.search1api.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_SEARCH1API_KEY" } } } }如果你的客户端不支持自定义HTTP头，可以使用URL参数方式：{ "mcpServers": { "search1api": { "url": "https://mcp.search1api.com/mcp?apiKey=YOUR_SEARCH1API_KEY" } } }对于Cursor编辑器，配置文件位置和格式类似。对于Claude.ai网页版，你可以在“设置 > 连接器 > 添加自定义连接器”中直接输入远程URL。第三步：重启客户端并验证保存配置文件后，完全退出你的客户端应用并重新启动。在新的对话中，输入：“请帮我搜索一下过去一周关于‘Model Context Protocol’的最新新闻。” 如果配置成功，AI会调用news工具，并返回带有时效性的新闻列表。如果你想体验本地模式，可以将配置改为：{ "mcpServers": { "search1api": { "command": "npx", "args": ["-y", "search1api-mcp"], "env": { "SEARCH1API_KEY": "YOUR_SEARCH1API_KEY" } } } }然后同样重启客户端即可。注意，这要求你的系统已安装Node.js。五、使用示例配置完成后，你可以在对话中灵活地调用各种工具。关键在于清晰地表达你的搜索意图。示例一：多服务搜索提示词：“在Bilibili上搜索关于‘MCP协议’的科普视频，同时在微博上搜索关于‘MCP协议’的热门帖子，把两个平台的结果都告诉我。”这个指令会触发两个search工具调用，分别将search_service参数设置为bilibili和wechat。示例二：带时效性的新闻检索提示词：“搜索过去一个月内关于‘超导材料新突破’的谷歌新闻和谷歌学术文章，各找3篇最相关的。”AI会调用news工具，设置search_service: "google"和time_range: "month"，并可能同时调用学术搜索。示例三：网页内容深度抓取提示词：“请打开这篇关于‘2026年AI趋势’的文章链接 [插入链接]，提取全文内容，然后用中文总结出三个核心观点。”AI会先使用crawl工具提取链接的干净内容，然后基于这些内容进行总结。示例四：使用深度推理提示词：“请使用推理模式，帮我分析一下‘如果特斯拉的4680电池实现大规模低成本量产，对全球电动汽车供应链可能产生哪三个最重要的影响？’”AI会调用reasoning工具，将你的问题作为content参数传入，然后返回DeepSeek R1模型的深度思考结果。示例五：探索网站结构提示词：“请帮我获取一下OpenAI官方文档站点的站点地图。”AI会调用sitemap工具，返回网站结构，这对于研究网站导航或进行数据抓取非常有帮助。六、常见问题问题一：远程模式下，AI提示连接失败或404错误。解决方案：首先检查你的网络是否能正常访问https://mcp.search1api.com。其次，确认你的客户端配置中的URL拼写完全正确，没有多余的空格或斜杠。最后，检查你的API密钥是否有效，在URL参数方式中，参数名是apiKey（注意大小写），而在Header方式中是Bearer。问题二：搜索返回的结果很少或者没有结果。解决方案：这可能由几个原因造成。首先，确认你选择的search_service参数是否准确，例如bilibili而不是bili。其次，某些搜索服务（如微信）可能返回的结果数量有限，这是由服务商本身限制的。尝试使用更宽泛或更精确的关键词。最后，检查你是否设置了time_range，过短的时间范围可能导致没有匹配结果。问题三：调用crawl工具时，提取的内容不完整或混乱。解决方案：服务器的爬取功能会尝试提取页面的“主要内容”，但对于一些高度动态的单页应用或带有复杂登录墙的网站，提取效果可能不佳。你可以尝试寻找该页面的“打印”版本或“纯文本”版本。对于需要登录才能查看的内容，crawl工具无法获取。问题四：reasoning工具返回的内容似乎不相关或质量不高。解决方案：reasoning工具背后是DeepSeek R1模型，它是一个专注于推理的模型。为了获得最佳效果，你的问题应该清晰、具体、并且需要逻辑推导。避免问“你好吗”这类事实性问题。同时，注意reasoning工具不会主动联网，它只基于你提供的content进行思考。最好先使用search工具收集资料，再把资料内容作为上下文，连同问题一起交给reasoning工具。问题五：远程模式和本地模式有什么区别，我该选哪个？解决方案：远程模式（HTTP）由Search1API官方托管，无需安装任何依赖，配置最简单，更新也由官方自动完成。缺点是所有请求都经过Search1API的服务器，你对此没有控制权。本地模式（stdio）需要你本地有Node.js环境，服务器在你自己电脑上运行，请求直接发出。如果你对数据隐私和网络控制有较高要求，推荐本地模式；否则，远程模式是最省心的选择。七、总结search1api-mcp是一个雄心勃勃的项目。它没有满足于只做一个简单的搜索包装器，而是试图成为一个集搜索、新闻、爬虫、推理于一体的信息获取中心。它的广度是惊人的，覆盖了从主流搜索引擎到垂直社区再到学术文献的方方面面。同时，其远程MCP模式的创新极大地降低了使用门槛，让非技术用户也能轻松享受到AI联网的强大功能。对于普通用户，它是让AI助手变得“耳聪目明”的最快途径。对于开发者，它提供了一个研究多服务聚合和MCP高级用法的优秀范例。尤其是其本地模式和远程模式的双重支持，展现了MCP协议在设计上的灵活性。它唯一的门槛是Search1API服务本身是收费的，但其免费试用额度足以让你进行深入的体验和评估。考虑到它整合了如此多的服务，为你省去了分别申请和管理多个API的麻烦，其性价比是相当高的。如果你希望你的AI能突破信息孤岛，真正地在真实、多元、实时的信息海洋中为你导航，那么search1api-mcp绝对值得你立即尝试。
你能想象吗？你的AI助手现在可以像使用Perplexity AI一样，直接进行联网搜索，并将实时、带引用的信息融入对话中。这正是perplexity-mcp带来的变革。perplexity-mcp是一个轻量级的模型上下文协议服务器，它将Perplexity AI强大的搜索API能力，无缝接入到任何支持MCP的客户端中，比如Claude Desktop或Cursor编辑器。它不是一个复杂的搜索引擎，而是一个精巧的桥梁，让你最常用的AI工具瞬间获得实时联网和深度研究的能力。项目基本信息信息项详情项目名称perplexity-mcpGitHub地址https://github.com/jsonallen/perplexity-mcp项目描述A Model Context Protocol (MCP) server that provides web search functionality using Perplexity AI's API.作者jsonallen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2026-04-21一、项目介绍perplexity-mcp的核心功能极其专注：它只做好一件事，那就是通过Perplexity AI的API执行网络搜索，并将结果清晰地返回给你的AI客户端。它本身不包含任何复杂的逻辑，而是作为“翻译官”，将你的MCP客户端的指令转换成Perplexity API能理解的请求，再将搜索结果原样传递回去。这个服务器提供了一个提示和一个工具，两者都叫做perplexity_search_web。使用时，你需要提供一个“查询”参数，并可以可选地指定搜索结果的“时效性”。支持的时间范围包括过去一天、一周、一个月或一年。例如，你可以让Claude “搜索过去24小时内关于Gemini AI的新闻”。该项目的技术栈非常简洁，完全基于Python编写，这使得它易于理解和修改。它的安装和使用也极其方便，官方推荐使用uv这个快速的Python包管理工具，通过uvx命令即可直接运行，无需手动克隆代码或安装依赖到全局环境。此外，它也提供了Smithery一键安装选项，进一步降低了使用门槛。二、核心优势即插即用的便捷性：这是perplexity-mcp最大的优点。得益于MCP协议和uvx工具，你几乎不需要进行任何“安装”动作。只要你的系统有Python环境和uv工具，添加几行JSON配置到你的客户端，就能立刻获得一个强大的实时搜索工具。整个过程不到两分钟。聚焦且强大：项目没有试图做一个“万能工具”，而是专注于提供Perplexity AI的搜索能力。Perplexity以其高质量的、带引用的搜索结果而闻名，尤其擅长回答需要综合多个网页信息的问题。通过这个服务器，你等于将Perplexity的优势直接嫁接到了Claude等模型上，实现了“1+1>2”的效果。灵活性与可配置性：你不仅可以配置API密钥，还可以自由选择Perplexity提供的多种模型。从默认的快速模型“sonar”，到拥有更大上下文（200k）的专业版模型“sonar-pro”，再到具备深度研究能力的“sonar-deep-research”。你可以根据自己的任务复杂度和对成本、速度的要求，在配置文件中轻松切换模型。完全开源透明：MIT许可证意味着你可以自由地使用、修改甚至分发这个项目。代码量不大，结构清晰，对于想学习如何为MCP生态贡献力量或定制自己搜索工具的开发者来说，这是一个绝佳的入门范例。三、适用场景场景一：为Claude Desktop注入实时信息。这是最直接的应用场景。当你询问“今天有什么重大科技新闻”或“帮我查查最新的Python 3.13特性”时，Claude可以通过这个服务器获取最新信息，而不是依赖其可能过时的训练数据。场景二：提升编码助手的研究能力。如果你使用Cursor等AI驱动的代码编辑器，可以在编辑器中直接让AI搜索最新的API文档、查找特定问题的解决方案或对比不同库的流行度。例如：“搜索LangChain的最新文档，看看如何创建自定义回调函数。” 这能显著提升开发效率。场景三：快速进行事实核查和背景研究。在撰写文章、准备报告或只是一个闲聊中，你可以随时要求AI对某个说法进行“联网验证”。“请搜索过去一周关于某公司财报的多个分析观点，并总结。” 服务器会返回Perplexity整合好的、带引用来源的答案。场景四：构建个性化的信息监控机器人。虽然项目本身只是一个服务器，但你可以将其作为核心组件，编写脚本定期调用。例如，创建一个每天早上自动运行的任务，通过这个服务器搜索“人工智能领域的突破性进展”，然后将结果发送到你的邮箱或即时通讯工具。四、安装教程开始前，请确保你的电脑上安装了Python 3.8或更高版本。你可以在终端输入python --version来检查。我们强烈推荐使用uv工具进行安装，因为它最快也最干净。第一步：安装UV包管理器打开你的终端（命令提示符、PowerShell或终端）。根据你的操作系统，运行以下命令之一：macOS 或 Linux:curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shWindows:powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"安装完成后，重新启动你的终端，输入uv --version确认安装成功。第二步：获取Perplexity API密钥你需要一个Perplexity AI的API密钥。访问Perplexity AI的官方网站，注册或登录你的账号。在账户设置或开发者面板中找到API Keys部分。创建一个新的API密钥，并立即复制并保存到安全的地方。请注意，Perplexity的API并不是完全免费的，你需要绑定支付方式，但通常注册时会提供一定额度的试用积分。第三步：配置你的MCP客户端我们以最常用的Claude Desktop为例。找到它的配置文件：macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json使用任何文本编辑器打开这个文件（如果文件不存在，可以创建一个）。在mcpServers对象中，添加以下配置：{ "mcpServers": { "perplexity-mcp": { "command": "uvx", "args": ["perplexity-mcp"], "env": { "PERPLEXITY_API_KEY": "你的API密钥填在这里", "PERPLEXITY_MODEL": "sonar" } } } }如果你想使用不同的模型，例如具备深度研究能力的sonar-deep-research，只需修改PERPLEXITY_MODEL的值即可。保存这个配置文件。然后完全退出Claude Desktop应用（注意是退出，不只是关闭窗口），并重新启动它。第四步：验证安装重新打开Claude Desktop后，在对话框中输入：“请使用搜索工具，帮我查一下过去一周内关于‘Model Context Protocol’的重要更新。” 如果一切配置正确，Claude应该会弹出一个提示框，询问你是否允许使用perplexity_search_web工具。点击“允许”，然后等待它返回带引用的搜索结果。恭喜你，你已经成功为你的Claude装上了实时搜索的大脑！五、使用示例配置好之后，你就可以在对话中轻松地调用搜索能力了。关键在于，你需要让AI明确知道它应该进行搜索。示例一：基础实时信息查询提示词：“搜索过去24小时内，关于特斯拉Cybertruck的最新评测文章。”AI会调用perplexity_search_web，参数为query: "特斯拉Cybertruck 最新评测", recency: "day"。然后它会基于Perplexity返回的、整合了多篇文章的答案来回复你。示例二：带时效性的研究问题提示词：“帮我搜索过去一年中，‘强化学习在机器人控制领域’的重要论文和突破。请总结核心趋势。”AI会使用recency: "year"进行搜索，返回一个更广泛时间范围内的研究成果总结。示例三：使用指定模型进行深度研究如果你在配置文件中将PERPLEXITY_MODEL设置为sonar-deep-research，那么当AI调用搜索时，Perplexity的API会使用该模型进行处理。你可以这样提问：“进行一次深度研究，主题是‘2026年WebAssembly在边缘计算的应用挑战’，需要详尽的分析和来源。”注意：使用不同模型，其消耗的积分和返回速度会有所不同。示例四：结合编程问题在Cursor等编辑器中，你可以这样问：“我正在处理一个Python异步问题，请搜索一下asyncio.gather和asyncio.wait在最新版本中的用法区别，并给出示例。”AI会进行搜索，并将找到的最佳实践和代码示例直接呈现在你的编辑器中。六、常见问题问题一：我配置好后，Claude提示“找不到uvx命令”。解决方案：这表示uv工具没有正确地安装或没有添加到系统的PATH环境变量中。请先确认你已成功安装uv，可以在终端手动输入uvx --version测试。如果显示“命令未找到”，请参考官方文档重新安装，或者尝试在你刚刚打开的终端中安装，然后重启Claude Desktop，有时环境变量在应用重启后才会生效。问题二：搜索时提示“API密钥无效”或“认证失败”。解决方案：请仔细检查你在claude_desktop_config.json文件中填写的PERPLEXITY_API_KEY是否正确，注意不要有多余的空格或引号。同时，确认你的Perplexity账户状态正常，API密钥没有过期，并且账户内有足够的积分或已绑定有效的支付方式。问题三：我想使用sonar-deep-research模型，但它返回错误。解决方案：首先，请确认你的Perplexity API账户是否有权限使用该模型。某些高级模型可能需要特定的订阅计划。其次，检查你在配置文件中模型名称的拼写，应为sonar-deep-research（注意是连字符）。Perplexity官方会更新模型列表，建议查阅其最新文档。问题四：搜索结果不理想，或者非常慢。解决方案：搜索速度和效果主要取决于Perplexity API本身。你可以尝试更换模型，例如从sonar-deep-research（较慢，结果更详尽）换回sonar（更快）。另外，调整你的搜索关键词，使其更精确。同时，注意你的API请求频率，极少数情况下，免费试用账户可能会被限速。问题五：这个服务器似乎只提供了一个工具，是不是太简单了？解决方案：是的，这正是它的设计哲学——单一职责。它不做内容提取，不做复杂的本地分析，只是完美地将MCP协议请求翻译为Perplexity API请求。这种简洁性带来了极高的稳定性和易用性。复杂的逻辑应该由AI客户端（如Claude本身）去完成，而这个服务器为AI提供了最关键的能力：获取外部实时知识。七、总结perplexity-mcp是一个完美的“小而美”项目的典范。它没有试图解决所有问题，而是精准地定位并解决了一个核心痛点：如何让AI模型获得实时、高质量的网络搜索能力。其实现方式优雅、安装过程极简、使用体验无缝，这都归功于MCP协议的标准性和作者对“少即是多”原则的坚持。对于任何希望突破大语言模型知识局限的用户来说，这个项目都是最值得尝试的方案之一。它与Claude Desktop或Cursor的结合，创造出的体验甚至可能超过一些原生的联网搜索产品。你可以获得Claude强大的推理和对话能力，同时拥有Perplexity顶尖的搜索和引用质量。它的价值不仅在于使用，也在于学习。作为一个Python编写、代码清晰的MCP服务器实现，它是开发者进入MCP世界的优秀入门教程。如果你还在为你的AI无法获取实时信息而烦恼，请花两分钟安装perplexity-mcp。这可能是你为自己的AI工具箱添加的最具价值的一个小工具。
你的AI助手是否曾经因为知识截止日期而无法回答关于最新事件的问题？或者当你需要它帮你深入研究一个复杂话题时，它只能给出一些泛泛而谈的结果？这正是大型语言模型常见的局限，它们无法主动获取实时信息。想象一下，如果你能让Claude Desktop或VS Code中的AI直接搜索谷歌，并像人类研究员一样打开链接、阅读网页、综合分析，最后给你一份带引用的研究报告。这不再是幻想。Google-Search-MCP-Server正是这样一座桥梁，它将强大的谷歌搜索能力与模型上下文协议无缝连接，为你的AI赋予实时研究的能力。项目基本信息信息项详情项目名称Google-Search-MCP-ServerGitHub地址https://github.com/mixelpixx/Google-Search-MCP-Server项目描述MCP Server built for use with Claude Code, Claude Desktop, VS Code, Cline - enable google search and ability to follow links and research websites作者mixelpixx开源协议Other开源状态公开状态LanguagesTypeScript, JavaScript支持平台Windows / macOS / Linux / Web最后更新2026-04-27一、项目介绍Google-Search-MCP-Server是一个高级的模型上下文协议服务器，它不仅仅是一个简单的搜索工具。它提供了一整套研究能力：执行谷歌搜索、提取网页内容、对结果进行去重和质量评分，最后还能利用你自己的Claude会话进行智能的内容综合分析。当前项目版本为3.0.0，其中最核心的升级是引入了“代理模式”。这意味着服务器不再需要单独的Anthropic API密钥，而是直接利用你当前与Claude的对话会话。你提问，服务器去搜索、抓取、整理数据，然后将所有材料打包，Claude会像启动了研究代理一样，自动对这些真实、新鲜的信息进行阅读、分析并生成回答。特别提醒：谷歌的Custom Search JSON API已于2026年停止对新用户开放，并将在2027年1月1日完全关闭。因此，这个项目现在主要推荐使用Brave搜索API或Tavily搜索API作为替代方案。这个转变让项目变得更加开放和低成本，你不再需要依赖谷歌的服务。二、核心优势多搜索提供商支持：项目最初是为谷歌搜索设计的，但现在已进化为支持多个搜索后端。最推荐的是Brave Search API，它提供每月2000次的免费查询额度，无需绑定信用卡，且注重隐私。Tavily则更适合AI研究场景，它返回的结果自带质量评分。你可以根据自己的需求和预算自由选择。真正的智能研究能力：这绝不是简单地将搜索结果的标题和链接扔给AI。服务器在后台会对搜索结果进行多项处理：自动识别并移除重复的URL和相似内容；根据来源权威性、时效性、内容质量对每个结果进行打分；支持按域名、日期、语言等条件进行高级筛选。它更懂什么是“优质信源”。灵活的代理模式：这是3.0版本的最大亮点。之前版本需要你提供Anthropic API密钥才能在服务器端调用Claude进行总结，这既增加了成本，也带来了密钥管理的麻烦。新版本默认采用代理模式，服务器只负责搜索和整理，而将分析和撰写的任务交给你的MCP客户端（如Claude Desktop本身）。这样你无需任何额外配置就能享受到AI辅助研究的威力。透明的使用追踪：项目内置了可选的使用量追踪功能。如果你担心API调用超限或产生意外费用，可以开启这个功能。它会记录你的搜索次数，甚至可以估算成本，并在达到你设定的阈值（如每月2000次搜索的80%）时发出警告。这对于深度用户或开发者来说是非常实用的成本控制手段。三、适用场景场景一：为Claude Desktop等AI助手注入实时信息。这是最直接的应用。当你询问“今天发生的某件重大新闻”时，Claude会通过这个服务器执行谷歌搜索，阅读几篇相关报道，然后综合出一份摘要回复给你，并附上信息来源。你的AI从“知识停留在过去”变成了“信息同步到现在”。场景二：深度研究与报告撰写。你需要写一份关于“2026年WebAssembly在边缘计算领域的应用现状”的报告。以往你需要在搜索引擎里来回翻阅十几篇文章，手动复制粘贴要点。现在，你只需要在对话中告诉Claude：“帮我深入研究这个话题，采用高级深度，重点关注性能案例和行业挑战。”服务器会自动搜索、挑选最权威的8-10个来源，抓取内容，然后Claude会为你生成一份包含执行摘要、关键发现、主题分析、矛盾争议点以及建议的综合报告。场景三：集成到开发环境中。项目明确支持与VS Code及Cline等开发工具配合使用。想象一下，你正在编写一段关于某个不熟悉的npm库的代码。你可以在代码编辑器中直接唤出AI助手，问它：“这个库的最新API文档中，关于身份验证的部分有什么变化？”AI会自己搜索官方文档网站，提取相关内容，然后给你一个准确的答案，整个过程不离开你的编辑器。场景四：自动化信息收集工作流。结合MCP的HTTP传输模式，你可以将这个服务器部署为一个网络服务。然后编写脚本或使用自动化工具（如n8n）定期调用它的搜索和研究接口。例如，每天上午9点自动搜索“AI领域重要论文发布”，生成摘要并推送到你的企业微信或邮箱。这样你就拥有了一个定制的信息监测机器人。四、安装教程开始前，请确保你的系统已安装Node.js 18或更高版本。你可以通过终端运行node --version来检查。第一步：选择一个搜索提供商并获取API密钥由于谷歌搜索已经对新用户关闭，我们强烈推荐使用Brave Search。它是目前免费额度最慷慨的选择。访问 Brave Search API 官网，注册账号。在控制台中创建一个新的API密钥。你会得到一串字符，请妥善保存。免费套餐每月提供2000次查询，对于个人使用通常完全足够。如果你想使用Tavily，可以访问其官网注册，同样可以获得每月1000次的免费查询额度。第二步：为你的MCP客户端配置服务器我们以最常用的Claude Desktop为例。其他客户端如VS Code、Cline的配置逻辑类似。找到Claude Desktop的配置文件。通常位置如下：Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonmacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json使用任何文本编辑器打开这个文件（如果不存在，就新建一个）。添加以下配置。这里以Brave搜索为例：{ "mcpServers": { "google-research": { "command": "npx", "args": ["-y", "google-search-mcp"], "env": { "SEARCH_PROVIDER": "brave", "BRAVE_API_KEY": "替换为你的Brave API密钥" } } } }如果你希望使用Tavily，则将env部分替换为： "env": { "SEARCH_PROVIDER": "tavily", "TAVILY_API_KEY": "替换为你的Tavily API密钥" }强烈建议：同时添加上使用量追踪，以防止意外超限。在env对象中加入以下内容： "USAGE_TRACKING_ENABLED": "true", "USAGE_MAX_SEARCHES_PER_MONTH": "1800"这会在你每月使用接近1800次时发出警告（Brave免费限额为2000次）。保存配置文件后，完全退出 Claude Desktop应用并重新启动。第三步：验证安装重新打开Claude Desktop，你应该能在对话中看到连接提示。现在，尝试提出一个需要实时信息的问题，例如：“请帮我搜索一下过去一周内关于TypeScript 5.8版本的主要新闻。”如果配置正确，Claude会调用服务器工具，然后你会看到它开始思考、搜索，并最终给出带有链接和摘要的回答。恭喜，安装成功！五、使用示例配置好服务器后，你就能在对话中体验强大的研究能力了。以下是几种典型的用法和对应的提示词示例。示例一：快速信息检索你可以直接让AI帮你搜索特定信息，并从中提取答案。提示词： “谷歌搜索一下，告诉我'Model Context Protocol'最新的Python SDK版本号是多少？请从官方来源查找。”AI会调用google_search工具，可能配合site:pypi.org或site:github.com/modelcontextprotocol这类限定词，然后返回搜索结果，最后告诉你准确的版本号。示例二：开启深度研究模式（核心功能）当你想系统性地了解一个主题时，使用research_topic功能。提示词： “请帮我深入研究'tRPC在2026年的生态发展'这个话题。使用中级深度，并重点关注'对Next.js的支持'和'性能对比GraphQL的最新数据'这两个方面。”这会触发research_topic工具，参数为depth: "intermediate"和focus_areas: ["对Next.js的支持", "性能对比GraphQL的最新数据"]。服务器会搜索、提取、分析，最终Claude会为你生成一份结构化的研究报告。示例三：并发提取多篇文章内容当你需要对比几篇不同网页的观点时，可以一次性提取它们的内容。提示词： “请同时帮我提取以下三个网址的正文内容，并用中文总结它们关于'可持续发展的挑战'这一核心观点的异同：[网址1], [网址2], [网址3]。”AI会调用extract_multiple_webpages工具，一次性抓取最多5个URL的干净内容，然后进行对比分析。示例四：开启使用追踪作为一个负责任的用户，开启使用追踪能让你心里有数。你只需要在配置文件中添加了相关环境变量，服务器启动时就会显示追踪已启用。当接近你设定的阈值时，AI可能会在回复中提示你。你也可以主动询问：“我的搜索API本月使用了多少次？”如果服务器支持并实现了相关的查询接口，AI甚至可能直接告诉你使用量。六、常见问题问题一：配置后Claude Desktop无法连接到服务器，提示“npx not found”或类似错误。解决方案：这通常意味着Node.js未正确安装或未添加到系统的PATH环境变量中。请先关闭Claude Desktop。然后打开一个终端（命令提示符或PowerShell），输入npx --version。如果提示“不是内部或外部命令”，你需要去Node.js官网重新安装，并确保在安装过程中勾选了“添加到PATH”的选项。安装后重启电脑，再重新打开Claude Desktop。问题二：我运行了搜索，但AI返回的结果似乎只包含标题和链接，没有深层内容，或者回复说无法提取网页。解决方案：这种情况可能由几个原因造成。首先，确认你的提问是否触发了正确的工具。对于纯粹的列表式查询，AI可能只调用google_search。如果你需要深入内容，应该引导它进行“研究”，比如明确说“阅读并总结这些链接的内容”。其次，某些网站（如需要登录的论坛、复杂的单页应用）可能阻止爬虫或内容提取困难。项目使用的内容提取库对这些网站的兼容性有限。你可以尝试更换信息来源或直接提供文章的纯文本版本。问题三：搜索返回的结果太少或者不相关。解决方案：这个问题通常与搜索提供商和查询词有关。首先，检查你是否不小心使用了限制性过强的参数，比如site:指定了一个没有相关内容的网站，或者dateRestrict的范围太小了。其次，各搜索引擎的算法不同，Brave和谷歌的结果会有所差异。尝试简化或调整你的查询关键词。最后，免费的API套餐通常返回的结果数量和质量都有限制，你可以考虑升级套餐或更换提供商试试。问题四：作为开发者，我想把这个服务器部署到我的服务器上，通过HTTP调用。解决方案：项目支持HTTP传输模式。你需要先从GitHub克隆项目源码，而不是直接用npx运行。克隆后，进入目录，运行npm install安装依赖，然后npm run build构建。之后，你可以使用命令npm run start:v3:http来启动HTTP服务器。默认端口是3000，你可以通过设置环境变量PORT来修改端口。启动后，需要自己实现一个客户端来向这个HTTP服务发送符合MCP协议的JSON-RPC请求。问题五：我看到了关于“谷歌搜索API即将关闭”的警告，这对我有什么影响？解决方案：如果你是新用户，根本没有谷歌API密钥，那么这个警告与你无关。你完全可以放心使用Brave或Tavily。如果你是现有的谷歌API用户，请注意2027年1月1日的截止日期。建议你现在就开始规划迁移，按照项目文档中MIGRATION.md的指引，切换到Brave或Tavily。配置的改动非常小，只需要更换环境变量中的密钥和提供商名称即可。七、总结Google-Search-MCP-Server是一个非常务实且强大的项目。它精准地识别了当前AI模型的一大短板——无法自主获取实时信息，并给出了一个优雅的解决方案。它不仅仅是一个API包装器，而是一个完整的“研究代理工具包”。项目3.0版本的进化尤其值得称赞。通过引入代理模式和拥抱多搜索提供商，它降低了用户的使用门槛和成本，同时规避了外部API服务的不可控风险。其对搜索结果进行质量评分和去重的内部逻辑，体现了作者对“AI如何使用信息”这一问题的深刻思考。对于普通用户，它是榨干你手中AI助手潜能的神器；对于开发者，它是构建下一代信息密集型AI应用的绝佳组件。它的安装配置非常简单，有现成的npm包可以直接运行。唯一需要你做的，就是花两分钟去Brave网站免费注册一个API密钥。我强烈建议所有使用MCP客户端的朋友都尝试一下。当你第一次看到你的AI助手自主地搜索、阅读、综合出一份带引用的高质量报告时，你会真正感受到“智能体”的魅力。