极 颜 - MCP工具
type: channel
link: https://wnmax.com/category/mcp/
items: beancount-mcp
items: poc-mcp-server
items: Beancount MCP（模型上下文协议）服务器
items: WebSearch-MCP
items: Bing搜索MCP服务器
items: 知识库MCP服务
items: ArXiv MCP 服务器
items: SearXNG MCP 服务器
items: MCP 中文趋势聚合
items: Everything搜索MCP服务器
items: Brave Search MCP 服务器
items: mcp-server-serper
items: unsplash-mcp-server
items: mcp-server-gsc
items: higress-ai-search-mcp-server
items: duckduckgo-mcp-server
items: search1api-mcp
items: perplexity-mcp
items: Google-Search-MCP-Server

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

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

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

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

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

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

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

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

MCP 中文趋势聚合
type: item
date: 2026-04-27T09:15:11+08:00
description: 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…

Everything搜索MCP服务器
type: item
date: 2026-04-27T09:12:23+08:00
description: 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…

Brave Search MCP 服务器
type: item
date: 2026-04-27T09:09:46+08:00
description: 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SD…

mcp-server-serper
type: item
date: 2026-04-27T09:07:38+08:00
description: 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…

unsplash-mcp-server
type: item
date: 2026-04-27T09:05:41+08:00
description: 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Unspla…

mcp-server-serper
type: item
date: 2026-04-27T09:03:12+08:00
description: 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…

mcp-server-gsc
type: item
date: 2026-04-27T09:00:20+08:00
description: 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…

higress-ai-search-mcp-server
type: item
date: 2026-04-27T08:57:34+08:00
description: 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…

duckduckgo-mcp-server
type: item
date: 2026-04-27T08:54:10+08:00
description: 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…

search1api-mcp
type: item
date: 2026-04-27T08:51:34+08:00
description: 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…

perplexity-mcp
type: item
date: 2026-04-27T08:49:08+08:00
description: 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…

Google-Search-MCP-Server
type: item
date: 2026-04-27T08:46:18+08:00
description: 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…