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网络服务AI工具网页搜索内容检索YouTube转录

使用说明

项目简介

Fetch Kit 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，旨在为大型语言模型（LLM）提供访问外部网络服务的能力。通过 Fetch Kit，LLM 可以利用各种工具来获取实时信息、网页内容和多媒体数据，从而增强其上下文理解和问题解决能力。

主要功能点

  • 网页搜索 (ai_web_search): 利用 Google AI Search 引擎进行网页搜索，帮助 LLM 获取最新的网络信息。
  • 网页内容获取 (get_web_content): 从指定的 HTTP/HTTPS URL 获取网页文本内容，使 LLM 能够访问和理解网页信息。
  • YouTube 视频转录 (youtube_transcript): 获取 YouTube 视频的文字 transcript，让 LLM 可以理解视频内容。
  • 可配置工具: 支持通过环境变量灵活启用或禁用工具组，满足不同场景的需求。
  • 易于安装和部署: 使用 Go 语言开发，安装简单，配置灵活。

安装步骤

  1. 安装 Go: 确保已安装 Go 1.23.2 或更高版本。
  2. 安装 Fetch Kit: 运行以下命令安装 Fetch Kit 服务器： 
    go install github.com/nguyenvanduocit/fetch-kit@latest
  3. 创建 .env 配置文件: 在服务器的工作目录下创建 '.env' 文件，并根据需要配置以下环境变量： 
    GOOGLE_AI_API_KEY=  # 必需：Google AI (Gemini) 服务的 API 密钥
JINA_API_KEY=       # 必需：Jina AI 服务的 API 密钥
ENABLE_TOOLS=       # 可选：逗号分隔的工具组列表，用于启用指定工具组（留空则启用所有工具）
PROXY_URL=         # 可选：HTTP/HTTPS 代理 URL，如果需要通过代理访问网络
    请务必替换 'GOOGLE_AI_API_KEY' 和 'JINA_API_KEY' 为您自己的 API 密钥。

服务器配置

MCP 客户端需要配置 Fetch Kit 服务器的启动信息才能建立连接。以下是一个 'claude_desktop_config.json' 示例，展示了如何配置 Fetch Kit 服务器：

{
  "mcpServers": {
    "fetch_kit": {
      "command": "fetch-kit",
      "args": ["-env", "/path/to/.env"]
      // command: 启动 Fetch Kit 服务器的命令，这里假设 fetch-kit 可执行文件已在 PATH 环境变量中
      // args: 传递给 fetch-kit 命令的参数，-env 参数指定 .env 配置文件的路径，请替换 "/path/to/.env" 为实际的文件路径
    }
  }
}

配置说明:

  • server name: 'fetch_kit' (可以自定义，用于在客户端中标识该服务器)
  • command: 'fetch-kit' (Fetch Kit 服务器的可执行文件名，确保客户端能够找到该命令，例如已添加到系统 PATH 环境变量)
  • args: '["-env", "/path/to/.env"]' (传递给 'fetch-kit' 命令的参数列表)
    • '-env': 指定 '.env' 配置文件的路径。请将 '/path/to/.env' 替换为实际的 '.env' 文件路径。

基本使用方法

  1. 启动 Fetch Kit 服务器: MCP 客户端会根据配置的 'command' 和 'args' 启动 Fetch Kit 服务器。
  2. 客户端调用工具: 在 MCP 客户端中，可以使用 'ai_web_search'、'get_web_content' 和 'youtube_transcript' 等工具，并根据工具的参数描述传递相应的参数来调用这些工具，从而实现网页搜索、内容获取和 YouTube 视频转录等功能。
  3. 配置工具启用: 可以通过设置 'ENABLE_TOOLS' 环境变量来控制启用的工具组。例如，设置为 'gemini,youtube' 则只启用 'gemini' 和 'youtube' 工具组的工具。留空则默认启用所有工具。

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