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AI搜索Web抓取实时信息获取去中心化搜索LLM工具集成

项目简介

Presearch MCP服务器是一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的后端服务，旨在让人工智能助手（如Claude）能够通过Presearch去中心化搜索引擎进行网络搜索。它将复杂的搜索API封装成易于LLM调用的工具，支持多种搜索过滤条件、结果格式导出、网页内容抓取以及性能缓存，为LLM应用提供丰富的实时信息获取能力。

主要功能点

  • 网页搜索: 使用Presearch搜索引擎执行精确的网页搜索，支持按国家、新鲜度、安全设置等条件筛选结果。
  • 结果导出: 将搜索结果导出为JSON、CSV或Markdown等多种格式，方便AI处理和展示。
  • 网页抓取: 从搜索结果的URL中抓取网页内容（文本、链接、图片、元数据），为AI提供深度信息。
  • 缓存管理: 内置性能缓存机制，提升搜索响应速度，并提供缓存统计与清理功能。
  • 健康监控: 提供服务器健康检查，确保服务稳定运行。

安装步骤

  1. 获取API密钥: 访问 Presearch Search API 注册并获取API密钥。
  2. 下载项目: 克隆或下载本GitHub仓库到本地。
  3. 安装依赖: 在项目根目录运行 'npm install'。
  4. 配置API密钥: 在项目根目录创建一个 '.env' 文件，并添加你的Presearch API密钥，例如：'PRESEARCH_API_KEY=your_api_key_here'。
  5. 启动服务器: 运行 'node src/server/server.js' 即可启动MCP服务器。

服务器配置 (供MCP客户端连接使用)

MCP客户端（如Claude桌面版）需要通过JSON配置来连接此MCP服务器。以下是一个示例配置，您只需提供服务器名称、启动命令和参数，无需理解其内部代码：

{
  "mcpServers": {
    "presearch": {
      "command": "node",
      "args": ["src/server/server.js"],
      "cwd": "/path/to/presearch-mcp-server", // 将此路径替换为您的项目实际路径，例如："/Users/youruser/presearch-search-api-mcp"
      "env": {
        "PRESEARCH_API_KEY": "your_api_key_here" // 您的Presearch API密钥
      }
    }
  }
}
  • 'presearch': 您可以为这个MCP服务器指定一个内部名称，供您的LLM客户端识别。
  • 'command': 启动MCP服务器的程序，通常是 'node'。
  • 'args': 传递给启动命令的参数，这里是服务器脚本的路径 'src/server/server.js'。
  • 'cwd': 服务器进程的工作目录，需要设置为您下载项目的实际路径。
  • 'env': 环境变量，用于设置您的 'PRESEARCH_API_KEY'。

基本使用方法

一旦MCP服务器成功启动并配置到您的LLM客户端中，AI助手就可以通过调用其提供的工具来执行以下操作：

  • 搜索: 告诉AI "搜索关于Model Context Protocol的最新信息"。
  • 导出: 要求AI "将关于人工智能伦理的搜索结果导出为Markdown格式"。
  • 抓取: 让AI "抓取并总结这个URL (例如 'https://example.com/article') 的主要内容"。

AI会根据您的指令自动调用相应的工具来完成任务。

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