iflow-mcp_vonequinox-websearchmcp 0.1.0

MCP (Model Context Protocol) web search server (Brave search + fetch tools)

WebSearch MCP Server

一个基于 MCP (Model Context Protocol) 的智能网页搜索服务器，支持 AI 增强搜索、Brave 搜索和网页抓取功能。

推荐: 本项目推荐使用 SOTASearch.py，它结合了 AI 深度搜索和 Brave 搜索，并行执行两种搜索以提升速度。适合与 CherryStudio 配合使用。

功能

工具	说明
web_search	AI 深度搜索 + Brave 搜索（并行执行），返回链接列表和 AI 总结
fetch_html	抓取网页 HTML 内容
fetch_text	抓取网页并提取纯文本
fetch_metadata	抓取网页元数据（标题、描述、链接）

安装

1. 克隆项目

git clone https://github.com/yourusername/WebSearchMCP.git
cd WebSearchMCP

2. 安装依赖

使用 uv（推荐）：

uv sync

使用 pip：

pip install -r requirements.txt

3. 配置环境变量

复制 .env.example 为 .env 并填入配置：

cp .env.example .env

主要配置项：

# 代理配置（可选）
PROXY=http://127.0.0.1:7890
CF_WORKER=https://your-worker.workers.dev

# OpenAI API 配置（SOTASearch 必需）
OPENAI_API_KEY=sk-xxx
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4o

快速开始

# 使用 uv（推荐）
uv run SOTASearch.py

# 或使用 python
python SOTASearch.py

配置 CherryStudio

在 CherryStudio 的 MCP 服务器设置中添加（必须使用虚拟环境中的 Python 绝对路径）：

Windows 示例：

{
  "mcpServers": {
    "sota-search": {
      "name": "Websearch",
      "type": "stdio",
      "command": "D:\\Code\\github\\WebSearchMCP\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["D:/Code/github/WebSearchMCP/SOTASearch.py"]
    }
  }
}

macOS/Linux 示例：

{
  "mcpServers": {
    "sota-search": {
      "name": "Websearch",
      "type": "stdio",
      "command": "/path/to/WebSearchMCP/.venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/WebSearchMCP/SOTASearch.py"]
    }
  }
}

注意: 推荐使用项目虚拟环境中的 Python 解释器（.venv/Scripts/python.exe 或 .venv/bin/python），确保依赖正确加载。系统 Python 也可以使用，但需确保已安装所有依赖。

提示: 代理和 API 配置建议写在 .env 文件中，无需在命令行参数中指定。

命令行参数

参数	说明	示例
--proxy	本地代理地址	--proxy http://127.0.0.1:7890
--cf-worker	Cloudflare Worker 地址	--cf-worker https://xxx.workers.dev
--openai-api-key	OpenAI API Key	--openai-api-key sk-xxx
--openai-base-url	OpenAI API Base URL	--openai-base-url https://api.openai.com/v1
--openai-model	模型名称（默认 gpt-4o）	--openai-model gpt-4o

工具说明

web_search

AI 深度搜索 + Brave 搜索（并行执行）。

参数：

• query: 搜索关键词（必填）
• max_results: 返回的最大结果数，默认 10

返回格式：

{
  "success": true,
  "query": "搜索关键词",
  "links": [
    {"title": "标题", "url": "链接", "description": "描述"}
  ],
  "ai_summary": "AI 总结内容"
}

fetch_html

抓取网页的原始 HTML 内容。

参数：

• url: 目标网址（必填）
• headers: 可选的请求头

fetch_text

抓取网页并提取纯文本内容（去除 HTML 标签）。

参数：

• url: 目标网址（必填）
• headers: 可选的请求头

fetch_metadata

抓取网页的元数据信息。

参数：

• url: 目标网址（必填）
• headers: 可选的请求头

返回：标题、描述、页面链接列表

特性

• AI 深度搜索 + Brave 搜索并行执行
• 支持本地代理 (--proxy)
• 支持 Cloudflare Worker 代理 (--cf-worker)
• 自动内容截断，防止响应过大
• 支持 .env 文件配置

依赖

• Python 3.10+
• fastmcp
• beautifulsoup4
• curl_cffi
• lxml
• openai