Baidu Search MCP Server

Baidu Search MCP Server

好的,我明白了。您需要我将以下描述翻译成中文: "Provides web search capabilities through Baidu with content fetching and parsing features, allowing LLMs to search the web and extract webpage content." 翻译如下: **“提供通过百度进行网页搜索的能力,并具备内容抓取和解析功能,使大型语言模型能够搜索网络并提取网页内容。”**

Category
访问服务器

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search

Search Baidu and return formatted results. Args: query: The search query string max_results: Maximum number of results to return (default: 6) deep_mode: Deep search the web content (default: False) ctx: MCP context for logging

README

百度搜索 MCP 服务器

smithery badge

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器,通过百度提供网络搜索功能,并具有内容获取和解析的附加功能。

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/phcus2gcpn"> <img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/phcus2gcpn/badge" alt="Baidu Server MCP server" /> </a>

功能

  • 网络搜索: 使用高级速率限制和结果格式化搜索百度
  • 内容获取: 检索和解析网页内容,具有智能文本提取功能
  • 速率限制: 内置针对搜索和内容获取的速率限制保护
  • 错误处理: 全面的错误处理和日志记录
  • LLM 友好输出: 专门为大型语言模型消费而格式化的结果

安装

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装百度搜索服务器:

npx -y @smithery/cli install @Evilran/baidu-mcp-server --client claude

通过 uv 安装

使用 uv 直接从 PyPI 安装:

uv pip install baidu-mcp-server

用法

与 Claude Desktop 一起运行

  1. 下载 Claude Desktop
  2. 创建或编辑您的 Claude Desktop 配置:
    • 在 macOS 上:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • 在 Windows 上:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

添加以下配置:

{
    "mcpServers": {
        "baidu-search": {
            "command": "uvx",
            "args": ["baidu-mcp-server"]
        }
    }
}
  1. 重启 Claude Desktop

开发

对于本地开发,您可以使用 MCP CLI:

# 使用 MCP Inspector 运行
mcp dev server.py

# 在本地安装以使用 Claude Desktop 进行测试
mcp install server.py

可用工具

1. 搜索工具

async def search(query: str, max_results: int = 10) -> str

在百度上执行网络搜索并返回格式化的结果。

参数:

  • query: 搜索查询字符串
  • max_results: 要返回的最大结果数(默认值:10)

返回值: 包含搜索结果的格式化字符串,包括标题、URL 和摘要。

2. 内容获取工具

async def fetch_content(url: str) -> str

从网页获取和解析内容。

参数:

  • url: 要从中获取内容的网页 URL

返回值: 来自网页的清理和格式化的文本内容。

功能详情

速率限制

  • 搜索:每分钟限制为 30 个请求
  • 内容获取:每分钟限制为 20 个请求
  • 自动队列管理和等待时间

结果处理

  • 删除广告和不相关的内容
  • 清理百度重定向 URL
  • 格式化结果以实现最佳 LLM 消费
  • 适当截断长内容

错误处理

  • 全面的错误捕获和报告
  • 通过 MCP 上下文进行详细的日志记录
  • 在速率限制或超时时优雅降级

贡献

欢迎提出问题和拉取请求! 一些潜在的改进领域:

  • 附加搜索参数(地区、语言等)
  • 增强的内容解析选项
  • 频繁访问内容的缓存层
  • 附加的速率限制策略

许可证

该项目已获得 MIT 许可证的许可。

致谢

此项目中的代码引用了以下存储库:

感谢这些存储库的作者和贡献者为开源社区所做的努力和贡献。

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