crawl-mcp
MCP server for web crawling, searching, and AI-powered content extraction, supporting single-page, batch, and full-site crawling along with text, news, image, book, and video search.
README
crawl_mcp
基于 crawl4ai 和 FastMCP 的 MCP 服务器,提供网页爬取和 AI 分析功能。
功能
爬取工具
- crawl_single - 爬取单个网页,返回 Markdown 格式(浏览器渲染,适合 SPA)
- extract_url - 轻量级 URL 提取(无需浏览器,速度快 5-10 倍)
- crawl_site - 递归爬取整个网站
- crawl_batch - 批量爬取多个网页(异步并行)
搜索工具
- search_text - 通用网页搜索
- search_news - 新闻内容搜索
- search_images - 图片搜索(支持下载和 AI 分析)
- search_books - 图书/电子书搜索
- search_videos - 视频搜索(含时长、播放量等)
AI 能力
- LLM 集成 - AI 驱动的内容提取和摘要(先快速爬取,后可选处理)
- 自动重试 - 网络错误自动重试(指数退避)
LLM 处理设计
爬取和 LLM 处理分离,确保快速响应:
- 快速爬取(6-10秒)- 始终返回原始 Markdown
- 可选后处理 - 如提供
llm_config,对 Markdown 进行 AI 处理
性能对比
| 场景 | 耗时 | 说明 |
|---|---|---|
| extract_url(静态页面) | ~1.5s | ddgs extract,无需浏览器 |
| crawl_single(无 LLM) | ~7s | 浏览器渲染 |
| crawl_single(有 LLM) | ~40s | 爬取 + AI 处理 |
| crawl_batch 2 页(无 LLM) | ~15s | 并行爬取 |
| search_text / news / books / videos | ~1.5-2s | ddgs 搜索 |
关键优势:
- 静态页面用
extract_url,1.5 秒出结果 - SPA/JS 重度页面用
crawl_single,浏览器渲染保证完整 - 搜索类工具全部基于 ddgs,秒级响应
安装
pip install crawl-mcp
MCP 配置
Claude Desktop
{
"mcpServers": {
"crawl-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["crawl-mcp"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
高级配置(可选)
如需自定义 API 端点或模型:
{
"mcpServers": {
"crawl-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["crawl-mcp"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-api-key",
"OPENAI_BASE_URL": "https://api.openai.com/v1",
"LLM_MODEL": "glm-4.7",
"VISION_MODEL": "glm-4.6v"
}
}
}
}
环境变量
| 变量 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
OPENAI_API_KEY |
API 密钥 | 必填 |
OPENAI_BASE_URL |
API 基础 URL | https://api.openai.com/v1 |
LLM_MODEL |
文本模型名称 | glm-4.7 |
VISION_MODEL |
图片分析模型名称 | glm-4.6v |
LLM 配置
所有工具支持可选的 llm_config 参数:
{
"instruction": "提取产品信息",
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"name": {"type": "string"},
"price": {"type": "number"}
}
}
}
instruction: 提取指令schema: 可选的 JSON Schema
注意: api_key、base_url、model 从环境变量读取。
搜索功能
extract_url - 轻量级 URL 提取
适用于静态页面、文章、博客等不需要 JS 渲染的场景。
{
"name": "extract_url",
"arguments": {
"url": "https://example.com/article",
"fmt": "text_markdown"
}
}
参数说明:
url: 要提取的网页 URLfmt: 输出格式(可选)text_markdown: Markdown 格式(默认)text_plain: 纯文本text_rich: 富文本text: 原始 HTMLcontent: 原始字节
search_text - 通用网页搜索
适用于搜索技术文档、百科、博客、论坛、教程等静态内容。
{
"name": "search_text",
"arguments": {
"query": "Python 快速排序算法",
"region": "cn-zh",
"max_results": 5
}
}
参数说明:
query: 搜索关键词region: 区域代码(可选)wt-wt: 无区域限制(默认)us-en: 美国(英语)cn-zh: 中国(中文)uk-en: 英国(英语)jp-jp: 日本(日语)
safesearch: 安全搜索(可选)on: 严格过滤moderate: 适度过滤(默认)off: 关闭过滤
timelimit: 时间限制(可选)d: 最近一天w: 最近一周m: 最近一月y: 最近一年
max_results: 最大结果数(默认:10)
返回格式:
{
"success": true,
"query": "Python 快速排序算法",
"count": 5,
"results": [
{"title": "...", "href": "https://...", "body": "..."}
]
}
search_news - 新闻搜索
适用于搜索突发新闻、时事、财经、体育等时效性内容。
{
"name": "search_news",
"arguments": {
"query": "人工智能最新进展",
"timelimit": "w",
"max_results": 10
}
}
参数说明:
- 与
search_text相同,但timelimit仅支持d、w、m(不支持y)
返回格式:
{
"success": true,
"query": "人工智能最新进展",
"count": 3,
"results": [
{
"date": "2024-07-03T16:25:22+00:00",
"title": "...",
"body": "...",
"url": "https://...",
"image": "https://...",
"source": "..."
}
]
}
search_images - 图片搜索
搜索图片,支持下载到本地和 AI 分析。
{
"name": "search_images",
"arguments": {
"query": "cute cat",
"max_results": 10,
"download": true,
"download_count": 5,
"analyze": true,
"analysis_prompt": "描述这张图片的内容和风格"
}
}
参数说明:
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
query |
搜索关键词 | 必填 |
region |
区域代码 | wt-wt |
max_results |
搜索结果数量 | 10 |
size |
图片尺寸 | - |
color |
颜色过滤 | - |
type_image |
图片类型 | - |
layout |
布局方式 | - |
download |
是否下载到本地 | false |
download_count |
下载数量 | 全部 |
output_dir |
下载目录 | ./downloads/images |
analyze |
是否 AI 分析 | false |
analysis_prompt |
分析提示词 | 详细描述这张图片的内容 |
图片过滤选项:
size:Small,Medium,Large,Wallpapercolor:Red,Orange,Yellow,Green,Blue,Purple,Pink,Black,White,Gray,Brown,Monochrometype_image:photo,clipart,gif,transparent,linelayout:Square,Tall,Wide
返回格式:
{
"success": true,
"query": "cute cat",
"search_results": {
"count": 10,
"results": [
{
"title": "...",
"image": "https://...",
"thumbnail": "https://...",
"url": "https://...",
"width": 1920,
"height": 1080,
"source": "Bing"
}
]
},
"download_results": {
"total": 5,
"downloaded": 5,
"failed": 0,
"output_dir": "./downloads/images"
},
"analysis_results": {
"count": 5,
"results": [
{
"image": "...",
"type": "local",
"analysis": "这是一张可爱的猫咪图片..."
}
]
}
}
search_books - 图书搜索
适用于学术研究、技术书籍整理、文献检索。
{
"name": "search_books",
"arguments": {
"query": "clean code software engineering",
"max_results": 5
}
}
返回字段:title, author, publisher, url, thumbnail, info
search_videos - 视频搜索
适用于教程搜集、视频素材整理、内容分析。
{
"name": "search_videos",
"arguments": {
"query": "python tutorial beginner",
"max_results": 5
}
}
返回字段:title, duration, embed_url, thumbnail, statistics (viewCount), publisher, uploader
开发
uv sync
uv run pytest
uv run python -m crawl4ai_mcp.fastmcp_server --http
许可证
MIT License
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。