RAG Web Browser Actor 的模型上下文协议 (MCP) 服务器 🌐

RAG Web Browser Actor 的 MCP 服务器实现。 此 Actor 充当大型语言模型 (LLM) 和 RAG 管道的 Web 浏览器，类似于 ChatGPT 中的 Web 搜索。

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/sr8xzdi3yv"><img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/sr8xzdi3yv/badge" alt="mcp-server-rag-web-browser MCP server" /></a>

🎯 此 MCP 服务器的作用是什么？

此服务器专门用于为 AI 代理和 LLM 提供快速响应，使它们能够与 Web 交互并从网页中提取信息。 它在本地运行，并以待机模式与 RAG Web Browser Actor 通信， 发送搜索查询并接收作为响应提取的 Web 内容。

RAG Web Browser Actor 允许 AI 助手：

• 执行 Web 搜索，抓取结果中排名靠前的 N 个 URL，并将其清理后的内容以 Markdown 格式返回
• 获取单个 URL 并将其内容以 Markdown 格式返回

🧱 组件

工具

• search: 查询 Google 搜索，抓取结果中排名靠前的 N 个 URL，并将其清理后的内容以 Markdown 格式返回。参数：
  • query (字符串，必需): 搜索词或 URL
  • maxResults (数字，可选): 要抓取的最大搜索结果数（默认值：1）
  • scrapingTool (字符串，可选): 选择用于提取网页的抓取工具。选项：'browser-playwright' 或 'raw-http'（默认值：'raw-http'）
  • outputFormats (数组，可选): 选择一个或多个输出格式。选项：'text'、'markdown'、'html'（默认值：['markdown']）
  • requestTimeoutSecs (数字，可选): 请求的最大时间（以秒为单位）（默认值：40）

🔄 什么是模型上下文协议？

模型上下文协议 (MCP) 是一个框架，使 AI 应用程序（例如 Claude Desktop）能够与外部工具和数据源无缝连接。 有关更多详细信息，请访问模型上下文协议网站或阅读博客文章什么是 MCP 以及为什么它很重要？。

🤖 MCP 服务器如何与 AI 代理集成？

MCP 服务器使 AI 代理能够使用 RAG Web Browser Actor 执行 Web 搜索和浏览。 要全面了解 AI 代理，请查看我们的博客文章：什么是 AI 代理？并浏览 Apify 的 代理。

有兴趣在 Apify 上构建和货币化您自己的 AI 代理吗？查看我们的分步指南，了解如何在 Apify 平台上创建、发布 AI 代理并将其货币化。

🔌 Apify 相关的 MCP 服务器和客户端

此服务器通过标准输入/输出 (stdio) 运行，从而提供与 AI 代理的直接连接。 Apify 提供了其他几个与 MCP 相关的工具：

服务器选项

• 🖥️ 此 MCP 服务器 – 基于本地 stdio 的服务器，用于与 Claude Desktop 直接集成
• 🌐 通过 SSE 的 RAG Web Browser Actor – 无需运行本地服务器即可通过服务器发送事件直接访问 RAG Web Browser
• 🇦 MCP 服务器 Actor – MCP 服务器，为 AI 代理提供对 4,000 多个专业 Apify Actors 的访问

客户端选项

• 💬 Tester MCP Client – 一个用户友好的 UI，用于与任何基于 SSE 的 MCP 服务器交互

🛠️ 配置

前提条件

• MacOS 或 Windows
• 必须安装最新版本的 Claude Desktop（或其他 MCP 客户端）
• Node.js (v18 或更高版本)
• Apify API 令牌 (APIFY_TOKEN)

安装

按照以下步骤在本地计算机上设置并运行服务器： 首先，使用以下命令克隆存储库：

git clone git@github.com:apify/mcp-server-rag-web-browser.git

导航到项目目录并安装所需的依赖项：

cd mcp-server-rag-web-browser
npm install

在运行服务器之前，您需要构建项目：

npm run build

Claude Desktop

配置 Claude Desktop 以识别 MCP 服务器。

1. 打开您的 Claude Desktop 配置并编辑以下文件：

   • 在 macOS 上：~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • 在 Windows 上：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

   "mcpServers": {
     "rag-web-browser": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "@apify/mcp-server-rag-web-browser"
       ],
       "env": {
          "APIFY_TOKEN": "your-apify-api-token"
       }
     }
   }
   

2. 重新启动 Claude Desktop

   • 完全退出 Claude Desktop（确保它不仅仅是最小化或关闭）。
   • 重新启动 Claude Desktop。
   • 查找 🔌 图标以确认服务器已连接。

3. 示例

   您可以要求 Claude 执行 Web 搜索，例如：

   什么是 MCP 服务器以及如何使用它？
   什么是 LLM，以及最近的新闻更新是什么？
   查找并分析有关 LLM 的最新研究论文。
   

使用 MCP Inspector 调试服务器

export APIFY_TOKEN=your-apify-api-token
npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @apify/mcp-server-rag-web-browser

👷🏼 开发

本地客户端 (stdio)

要本地测试服务器，您可以使用 example_client_stdio.ts：

export APIFY_TOKEN=your-apify-api-token
node dist/example_client_stdio.js

该脚本将启动 MCP 服务器，获取可用的工具，然后使用查询调用 search 工具。

直接 API 调用

要测试直接调用 RAG Web Browser Actor：

export APIFY_TOKEN=your-apify-api-token
node dist/example_call_web_browser.js

调试

由于 MCP 服务器通过标准输入/输出 (stdio) 运行，因此调试可能具有挑战性。 为了获得最佳的调试体验，请使用 MCP Inspector。

构建 mcp-server-rag-web-browser 包：

npm run build

您可以使用此命令通过 npm 启动 MCP Inspector：

export APIFY_TOKEN=your-apify-api-token
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

启动后，Inspector 将显示一个 URL，您可以在浏览器中访问该 URL 以开始调试。