Search Engine with RAG and MCP - MCP服务，MCP服务器，MCP教程

基本能力

产品定位

search-engine-with-rag-and-mcp 是一个智能搜索引擎，结合了多种先进技术，旨在提供高效、准确的网络搜索和信息检索功能。

核心功能

• 使用 Exa API 进行网络搜索
• 使用 FireCrawl 检索网页内容
• 利用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）进行更相关的信息提取
• 通过 MCP（Model Context Protocol）服务器标准化工具调用
• 支持本地 LLM（通过 Ollama）和云端 LLM（通过 OpenAI）
• 灵活的架构，支持直接搜索、基于代理的搜索或服务器模式
• 全面的错误处理和优雅的回退机制
• Python 3.13+ 支持，带有类型提示
• 异步处理以提高网络操作效率

适用场景

• 网络信息检索
• 智能问答系统
• 数据分析和研究
• 开发效率工具

工具列表

1. Exa API：用于网络搜索
2. FireCrawl：用于网页内容检索
3. Ollama：用于本地 LLM 支持
4. OpenAI API：用于云端 LLM 支持
5. LangChain：用于构建智能代理

常见问题解答

• 如何安装 Ollama？：参考 Ollama 官网 进行安装。
• 如何获取 Exa 和 FireCrawl 的 API 密钥？：需要在各自的官网注册并获取 API 密钥。
• 如何设置环境变量？：参考 docs/env_template.md 文件进行设置。

使用教程

使用依赖

• Python 3.13+
• Poetry（可选，用于开发）
• Exa 和 FireCrawl 的 API 密钥
• （可选）本地安装 Ollama
• （可选）OpenAI API 密钥

安装教程

1. 克隆仓库
   bash
git clone https://github.com/yourusername/search-engine-with-rag-and-mcp.git
cd search-engine-with-rag-and-mcp

2. 安装依赖
   ```bash

使用 pip

pip install -r requirements.txt

或使用 poetry

poetry install
```

1. 创建 .env 文件（参考 docs/env_template.md）

调试方式

1. 直接搜索模式（默认）

```bash

使用 pip

python -m src.core.main "your search query"

或使用 poetry

poetry run python -m src.core.main "your search query"
```

2. 代理模式

bash
python -m src.core.main --agent "your search query"

3. MCP 服务器模式

bash
python -m src.core.main --server

也可以指定自定义主机和端口：
bash
python -m src.core.main --server --host 0.0.0.0 --port 8080

使用 Ollama（可选）

1. 安装 Ollama: https://ollama.ai/
2. 拉取模型：
   bash
ollama pull mistral:latest
3. 在 .env 文件中设置适当的环境变量：
   OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=mistral:latest