Model Context Protocol (MCP) Server for the RAG Web Browser Actor 🌐 - MCP服务，MCP服务器，MCP教程

基本能力

产品定位

该MCP服务器旨在为AI代理和大型语言模型提供快速响应，使其能够与网络交互并从网页中提取信息。

核心功能

• 执行网络搜索并抓取结果中的前N个URL，返回清理后的Markdown内容
• 获取单个URL的内容并以Markdown格式返回

适用场景

• AI代理需要实时网络数据支持的应用
• RAG管道中需要从网页提取信息的场景
• 开发需要网络搜索和内容抓取功能的AI工具

工具列表

• search: 查询Google搜索，抓取结果中的前N个URL并返回清理后的Markdown内容。参数包括：
• query（必需）：搜索词或URL
• maxResults（可选）：要抓取的搜索结果最大数量（默认：1）
• scrapingTool（可选）：选择用于提取网页的抓取工具，选项：'browser-playwright'或'raw-http'（默认：'raw-http'）
• outputFormats（可选）：选择一个或多个输出格式，选项：'text', 'markdown', 'html'（默认：['markdown']）
• requestTimeoutSecs（可选）：请求的最大时间（秒）（默认：40）

常见问题解答

• 如何确认服务器已连接？在Claude Desktop中查找🔌图标
• 调试建议：使用MCP Inspector进行调试
• 运行问题：确保已安装最新版Claude Desktop和Node.js v18+

使用教程

使用依赖

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

安装教程

1. 克隆仓库：
   bash
git clone git@github.com:apify/mcp-server-rag-web-browser.git
2. 进入项目目录并安装依赖：
   bash
cd mcp-server-rag-web-browser
npm install
3. 构建项目：
   bash
npm run build
4. 配置Claude Desktop：
5. 编辑配置文件（macOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json，Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json）
6. 添加服务器配置并设置APIFY_TOKEN
7. 重启Claude Desktop

调试方式

1. 使用MCP Inspector调试：
   bash
export APIFY_TOKEN=your-apify-api-token
npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @apify/mcp-server-rag-web-browser
2. 本地测试（stdio）：
   bash
export APIFY_TOKEN=your-apify-api-token
node dist/example_client_stdio.js
3. 直接API调用测试：
   bash
export APIFY_TOKEN=your-apify-api-token
node dist/example_call_web_browser.js