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MCP Server · 运维云端

Extension Langchain MCP

一个多步骤研究代理,用于比较多个网页的数据,基于LangGraph和Webfuse MCP构建。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 7
PythonClaude数据提取

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作者 / 组织
hummer-netizen
提供方
hummer-netizen

工具数量

7

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MCP World

选型结论

Extension Langchain MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 7 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 会话凭据。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

会话凭据

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 7 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

LangChain/LangGraph+Webfuse MCP,研究代理

它的作用

输入一个研究主题。代理计划其方法,导航到多个网页,使用目标CSS选择器提取数据,并提供结构化比较。您可以在浏览器中实时观看每一步。

例子: “比较阿姆斯特丹和鹿特丹:人口、面积和顶级景点”

代理人访问每个城市的维基百科,阅读信息框,提取数字,并进行并排比较。

先决条件

  • Python 3.10+
  • 一 开放人工智能 API密钥(或在agent.py中交换到Anthropic/Google)
  • A. Webfuse 的 空间帐户
  • 您的共享空间上安装的自动化应用程序

快速开始

cd agent
pip install -r requirements.txt
cp ../.env.example .env  # Add OPENAI_API_KEY + WEBFUSE_REST_KEY
uvicorn agent:app --port 8082

部署 extension/ 到您的Webfuse空间。集 AGENT_URL 到您的服务器URL。

看 设置.md 完整的指南。

建筑

Webfuse Extension (sidebar)     FastAPI Agent Server       Webfuse MCP

  Research topic    →POST→     /research                   
  Stream events     ←SSE←      LangGraph ReAct agent        
                                  ↓ tool calls              
                               navigate() ──────────→   session-mcp.webfu.se
                               see_dom_snapshot() ──→   13 browser tools
                               act_click() ─────────→   live browser session

代理使用LangGraph的 create_react_agent 使用异步工具包装器,通过Streamable HTTP调用Webfuse MCP工具。每个工具调用都作为进度事件流式传输到侧边栏UI。

是什么让这与众不同

其他集成演示显示了单页交互。这个是关于 多页推理:

  • 代理人计划访问哪些页面
  • 在它们之间导航,提取可比数据
  • 使用目标CSS选择器(.infobox, table.wikitable)避免上下文溢出
  • 与引文进行结构化比较

这是LangChain/LangGraph模式:使用工具进行推理的链。Webfuse使浏览器成为这些工具之一。

示例研究主题

  • “比较阿姆斯特丹和鹿特丹:人口、面积和顶级景点”
  • “比较Next.js和Remix的功能”
  • “研究Python与Rust的web后端:性能、生态系统、学习曲线”
  • “比较Notion与Confluence的定价和功能”
  • “找到纽约最高的建筑,并将其与迪拜进行比较”

7代理工具

工具MCP工具它的作用
navigatenavigate转到URL
see_dom_snapshotsee_domSnapshot读取页面HTML(使用CSS选择器作用域)
see_accessibility_treesee_accessibilityTree读取页面结构
act_clickact_click单击元素
act_scrollact_scroll滚动页面
act_typeact_type在表单字段中键入
act_key_pressact_keyPress按键盘键

该代理拥有13个可用MCP工具中的7个,即研究工作流程所需的工具。通过扩展添加更多 make_tools() 在 agent.py.

交换LLM

# OpenAI (default)
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

# Anthropic
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
llm = ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-20250514")

# Google
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.0-flash")

相同的Webfuse工具适用于所有提供商。

链接

其他Webfuse集成

Webfuse MCP适用于任何AI框架:

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

7

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

网页数据比较Python本地部署研究代理自动化工具多页导航数据提取

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 7 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备会话凭据,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到会话凭据的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Extension Langchain MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Extension Langchain MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Extension Langchain MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Extension Langchain MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是会话凭据,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Extension Langchain MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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