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MCP Server · AI代理

quid (Coach Steff)

Quid MCP是一个模块化的AI助手平台,用于访问搜索引擎、登录墙和付费墙后的内容,支持多种认证场景和内容类型。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonClaudeAI代理Claude Desktop

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作者 / 组织
CoachSteff
提供方
CoachSteff
运行时
Python

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选型结论

quid (Coach Steff) 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 OAuth 授权。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

OAuth 授权

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python3 -m venv venv

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 Python,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 0 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

Quid MCP-通用内容访问平台

什么 (拉丁语:“什么?”)-一个模块化平台,供人工智能助手访问搜索引擎、登录墙和付费墙后面的内容。思考 “受保护文件的困惑”.

最初是为VITO EMIS环境门户网站构建的,现在发展成为一个基于插件架构的通用内容访问层。

视觉

在尊重身份验证、安全性和道德界限的同时,实现从受保护来源检索信息的民主化。使Claude和其他AI助手能够通过统一的界面访问不同的内容平台。

主要特点

✅ 插件架构 -每个内容源都是一个自包含的、可安装的插件\ ✅ 多种身份验证场景 -简单表单、API密钥、OAuth 2.0、CAPTCHA、2FA/MFA\ ✅ 多样化的内容类型 -HTML、PDF、表格、JSON API、Markdown\ ✅ 多个接口 -用于人工智能助手的CLI、REST API和MCP服务器\ ✅ 伦理框架 -内置负责任的内容访问指南\ ✅ 开源 -麻省理工学院授权、社区驱动的插件生态系统\ ✅ 会话管理 -具有适当并发处理的持久会话\ ✅ 向后兼容的 -现有的EMIS集成仍然有效

用例

  • 🏥 医疗/制药:medicines.org.uk,美国食品药品监督管理局数据库,临床试验
  • ⚖️ 法律/合规:Staatsblad Monitor、EUR Lex、法律数据库
  • 🔬 研究:学术期刊、科学数据库、预印本服务器
  • 🌍 环境的:环境管理信息系统门户,环境机构数据
  • 💼 商业智能:行业报告、市场研究平台
  • 📚 技术文档:API文档、开发人员门户网站

可用插件

  • 机器信息系统的生态系统 -VITO环境信息系统(比利时)
  • 模板 -创建新插件的入门模板

*更多插件即将推出!欢迎捐款。*

入门指南

Quid新手? 从这里开始: 入门指南 🚀

先决条件

  • 已安装Python 3.9+
  • Docker和Docker Compose(可选-用于容器化部署)
  • 目标站点的凭据(例如,EMIS门户电子邮件和密码)

安装

简易设置(推荐):

为了获得最简单的安装体验,请使用我们特定于平台的设置脚本来指导您完成整个过程:

macOS:

# Double-click in Finder or run:
open macos/setup-quid.command

窗户:

REM Double-click in File Explorer or run:
windows\setup-quid.bat

安装脚本将提示您在以下选项之间进行选择:

  • 虚拟环境 (Python venv)-更快,最适合开发,在91060端口上运行
  • 码头工人 (容器化)-隔离环境,没有Python问题,在端口8906上运行

然后,它将自动:

  1. 检查先决条件(Python或Docker)
  2. 设置环境
  3. 提示输入凭据
  4. 为您配置一切

手动安装(高级):

如果您更喜欢手动设置:

  1. 导航到后端目录:
   cd backend
  1. 创建虚拟环境:
   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
  1. 安装依赖项:
   pip install -r requirements.txt
   playwright install chromium
  1. 设置凭据:
   cp .env.example .env
   # Edit .env and add your credentials:
   # EMIS_EMAIL=your_email@example.com
   # EMIS_PASSWORD=your_password
   # PORT=91060

启动后端

轻松启动(推荐):

如果您使用了安装脚本,启动也同样简单:

macOS:

# Double-click in Finder or run:
open macos/start-quid-backend.command

窗户:

REM Double-click in File Explorer or run:
windows\start-quid-backend.bat

Docker(如果你在安装过程中选择了Docker):

docker-compose up
# Or run in background: docker-compose up -d

端口:

  • 虚拟环境: http://localhost:91060
  • Docker: http://localhost:8906

手动启动(高级):

选项1:命令行

cd backend
python app.py

选项2:辅助脚本

cd backend
./start.sh

要停止后端:

  • 虚拟环境: 按 Ctrl+C 在终端中,或运行: pkill -f "python.*app.py"
  • Docker: docker-compose down
  • macOS/Windows图形用户界面: 关闭终端/命令提示符窗口

验证安装

测试运行状况检查端点(使用适合您部署的端口):

虚拟环境:

curl http://localhost:91060/

Docker:

curl http://localhost:8906/

您应该看到:

{"status": "ok", "service": "Quid MCP API", "version": "2.0.0"}

用法

1.命令行界面(CLI)

测试和使用刮刀的最简单方法:

# List available sites
./scrape list

# Query a site
./scrape query emis "BBT water treatment"

# Different output formats
./scrape query emis "water" --format json
./scrape query emis "water" --format table
./scrape query emis "water" --raw

# Check credentials
./scrape check emis

# View configuration
./scrape config emis

看 docs/user/CLI_USAGE.md 获取完整的CLI文档。

2.REST API

启动API服务器(见上文),然后使用(替换 PORT 使用您的部署端口: 91060 对于venv或 8906 Docker):

# Health check
curl http://localhost:PORT/

# List legacy sites
curl http://localhost:PORT/sites

# List plugins
curl http://localhost:PORT/plugins

# Get plugin details
curl http://localhost:PORT/plugins/emis

# Enable/disable plugin
curl -X POST http://localhost:PORT/plugins/emis/enable
curl -X POST http://localhost:PORT/plugins/emis/disable

# Query default site (EMIS)
curl -X POST http://localhost:PORT/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "BBT water treatment"}'

# Query specific site (plugin or legacy)
curl -X POST http://localhost:PORT/query/your_site \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "search term"}'

示例:

# Virtual Environment (port 91060)
curl http://localhost:91060/plugins
curl http://localhost:91060/plugins/emis

# Docker (port 8906)
curl http://localhost:8906/plugins
curl http://localhost:8906/plugins/emis

3.MCP服务器

通过模型上下文协议连接,实现AI代理与Claude Desktop的集成。

快速设置:

  1. 启动后端(见上文)
  2. macOS:双击 macos/generate-mcp-config.command\

视窗:双击 windows\generate-mcp-config.bat

  1. 将配置添加到Claude Desktop设置中
  2. 重新启动克劳德桌面

看 MCP设置指南 有关详细的设置说明。

添加新网站

  1. 创建配置 (backend/sites/your_site.yaml):
   site_id: your_site
   name: Your Website
   base_url: https://example.com

   auth:
     type: form_based
     login_url: https://example.com/login
     selectors:
       email_field: 'input[name="email"]'
       password_field: 'input[name="password"]'
       submit_button: 'button[type="submit"]'
     success_indicators:
       - type: url_change
         pattern: "!login"

   extraction:
     strategies:
       - type: table
         selector: 'table.results'
       - type: content
         selector: 'main'
  1. 设置凭据:
   export YOUR_SITE_EMAIL=user@example.com
   export YOUR_SITE_PASSWORD=password
  1. 测试IT:
   ./scrape check your_site
   ./scrape query your_site "test search"

看 docs/advanced/通用框架.md 获取完整的框架文档。

项目结构

emis/
├── backend/                    # Core scraping framework
│   ├── core/                  # Framework components
│   │   ├── scraper.py        # Generic scraper
│   │   ├── session_manager.py # Session handling
│   │   └── config_loader.py  # Config management
│   ├── auth/                  # Authentication strategies
│   │   ├── base.py
│   │   └── strategies/
│   ├── extractors/            # Data extraction
│   │   ├── table.py
│   │   └── content.py
│   ├── sites/                 # Site configurations
│   │   ├── emis.yaml
│   │   └── example.yaml
│   ├── cli.py                # Command-line interface
│   ├── app.py                # REST API server
│   └── scrape                # CLI wrapper script
├── mcp-server/               # MCP integration
├── macos/                     # macOS setup scripts (.command files)
├── windows/                   # Windows setup scripts (.bat files)
├── docs/                      # Documentation
│   ├── user/                 # User guides
│   ├── advanced/             # Advanced features
│   ├── troubleshooting/      # Troubleshooting guides
│   ├── testing/              # Testing scenarios
│   └── development/          # Developer docs
├── examples/                  # Example scripts and configs
├── LICENSE                    # MIT License
├── CONTRIBUTING.md            # Contribution guidelines
├── SECURITY.md                # Security policy
└── CHANGELOG.md               # Version history

快速测试

使用CLI进行测试

cd backend

# List sites
./scrape list

# Test query
./scrape query emis "test"

# Verbose output
./scrape -v query emis "test"

测试API

# Start server
python app.py

# In another terminal
curl http://localhost:38153/sites
curl -X POST http://localhost:38153/query/emis \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "test"}'

调试模式

# Watch browser in action
HEADLESS=false ./scrape query emis "test"

# Slow motion
PLAYWRIGHT_SLOW_MO=2000 ./scrape query emis "test"

文档

📚 基本指南

🔌 插件开发

📖 用户指南

🛠️ 开发者指南

安全说明

  • 永不承诺 .env 文件或凭据
  • 会话数据存储在本地 backend/data/sessions/
  • 后端使用带有隐形插件的Playwright来避免被检测到
  • 所有抓取都遵守速率限制,并使用类似人类的延迟

贡献

欢迎投稿!请看 贡献.md 作为指导方针。

贡献方式:

  • 添加新站点配置
  • 报告错误或请求功能
  • 改进文档
  • 添加新的身份验证/提取策略

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

致谢

  • 内置于 剧作家 用于浏览器自动化
  • 最初是为VITO EMIS门户网站开发的
  • 演变为Quid MCP——一个通用的内容访问平台
  • 受人工智能助手信息访问民主化需求的启发
  • 社区驱动,欢迎捐款

支持

  • 文档:参见 docs/ 目录
  • 问题:
  • 讨论:
  • 安全:参见 安全.md 用于报告漏洞

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⭐ 如果你觉得这个存储库有用,请为其加星!

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI助手Python本地部署内容访问插件架构多认证支持信息检索

支持客户端

Claude DesktopClaude

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 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。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备OAuth 授权,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AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 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OAuth 授权的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

quid (Coach Steff) 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 -m venv venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

quid (Coach Steff) 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

quid (Coach Steff) 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。

quid (Coach Steff) 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是OAuth 授权,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。

quid (Coach Steff) 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、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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