RAG Web浏览器参与者的模型上下文协议（MCP）服务器🌐
MCP服务器的实现 RAG网络浏览器演员. 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。
🎯 这个MCP服务器做什么？
该服务器专门设计用于为AI代理和LLM提供快速响应，允许它们与网络交互并从网页中提取信息。 它在本地运行并与 RAG网络浏览器演员 在……里面 待机模式, 发送搜索查询并接收提取的网络内容作为响应。
RAG Web浏览器Actor允许AI助手：
- 执行网络搜索，从结果中抓取前N个网址，并将其清理后的内容作为Markdown返回
- 获取一个URL并将其内容作为Markdown返回
🧱 组件
工具
- 搜索：查询谷歌搜索，从结果中抓取前N个网址，并将其清理后的内容作为Markdown返回。论据：
- query （字符串，必填）：搜索词或URL - maxResults （number，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：“浏览器脚本”或“原始http”（默认值：“原始http“） - outputFormats （数组，可选）：为输出选择一种或多种格式。选项：“文本”、“标记”、“html”（默认值：\[标记\]） - requestTimeoutSecs （数字，可选）：请求的最长时间（秒）（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，它使人工智能应用程序（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，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网络浏览器演员. 要全面了解AI代理，请查看我们的博客文章： 什么是AI代理？ 并探索Apify的 代理.
有兴趣在Apify上构建自己的AI代理并将其货币化吗？查看我们的 分步指南 用于在Apify平台上创建、发布和货币化AI代理。
🔌 Apify提供的相关MCP服务器和客户端
该服务器通过标准输入/输出（stdio）运行，提供与AI代理的直接连接。Apify还提供了其他几个与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，可与Claude Desktop直接集成
- 🌐 RAG Web浏览器演员通过SSE –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浏览器
- 🇦 MCP服务器执行器 –MCP服务器，为AI代理提供访问4000多个专用服务器的权限 优化演员
客户端选项
- 💬 测试仪MCP客户端 –用户友好的用户界面，用于与任何基于SSE的MCP服务器进行交互
🛠️ 配置
先决条件
- MacOS或Windows
- 必须安装最新版本的Claude Desktop（或其他MCP客户端）
- （v18或更高版本）
- Apify API代币 (
APIFY_TOKEN)
安装
按照以下步骤在本地计算机上设置和运行服务器： 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克劳德桌面
配置Claude Desktop以识别MCP服务器。
- 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"
}
}
}- 重新启动克劳德桌面
- 完全退出Claude Desktop（确保它不是最小化或关闭的）。 - 重新启动克劳德桌面。 - 寻找🔌 图标确认服务器已连接。
- 例子
您可以让Claude执行网络搜索，例如：
What is an MCP server and how can it be used?
What is an LLM, and what are the recent news updates?
Find and analyze recent research papers about LLMs.使用调试服务器 MCP检查员
export APIFY_TOKEN=your-apify-api-token
npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @apify/mcp-server-rag-web-browser👷🏼 发展
本地客户端（stdio）
要在本地测试服务器，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，获取可用工具，然后调用 search 带有查询的工具。
API直接调用
要测试直接调用RAG Web浏览器Actor：
export APIFY_TOKEN=your-apify-api-token
node dist/example_call_web_browser.js调试
由于MCP服务器在标准输入/输出（stdio）上运行，调试可能具有挑战性。 为了获得最佳的调试体验，请使用 MCP检查员.
构建mcp服务器rag web浏览器包：
npm run build您可以通过以下方式启动MCP检查器 使用此命令：
export APIFY_TOKEN=your-apify-api-token
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js启动后，检查器将显示一个URL，您可以在浏览器中访问该URL以开始调试。