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Crawl4ai Middleware

Crawl4ai Middleware

本地服务
github.com/Frankieli123浏览器自动化072 周前更新

关于 Crawl4ai Middleware

Crawl4ai Middleware 将 crawl4ai 网页抓取接入支持 MCP 的应用,提供创建任务、获取结果和管理本地结果文件的工具。

主要功能

  1. 01创建网页抓取任务
  2. 02按任务 ID 获取结果
  3. 03将抓取结果保存到本地
  4. 04列出并读取已保存文件

适用场景

  1. 01通过支持 MCP 的应用抓取网页
  2. 02查看本地文件中的完整抓取结果

MCP 相关

该 MCP 服务向 MCP 客户端提供创建抓取任务、获取结果及管理已保存文件的工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

来自项目 README

Crawl4AI MCP 服务器

这是一个MCP(模型上下文协议)服务器,用于将crawl4ai的网页抓取功能集成到支持MCP的应用程序中,如Cursor IDE。

功能

该服务器提供以下工具:

  1. create_crawl_task - 创建网页抓取任务并获取任务ID
  2. get_crawl_result - 根据任务ID获取抓取结果并保存到本地文件
  3. list_saved_results - 列出已保存的抓取结果文件
  4. read_saved_result - 读取已保存的抓取结果文件内容。

文件存储

所有抓取的网页内容会保存在服务器脚本同级目录下的 url 文件夹中,文件命名格式为: extracted_域名_任务ID_时间戳.txt

这样可以避免因内容过大导致的显示问题,并可随时查看完整抓取结果。

安装依赖

pip install mcp[cli] httpx python-dotenv

配置

默认配置

服务器默认配置为:

环境变量配置

你可以通过以下两种方式配置环境变量:

  1. 创建.env文件

    在与crawl4ai_server.py同一目录下创建一个名为.env的文件,内容如下:

    CRAWL4AI_API_BASE=http://192.168.31.12:11235
    CRAWL4AI_API_KEY=sk-3180623
    OUTPUT_DIR=
    LOG_LEVEL=INFO
    

    注意:确保.env文件使用UTF-8编码保存,不要包含BOM头。

  2. 设置系统环境变量

    你也可以直接在操作系统中设置以下环境变量:

    • CRAWL4AI_API_BASE - API服务器地址
    • CRAWL4AI_API_KEY - API密钥
    • OUTPUT_DIR - 自定义输出目录(可选)
    • LOG_LEVEL - 日志级别(可选,默认INFO)

在Cursor中使用

  1. 确保已安装所需依赖项

  2. 修改Cursor的配置文件,路径通常为:

    • Windows: %APPDATA%\Cursor\User\settings.json
  3. 在配置文件中添加以下内容:

{
  "mcpServers": {
    "crawl4ai": {
      "command": "python",
      "args": [
        "E:/APP/craw14ai-middleware/crawl4ai_server.py"
      ]
    }
  }
}
  1. 重启Cursor以加载MCP服务器

使用示例

在Cursor中,你可以让AI助手使用这些工具:

  1. "请帮我抓取网页 https://example.com"
  2. "请获取任务ID为 abc123 的抓取结果"
  3. "请列出已保存的抓取结果文件"
  4. "请读取文件 extracted_example_com_abc123.txt 的内容"

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。