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mcp-retriever

mcp-retriever

本地服务
github.com/keiranhaax搜索与检索11 周前更新

关于 mcp-retriever

mcp-retriever 是提供网络搜索、网页提取、站点抓取和带引用研究的 MCP 服务。它支持配置多个提供方,并将提供方密钥保存在私有凭据文件中,而非客户端配置里。

主要功能

  1. 01融合多个搜索提供方的结果
  2. 02提取网页内容并抓取站点
  3. 03为符合条件的 404/410 页面使用 Wayback 快照
  4. 04设置用量上限和提供方冷却时间
  5. 05将提供方密钥存于客户端配置之外

适用场景

  1. 01合并多个提供方结果并排序
  2. 02提取网页内容或抓取站点
  3. 03检索无法访问页面的存档版本
  4. 04配置提供方并避免密钥进入客户端设置

MCP 相关

向 MCP 客户端提供搜索、网页读取、站点抓取和研究能力。设置向导可配置客户端条目,提供方密钥则单独保存。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"keiranhaax-mcp-retriever": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-retriever"
]
}
}
}
启动命令npx -y mcp-retriever

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmmcp-retriever0.0.24

工具

1

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
limitinteger否返回的最大行数(默认:200,最大:500)
offsetinteger否从第几行开始(从 1 起,默认:1)
result_idstring是Retriever 工具返回的不透明结果 ID
byte_offsetinteger否所选行内的 UTF-8 字节偏移量;原样传递 next_byte_offset(默认:0)

详细介绍

mcp-retriever

一个 MCP 服务,提供网页搜索、页面提取和带引用的研究功能。 使用你自己的提供商,合并其结果,并避免将 API 密钥放入 客户端配置中。

  • **联合搜索:**查询两到三个提供商,去重 URL, 并使用 web_search_fused 合并排名。
  • **深入阅读:**提取页面、抓取网站;启用存档回退后,可从 Wayback Machine 快照恢复 404/410 页面。
  • **控制用量:**可选的提供商报告用量支出上限、冷却时间,以及大型结果的分页访问。

支持 Tavily、Brave、Exa、You.com、SearXNG、GitHub、Linkup、 Firecrawl 和 Context.dev。只配置你要使用的提供商。

Context.dev 提供网页搜索、通过 ai_search 获取研究答案、 使用 context_news 搜索新闻、抓取网页以及品牌工具。其亮点信息 可在搜索和阅读工具中查看。Exa 搜索新增 lite 类型,Firecrawl 搜索类别为 developer、gov、research 和 pdf。详情请参阅 配置, 这些信息已于 2026-10-19 验证。

快速开始

需要 Node.js 22+ 和一个提供商密钥,或你自己的 SearXNG 实例。

npx -y mcp-retriever setup

选择提供商,私下保存密钥,并连接 MCP 客户端。 向导会写入 Claude Desktop 和 Cursor 配置项,或显示 Claude Code 和 Codex 的命令/配置。检查计费密钥前 需要征得同意。

设置向导和提供商选择

密钥存储在 ~/.config/mcp-retriever/credentials.env 中,而不是 客户端配置中。设置完成后,请重启客户端。

客户端连接和密钥管理

连接 MCP 客户端

添加、测试或移除密钥:

npx mcp-retriever keys

密钥管理菜单

截图展示的是使用模拟凭据和模拟密钥检查响应的演示会话,并非对实际提供商的验证。

示例

使用两个已配置的搜索提供商调用 web_search_fused:

{
	"query": "reciprocal rank fusion hybrid search",
	"providers": ["brave", "exa"],
	"limit": 3
}

结果包含来源提供商和合并后的排名。如果某个提供商发生故障, 仍会返回可用结果,并附上各提供商的状态。

文档

  • 配置: 密钥、手动客户端设置、提供商和支出控制。
  • 搜索和阅读: 检索页面和处理大型结果。
  • 工具组: 选择要公开的功能。
  • 部署: 远程 HTTP 访问和运维。
  • 贡献: 从源代码构建并运行检查。

每个服务实例共用一个信任边界。请勿将其结果存储用于彼此不信任的客户端。支出上限依据提供商报告的用量,而非估算成本。

许可证和来源

MIT。 该项目原名为 mcp-omnisearch,是 Scott Spence 的 mcp-omnisearch 的持续维护分支。升级此分支时,请将 OMNISEARCH_* 设置重命名为 RETRIEVER_*, 将 omnisearch:// 资源改为 retriever://,并将 _meta.omnisearch 改为 _meta.retriever。迁移到 ~/.cache/mcp-retriever/results 时,请保留旧的结果存储和支出记录;Docker/MCPO 客户端 也必须将 /omnisearch 改为 /retriever。

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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。