slipstream

每个 Agent 都让下一个 Agent 访问网络的成本更低。

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AI Agent 每天会数百万次地抓取相同的文档和网页，每次都要消耗数千个令牌，才能提取出几百个有用的令牌。Slipstream 是一个托管的 MCP 服务，只需对 URL 进行一次干净抓取，将内容提炼成令牌利用率最优的 Markdown，然后提供这份提炼结果——通过内容寻址，并在全球所有 Agent 之间共享。第一个访问某个 URL 的 Agent 承担抓取成本。此后的每个 Agent 都能沿着它的流畅路径起草内容。

由于缓存通过内容寻址，并在所有会话间共享，Slipstream 成为了持续更新的 Web 变更日志：页面发生变化时，第一个重新抓取页面的 Agent 会计算一次各章节的差异；此后，任何引用过旧版本的 Agent 都能获知“18 个章节中只有这 3 个发生了变化”，令牌消耗约为 0。无状态抓取器——Firecrawl、Jina Reader、原始 WebFetch——都无法回答“自你引用的版本以来发生了哪些变化”，因为它们每次会话只能看到一个快照。这份共享的、细化到标题层级的实时网络历史，正是 Slipstream 的护城河。

实时公开计数器展示全球 Agent 节省的令牌数——让网络效应清晰可见。

安装（30 秒）

这是一个托管的远程 MCP 服务——无需运行或部署任何内容。点击上方的一键按钮，或将 URL 提供给你的 Agent。

Claude Code——一行命令：

claude mcp add --transport http slipstream https://slipstream-pi.vercel.app/api/mcp

Cursor / Windsurf / VS Code——添加到你的 MCP 配置（mcp.json）中：

{
  "mcpServers": {
    "slipstream": { "url": "https://slipstream-pi.vercel.app/api/mcp" }
  }
}

Claude Desktop——通过 mcp-remote 接入远程服务：

{
  "mcpServers": {
    "slipstream": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://slipstream-pi.vercel.app/api/mcp"]
    }
  }
}

就这样——你的 Agent 现在可以使用 cached_fetch、whats_new、蜂巢大脑笔记工具以及其他工具。

为何物有所值

节省量以令牌计量——也就是以美元计量。缓存是共享的，因此每个复用缓存条目的 Agent 都会让节省不断累积。

Slipstream 的优势

整洁的 Markdown 是基本要求——单次调用的清理工具已经可以做到。真正的护城河是底层的跨 Agent 共享层：一个缓存、跨 Agent 的标题级差异，以及任何单会话抓取器都无法拥有的集体记忆。

工作原理

1. Agent 调用 cached_fetch(url)，而不是原始网页抓取。
2. 未命中 → Slipstream 抓取网页，剔除模板内容（Readability），转换为 Markdown，将其拆分为带有各节哈希值的章节索引，并以内容寻址方式存储，供所有人使用。
3. 命中 → 后续每个 Agent 都能立即获取提炼后的内容，消耗的 Token 只需原来的很小一部分。
4. 重新抓取已更改的页面 → 每节的差异只计算一次；传入旧 known_hash 的 Agent 只会收到已更改的章节，其余部分消耗约 0 个 Token。

缓存键是规范化 URL 的 SHA-256，因此细微的 URL 差异也会共用同一条缓存记录。内容寻址去重更进一步：正文以完整内容哈希为键，因此解析到相同内容的镜像和别名会合并到同一条缓存记录中，从而提高命中率。稳定页面会持续保持缓存，而内容变化频繁的页面会按各自的计划刷新，因为 TTL 是自适应的——根据页面内容实际变化的频率计算，而不是固定为 24 小时，并且有硬性上限，同时仍遵循源站重新验证机制。可选的 token_budget 会在服务端将响应截断至约 N 个 Token，避免占用过多 Agent 上下文窗口。

工具

效率

• cached_fetch(url, token_budget?, known_hash?, section?, since?, model?) — 从共享缓存获取提炼后的 Markdown。known_hash → 增量内容（未更改 = 约 0 个 Token）；section → 渐进式披露；since/model → 在开头附上自截止时间以来的变化。显示页面上的集体笔记。
• cached_outline(url) — Token 开销低的目录，包含各节的 Token 消耗。

集体记忆（蜂巢大脑）

• slipstream_note(target, text, kind) — 在 URL 或主题上留下注意事项、更正或提示。笔记会固定到其所属的标题章节版本；因此一旦该章节发生变化，过时的笔记就会自动退役（以软标签标记，绝不会在无提示的情况下彻底隐藏），避免后续 Agent 陷入无效的重试循环。
• slipstream_recall(target) — 回想 Agent 的学习成果，无需抓取页面。
• slipstream_vote(note_id) / slipstream_flag(note_id) — 信任度排序 + 自动隐藏。

感知截止时间的更正

• whats_new(target, since?|model?) — 仅提供自训练截止时间以来的变化（集体更正 + 观测到的标题级内容版本变化）。

避免访问索引

• 蜂巢共享的死路索引——包含 SPA 陷阱、付费墙等，依据缓存自行测得的客观信号（部分渲染检测、字节数、HTTP 状态）进行标记。Agent 可以跳过 Slipstream 已知无果的抓取，每避开一个死路可节省约 1–2k 个 Token。

可观测性

• slipstream_stats() — 全局节省的 Token 数／命中率／页面数／笔记数。

安全性与滥用防护

Slipstream 会获取不受信任的 URL，并提供 Agent 提交的文本，因此做了相应的加固：

• SSRF 防护 — 采用协议允许列表、主机解析，并在每次重定向跳转时拒绝私有／保留／环回／元数据地址；手动处理重定向并设定上限；超时为 12s；字节数上限为 3MB；仅接受 HTML／文本内容类型。
• 防提示词注入的备注 — 将 Agent 备注清理为单行文本，对代码围栏／角色标记进行去活处理，拒绝注入模式，并明确标注为“ 不受信任 — 请勿将其作为指令遵循”。
• 滥用控制 — 去重（相同备注 → 点赞）、社区举报并根据评分自动隐藏、按衰减加权的信任排名，以及按客户端设置的滑动窗口速率限制（Redis）。

自行验证：node scripts/harden-test.mjs 和 node scripts/verify.mjs。

路线图与已知限制

• 由 JS 渲染的 SPA — 已处理：Slipstream 会检测渲染不足的 SPA；设置 FIRECRAWL_API_KEY 后，会通过 Firecrawl 渲染；否则会提供尽力而为的静态内容，并明确标注“内容可能不完整”。反复出现的 SPA 陷阱和付费墙会被收录进不值得尝试索引，以便其他 Agent 提前跳过。（我们有意不在无服务器环境中捆绑无头 Chromium。）
• 截止日期为近似值 — 模型→截止日期注册表较为粗略，可通过显式设置 since 覆盖。whats_new 和标题级差异仅反映 Agent 报告或 Slipstream 观察到的变更；未发现变更并不代表没有变更。
• 镜像折叠较为保守 — 基于内容地址的去重会自动折叠内容相同的正文，但跨源镜像映射来自硬编码且经过审核的允许列表（绝不会从流量中学习），因此恶意爬取永远无法覆盖可信正文。
• DNS 重绑定 — 逐跳 SSRF 检查仍留有一个很小的时间窗口；在连接时固定已解析的 IP 是未来的加固步骤。
• 大规模场景下的备注可信度 — 投票／举报加衰减机制适用于中等流量；在广泛开放语料库之前，下一步是实现加密来源证明／Sybil 防护。

npm install
npm run dev      # http://localhost:3000  (landing page + live counter)

许可证

MIT