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WebSearch - 高度なWeb検索およびコンテンツ抽出ツール

ライセンスPythonバージョンファイヤークロール紫外線

Python で構築された強力な Web 検索およびコンテンツ抽出ツールで、Firecrawl API を活用して高度な Web スクレイピング、検索、コンテンツ分析機能を実現します。

🚀 機能

  • 高度なウェブ検索: カスタマイズ可能なパラメータを使用してインテリジェントなウェブ検索を実行します

  • コンテンツ抽出:自然言語プロンプトを使用してWebページから特定の情報を抽出します

  • Web クロール: 設定可能な深さと制限で Web サイトをクロールします

  • Webスクレイピング: さまざまな出力形式をサポートしたWebページをスクレイピングします

  • MCP統合:シームレスな統合を実現するモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーとして構築

Related MCP server: mcp-server-firecrawl

📋 前提条件

  • Python 3.8以上

  • UVパッケージマネージャー

  • Firecrawl APIキー

  • OpenAI API キー(オプション、拡張機能用)

  • Tavily API キー(オプション、追加の検索機能用)

🛠️ インストール

  1. uvをインストールします:

# On Windows (using pip) pip install uv # On Unix/MacOS curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # Add uv to PATH (Unix/MacOS) export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" # Add uv to PATH (Windows - add to Environment Variables) # Add: %USERPROFILE%\.local\bin
  1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/yourusername/websearch.git cd websearch
  1. uv を使用して仮想環境を作成し、アクティブ化します。

# Create virtual environment uv venv # Activate on Windows .\.venv\Scripts\activate.ps1 # Activate on Unix/MacOS source .venv/bin/activate
  1. uv を使用して依存関係をインストールします。

# Install from requirements.txt uv sync
  1. 環境変数を設定します。

# Create .env file touch .env # Add your API keys FIRECRAWL_API_KEY=your_firecrawl_api_key OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

🎯 使用方法

Claude のデスクトップ版の設定

サーバーを直接実行する代わりに、Claude for Desktop が WebSearch ツールにアクセスするように構成できます。

  1. Claude for Desktop 構成ファイルを見つけるか作成します。

    • Windows: %env:AppData%\Claude\claude_desktop_config.json

    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  2. WebSearch サーバー構成をmcpServersセクションに追加します。

{ "mcpServers": { "websearch": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "D:\\ABSOLUTE\\PATH\\TO\\WebSearch", "run", "main.py" ] } } }
  1. ディレクトリ パスを、WebSearch プロジェクト フォルダーへの絶対パスに置き換えてください。

  2. 設定ファイルを保存し、Claude for Desktop を再起動します。

  3. 設定が完了すると、WebSearch ツールが Claude for Desktop のツール メニュー (ハンマー アイコン) に表示されます。

利用可能なツール

  1. 検索

  2. 情報抽出

  3. ウェブサイトをクロールする

  4. コンテンツをスクレイピングする

📚 APIリファレンス

検索

  • query (str): 検索クエリ

  • 戻り値: JSON形式の検索結果

抽出する

  • urls (List[str]): 情報を抽出するURLのリスト

  • prompt (str): 抽出の指示

  • enableWebSearch (bool): 補助的なウェブ検索を有効にする

  • showSources (bool): ソース参照を含める

  • 戻り値: 指定された形式で抽出された情報

クロール

  • url (str): 開始URL

  • maxDepth (int): 最大クロール深度

  • limit (int): クロールする最大ページ数

  • 戻り値: クロールされたコンテンツをマークダウン/HTML形式で返します

削る

  • url (str): ターゲットURL

  • 戻り値: オプションのスクリーンショットを含むスクレイピングされたコンテンツ

🔧 構成

環境変数

このツールが機能するには特定のAPIキーが必要です。テンプレートとして使用できる.env.exampleファイルをご用意しております。

  1. サンプルファイルをコピーします。

# On Unix/MacOS cp .env.example .env # On Windows copy .env.example .env
  1. API キーを使用して.envファイルを編集します。

# OpenAI API key - Required for AI-powered features OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here # Firecrawl API key - Required for web scraping and searching FIRECRAWL_API_KEY=your_firecrawl_api_key_here

APIキーの取得

  1. OpenAI APIキー:

  2. Firecrawl APIキー:

    • Firecrawlのウェブサイトをご覧ください

    • アカウントを作成する

    • ダッシュボードに移動する

    • 新しいAPIキーを生成する

すべてが正しく設定されていれば、検索結果を含む JSON 応答が返されます。

トラブルシューティング

エラーが発生した場合:

  1. .envファイルに必要なすべての API キーが設定されていることを確認します。

  2. APIキーが有効であり、期限が切れていないことを確認します

  3. .envファイルがプロジェクトのルートディレクトリにあることを確認します。

  4. 環境変数が正しく読み込まれていることを確認してください

🤝 貢献する

  1. リポジトリをフォークする

  2. 機能ブランチを作成します( git checkout -b feature/AmazingFeature

  3. 変更をコミットします( git commit -m 'Add some AmazingFeature'

  4. ブランチにプッシュする ( git push origin feature/AmazingFeature )

  5. プルリクエストを開く

📝 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

🙏 謝辞

  • 強力なウェブスクレイピングAPIを提供するFirecrawl

  • AI機能のためのOpenAI

  • MCPプロトコル仕様のMCPコミュニティ

📬 お問い合わせ

ホセ・マルティン・ロドリゲス・モルタローニ - @m4s1t425 - jmrodriguezm13@gmail.com


PythonとFirecrawlを使って❤️で作りました

One-click Deploy
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/josemartinrodriguezmortaloni/webSearch-Tools'

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