WebSearch-MCP

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器实现，通过标准输入输出 (stdio) 传输提供网页搜索功能。该服务器集成了 WebSearch Crawler API 来检索搜索结果。

关于

WebSearch-MCP 是一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，为支持 MCP 的 AI 助手提供网页搜索功能。它允许像 Claude 这样的 AI 模型实时搜索网页，检索任何主题的最新信息。

该服务器集成了处理实际网络搜索的爬虫 API 服务，并使用标准化模型上下文协议与 AI 助手进行通信。

安装

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动安装 Claude Desktop 的 WebSearch：

npx -y @smithery/cli install @mnhlt/WebSearch-MCP --client claude

手动安装

npm install -g websearch-mcp

或者无需安装即可使用：

npx websearch-mcp

配置

可以使用环境变量来配置 WebSearch MCP 服务器：

API_URL ：WebSearch Crawler API 的 URL（默认值： http://localhost:3001 ）
MAX_SEARCH_RESULT ：请求中未指定时返回的最大搜索结果数（默认值： 5 ）

例子：

# Configure API URL
API_URL=https://crawler.example.com npx websearch-mcp

# Configure maximum search results
MAX_SEARCH_RESULT=10 npx websearch-mcp

# Configure both
API_URL=https://crawler.example.com MAX_SEARCH_RESULT=10 npx websearch-mcp

设置和集成

设置 WebSearch-MCP 涉及两个主要部分：配置执行实际网络搜索的爬虫服务，以及将 MCP 服务器与您的 AI 客户端应用程序集成。

设置爬虫服务

WebSearch MCP 服务器需要爬虫服务来执行实际的 Web 搜索。您可以使用 Docker Compose 轻松设置爬虫服务。

先决条件

Docker和Docker Compose

启动爬虫服务

创建一个名为docker-compose.yml的文件，其内容如下：

version: '3.8'

services:
  crawler:
    image: laituanmanh/websearch-crawler:latest
    container_name: websearch-api
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "3001:3001"
    environment:
      - NODE_ENV=production
      - PORT=3001
      - LOG_LEVEL=info
      - FLARESOLVERR_URL=http://flaresolverr:8191/v1
    depends_on:
      - flaresolverr
    volumes:
      - crawler_storage:/app/storage

  flaresolverr:
    image: 21hsmw/flaresolverr:nodriver
    container_name: flaresolverr
    restart: unless-stopped
    environment:
      - LOG_LEVEL=info
      - TZ=UTC

volumes:
  crawler_storage:

针对 Mac Apple Silicon 的解决方法

version: '3.8'

services:
  crawler:
    image: laituanmanh/websearch-crawler:latest
    container_name: websearch-api
    platform: "linux/amd64"
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "3001:3001"
    environment:
      - NODE_ENV=production
      - PORT=3001
      - LOG_LEVEL=info
      - FLARESOLVERR_URL=http://flaresolverr:8191/v1
    depends_on:
      - flaresolverr
    volumes:
      - crawler_storage:/app/storage

  flaresolverr:
    image: 21hsmw/flaresolverr:nodriver
    platform: "linux/arm64"
    container_name: flaresolverr
    restart: unless-stopped
    environment:
      - LOG_LEVEL=info
      - TZ=UTC

volumes:
  crawler_storage:

启动服务：

docker-compose up -d

验证服务是否正在运行：

docker-compose ps

测试爬虫 API 健康端点：

curl http://localhost:3001/health

预期响应：

{
  "status": "ok",
  "details": {
    "status": "ok",
    "flaresolverr": true,
    "google": true,
    "message": null
  }
}

爬虫 API 将在http://localhost:3001上可用。

测试爬虫 API

您可以直接使用 curl 测试爬虫 API：

curl -X POST http://localhost:3001/crawl \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "typescript best practices",
    "numResults": 2,
    "language": "en",
    "filters": {
      "excludeDomains": ["youtube.com"],
      "resultType": "all" 
    }
  }'

自定义配置

可以通过修改docker-compose.yml文件中的环境变量来自定义爬虫服务：

PORT ：爬虫 API 监听的端口（默认值：3001）
LOG_LEVEL ：日志级别（选项：debug、info、warn、error）
FLARESOLVERR_URL ：FlareSolverr 服务的 URL（用于绕过 Cloudflare 保护）

与 MCP 客户端集成

快速参考：MCP 配置

以下是跨不同客户端的 MCP 配置的快速参考：

{
    "mcpServers": {
        "websearch": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "websearch-mcp"
            ],
            "environment": {
                "API_URL": "http://localhost:3001",
                "MAX_SEARCH_RESULT": "5" // reduce to save your tokens, increase for wider information gain
            }
        }
    }
}

由于问题，针对 Windows 的解决方法

{
	"mcpServers": {
	  "websearch": {
            "command": "cmd",
            "args": [
				"/c",
				"npx",
                "websearch-mcp"
            ],
            "environment": {
                "API_URL": "http://localhost:3001",
                "MAX_SEARCH_RESULT": "1"
            }
        }
	}
  }

用法

该软件包使用 stdio 传输实现了一个 MCP 服务器，该服务器公开了一个具有以下参数的web_search工具：

参数

query （必需）：要查找的搜索查询
numResults （可选）：返回的结果数（默认值：5）
language （可选）：搜索结果的语言代码（例如“en”）
region （可选）：搜索结果的区域代码（例如“us”）
excludeDomains （可选）：从结果中排除的域
includeDomains （可选）：仅在结果中包含这些域
excludeTerms （可选）：从结果中排除的术语
resultType （可选）：返回的结果类型（“全部”、“新闻”或“博客”）

搜索响应示例

以下是搜索响应的示例：

{
  "query": "machine learning trends",
  "results": [
    {
      "title": "Top Machine Learning Trends in 2025",
      "snippet": "The key machine learning trends for 2025 include multimodal AI, generative models, and quantum machine learning applications in enterprise...",
      "url": "https://example.com/machine-learning-trends-2025",
      "siteName": "AI Research Today",
      "byline": "Dr. Jane Smith"
    },
    {
      "title": "The Evolution of Machine Learning: 2020-2025",
      "snippet": "Over the past five years, machine learning has evolved from primarily supervised learning approaches to more sophisticated self-supervised and reinforcement learning paradigms...",
      "url": "https://example.com/ml-evolution",
      "siteName": "Tech Insights",
      "byline": "John Doe"
    }
  ]
}

本地测试

要在本地测试 WebSearch MCP 服务器，您可以使用附带的测试客户端：

npm run test-client

这将启动 MCP 服务器和一个简单的命令行界面，允许您输入搜索查询并查看结果。

您还可以为测试客户端配置 API_URL：

API_URL=https://crawler.example.com npm run test-client

作为图书馆

您可以通过编程方式使用此包：

import { createMCPClient } from '@modelcontextprotocol/sdk';

// Create an MCP client
const client = createMCPClient({
  transport: { type: 'subprocess', command: 'npx websearch-mcp' }
});

// Execute a web search
const response = await client.request({
  method: 'call_tool',
  params: {
    name: 'web_search',
    arguments: {
      query: 'your search query',
      numResults: 5,
      language: 'en'
    }
  }
});

console.log(response.result);

故障排除

爬虫服务问题

API 无法访问：确保爬虫服务正在运行，并且可以通过配置的 API_URL 访问。
搜索结果不可用：检查爬虫服务的日志，查看是否有任何错误：
docker-compose logs crawler
FlareSolverr 问题：某些网站使用 Cloudflare 防护。如果您看到与此相关的错误，请检查 FlareSolverr 是否正常工作：
docker-compose logs flaresolverr

MCP 服务器问题

导入错误：确保您拥有最新版本的 MCP SDK：
npm install -g @modelcontextprotocol/sdk@latest
连接问题：确保为您的客户端正确配置了 stdio 传输。

发展

从事此项目：

克隆存储库
安装依赖项： npm install
构建项目： npm run build
以开发模式运行： npm run dev

服务器需要包含 swagger.json 文件中定义的 WebSearch Crawler API。请确保该 API 在配置的 API_URL 上运行。

项目结构

.gitignore ：指定 Git 应该忽略的文件（node_modules、dist、logs 等）
.npmignore ：指定发布到 npm 时不应包含的文件
package.json ：项目元数据和依赖项
src/ ：源 TypeScript 文件
dist/ ：已编译的 JavaScript 文件（构建时生成）

发布到 npm

要将此包发布到 npm：

确保您拥有 npm 帐户并已登录（ npm login ）
更新 package.json 中的版本（ npm version patch|minor|major ）
运行npm publish

.npmignore文件确保发布的包中只包含必要的文件：

dist/中的编译代码
README.md 和 LICENSE 文件
包.json

贡献

欢迎贡献代码！欢迎提交 Pull 请求。

执照

国际学习中心

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Integrations

WebSearch-MCP

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关于

安装

通过 Smithery 安装

手动安装

配置

设置和集成

设置爬虫服务

先决条件

启动爬虫服务

测试爬虫 API

自定义配置

与 MCP 客户端集成

快速参考：MCP 配置

用法

参数

搜索响应示例

本地测试

作为图书馆

故障排除

爬虫服务问题

MCP 服务器问题

发展

项目结构

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