qwen-web-research-mcp

用于网络研究的 MCP 服务器：给定一个 URL（或一个站点 + 要搜索的短语），它会获取完整页面内容，并使用本地 Qwen 模型（通过 Ollama）来提取/回答有关该页面的问题。长页面会自动拆分成多个块，并使用 map-reduce 策略进行分析，因此不会遗漏任何内容。

内容提取使用 trafilatura，它基于内容启发式规则（而非针对特定站点的 CSS 选择器）去除导航、广告和样板内容——因此即使站点布局发生变化，它也能继续工作。站点范围内的搜索使用 DuckDuckGo 的 site: 操作符，因此任何域名都可以工作，无需为每个站点编写自定义抓取代码。

工具

• analyze_page(url, question) — 获取一个页面，并回答关于其完整内容的 question。

• search_site_and_analyze(site, phrase, question, max_results) — 在 site 上查找包含 phrase 的页面，然后对每个匹配项运行 analyze_page 风格的提取。

• list_available_models() — 列出所配置 Ollama 服务器上可用的 Qwen/Ollama 模型。

Related MCP server: searxng-mcp

要求

• Python 3.11+

• 一个 Ollama 服务器，且已拉取至少一个 Qwen 模型（默认为 qwen3:14b）

配置（环境变量）

在本地运行

python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e .
.venv/bin/python -m qwen_web_research.server

使用 Docker 运行

docker build -t qwen-web-research-mcp .
docker run -p 8001:8000 \
  -e MCP_TRANSPORT=streamable-http \
  -e MCP_HOST=0.0.0.0 \
  -e OLLAMA_HOST_IP=host.docker.internal \
  qwen-web-research-mcp

或者作为 docker-compose.yml 中的一项服务，与其他工具（例如 Open WebUI）一起运行：

qwen-web-research:
  build: ./qwen-web-research-mcp
  ports:
    - "8001:8000"
  extra_hosts:
    - "host.docker.internal:host-gateway"
  environment:
    - MCP_TRANSPORT=streamable-http
    - MCP_HOST=0.0.0.0
    - MCP_PORT=8000
    - OLLAMA_HOST_IP=host.docker.internal
    - QWEN_MODEL=qwen3:14b

然后将你的 MCP 客户端（例如 Open WebUI 的 Tools/Connections 设置）指向 http://qwen-web-research:8000/mcp（Docker 内部网络）或 http://localhost:8001/mcp（从宿主机访问）。