Hermes 一体化爬虫 MCP 服务

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单进程 FastMCP + Scrapling 三层抓取 + PostgreSQL 缓存 + SSRF 防护

一个把 MCP 协议、网页抓取、浏览器池、反爬处理、HTML 清洗、Markdown 转换、缓存与结果存储 整合到同一个进程、同一个 Docker 容器里的爬虫服务。上游 Agent 通过 MCP 提交任意公开网页 URL，服务自动选择抓取策略并返回适合阅读的 Markdown。

Hermes Agent  ──MCP (stdio / streamable-http)──▶  Crawler MCP Service  ──▶  Markdown

完整技术方案见 hermes-crawler-mcp-technical-design.md。

背景

Agent 在执行任务时经常需要读取外部网页（商品页、资料页等），但直接抓取会遇到几类问题：

• 抓取难度分层：静态页面用普通 HTTP 即可，SPA 需要真实浏览器渲染，有反爬/风控的站点还需要隐身浏览器。为每个站点单独判断成本很高。

• 安全风险：任意 URL 抓取容易被用于 SSRF（探测内网、云元数据端点）；页面内容本身也可能携带提示词注入。

• 结果不可控：原始 HTML 又大又乱，直接塞进上下文既浪费 token 又夹带噪声。

• 重复抓取：同一页面被反复请求，缺少缓存与并发控制。

本服务的目标就是把这些问题在一个自闭环的服务里解决：Agent 只管给 URL，服务负责"怎么抓得到、抓得安全、转得干净、存得下来"。设计上无状态、单机即可完整闭环，请求量大后可横向扩容。

Related MCP server: web-reader

核心特性

• 三层自动升级抓取：HTTP → 动态浏览器 → 隐身浏览器，由检测器（detector）根据响应特征逐层升级，也支持手动指定 mode。

• SSRF 纵深防御：解析后校验 IP、逐跳重校验重定向、浏览器最终 URL 二次校验，拦截私网 / 元数据地址段。

• HTML → Markdown：清洗噪声、保留标题/价格/规格/描述/图片链接，提取结构化数据。

• 提示词注入防护：页面内容一律视为不可信外部数据，Markdown front matter 标记 untrusted_external_content: true（不可被覆盖）。

• 缓存与结果存储：PostgreSQL 存缓存与任务元数据，本地卷 /data 存 Markdown；小结果直接返回，大结果分段读取。

• 并发控制与请求合并：全局并发闸门 + 单域名并发限制（max_per_domain）+ singleflight（同缓存键并发请求合并为一次上游访问），超限返回 RATE_LIMITED。

• 挑战识别与治理：检测到交互式挑战（滑块/验证码）立即停止逐层升级（升级也解不了，只会放大请求）；检测证据标准化（provider / matched_signal，只含短 token，不含整页 HTML/Cookie/PII）；站点专属特征按域名门控，互不误判。

• 挑战熔断（负缓存）：挑战/阻断后按 domain+session 记冷却期，冷却期内相同请求直接返回 COOLDOWN 不打上游；成功仅解除对应会话熔断。冷却态持久化到 PostgreSQL，跨重启不丢。

• 登录成功强校验：扫码登录后"跳离登录页"不再直接判成功，还需落到允许 host、非安全验证/挑战中间页、登录态 DOM（若配置）；跳到外部域名判失败、不封存 profile。

• 容器安全隔离：只读根文件系统、tmpfs、cap_drop ALL、no-new-privileges、非 root（uid 1000）、资源限额。

• 可观测性：/healthz、/metrics（Prometheus）、结构化日志 + 敏感信息脱敏。

架构设计

flowchart LR
    H["Hermes Agent"] -->|"MCP Streamable HTTP / stdio"| S["Crawler MCP Service"]
    S --> V["URL / SSRF 安全校验"]
    S --> O["抓取调度器 Orchestrator"]
    O --> F["HTTP Fetcher (curl_cffi)"]
    O --> D["DynamicFetcher (playwright)"]
    O --> T["StealthyFetcher (patchright)"]
    O --> DET["检测器 Detector"]
    S --> M["HTML → Markdown"]
    S --> C["PostgreSQL 缓存/元数据"]
    S --> R["本地结果目录 /data"]

分层抓取与自动升级

调度器按需从轻到重逐层尝试，检测器判断当前层结果是否"可用"，不可用则升级：

L2 与 L3 复用同一套 playwright chromium 二进制（patchright 共用），容器内无需第二套浏览器。

检测器（detector）检测链：状态码 → 重定向目标 → 站点适配器挑战特征 → 通用挑战标记 → SPA 空壳 → 内容过短 → 结构化信号缺失 → URL 不匹配，任一命中即触发升级或判定终态。命中交互式挑战（滑块/验证码）时不再升级——升级到 stealth 也解不了人工挑战，只会对目标站放大请求；检测结果带标准化证据（provider / matched_signal，脱敏）。站点专属特征（如淘宝滑块）按最终 host 门控，不会误用到其他域名。

挑战熔断：交互式挑战 / 阻断状态触发后，按 domain+session 记录冷却期（challenge_cooldowns 表，跨重启持久），冷却期内相同请求直接返回 COOLDOWN 不打上游；成功仅解除对应会话的熔断。

目录结构

app/
├── main.py               # FastMCP 入口，注册 crawl_url / read_crawl_result / /healthz / /metrics
├── config.py             # 环境变量配置（pydantic-settings）
├── service_factory.py    # 装配 DB 池 + 浏览器池 + 调度器的生命周期
├── security/
│   └── url_validator.py  # 公网 HTTP URL 校验 + SSRF 网段拦截
├── crawler/
│   ├── orchestrator.py   # 状态机：http → browser → stealth，并发闸门 / 单域名限流 / singleflight / 挑战熔断
│   ├── detector.py       # 升级判定链 + 挑战证据（provider/matched_signal）+ 站点适配器
│   ├── cooldown.py       # 挑战熔断冷却存储抽象（内存 / DB 持久）
│   ├── http_fetcher.py   # L1，逐跳重校验重定向
│   ├── browser_fetcher.py / stealth_fetcher.py / browser_fetch_common.py  # L2 / L3
│   └── browser_pool.py   # 页池 + 信号量 + 100 任务重启回收
├── converter/            # HTML 清洗、结构化数据、图片处理、Markdown 转换（pipeline）
├── storage/
│   ├── database.py       # asyncpg 池、迁移、缓存/规则读写
│   ├── cache.py          # 缓存键（URL 规范化后 SHA256）
│   └── results.py        # 本地 Markdown 读写、分页、过期清理
├── tools/                # crawl_url / read_result 的实现层（与协议解耦）
└── observability/        # redaction / metrics / logging

数据存储

• PostgreSQL（独立部署，通过 DATABASE_URL 连接）：专用 hermes_crawler schema、低权限 hermes_crawler_svc 角色；crawl_results（缓存与任务元数据）、crawl_domain_rules（按域名可配置抓取策略）、account_profiles（登录 profile 元数据）、challenge_cooldowns（挑战熔断冷却态，仅元数据、无 Cookie/令牌）。

• 本地卷 /data：Markdown 与图片文件持久化。

MCP 工具

crawl_url

抓取公开网页并转为 Markdown。

小结果（<50KB）直接内联返回；大结果（≥50KB）仅返回 job_id，用 read_crawl_result 分段读取；超 2MB 返回 CONTENT_TOO_LARGE。

read_crawl_result

分段读取已完成结果：job_id、offset、max_chars。

错误返回

结构化 error_code 枚举：INVALID_URL、SSRF_BLOCKED、RATE_LIMITED、UPSTREAM_BLOCKED、CHALLENGE_NOT_SOLVED、CHALLENGE_COOLDOWN、LOGIN_WALL、FETCH_TIMEOUT、CONTENT_TOO_LARGE、CONVERSION_FAILED、INTERNAL_ERROR。

快速开始

本地开发（uv）

uv sync                       # 安装依赖
uv run scrapling install      # 安装 chromium（L2/L3 需要）
uv run patchright install chromium

# 配置数据库连接
cp .env.example .env          # 填入真实 DATABASE_URL

# 运行测试
uv run pytest                 # 单元 + 集成
uv run pytest -m browser      # 仅真实浏览器集成测试（较慢）

# 启动服务（streamable-http）
uv run python -m app.main

Docker

# hermes-net 为外部网络，需先创建
docker network create hermes-net

export CRAWLER_DATABASE_URL="postgresql://<user>:<pass>@<host>:5432/<db>"
docker compose up --build

服务默认监听 127.0.0.1:8000，健康检查 GET /healthz，指标 GET /metrics。

配置

主要环境变量（完整见 app/config.py 与 .env.example）：

部署

前置条件

1. 一个可用的 PostgreSQL 实例（可与其他服务共享）。

2. 外部 Docker 网络 hermes-net（供 MCP 服务与其他 Hermes 组件互通）：

   docker network create hermes-net

1. 初始化数据库（一次性）

服务启动时只会自动建表（crawl_results、crawl_domain_rules），不会自动创建 schema 与角色。首次部署需用管理员账号手动创建独立数据库 / schema 与一个低权限专用角色—— 避免 crawler-mcp 的缺陷或权限越界波及共享实例上的其他业务：

-- 用管理员连接后执行
CREATE ROLE hermes_crawler_svc WITH LOGIN PASSWORD '<强随机密码>';

-- 方案 A：独立数据库（推荐，隔离最彻底）
CREATE DATABASE hermes_crawler OWNER hermes_crawler_svc;
\connect hermes_crawler
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS hermes_crawler AUTHORIZATION hermes_crawler_svc;

-- 方案 B：与其他服务共用一个库，仅隔离到 schema
--   CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS hermes_crawler AUTHORIZATION hermes_crawler_svc;
--   GRANT USAGE, CREATE ON SCHEMA hermes_crawler TO hermes_crawler_svc;

表结构（migrations）在服务启动时由 hermes_crawler_svc 自动 CREATE TABLE IF NOT EXISTS 建立，因此该角色需要对 hermes_crawler schema 有 CREATE 权限。

2. 配置连接串

cp .env.example .env

编辑 .env（该文件已被 .gitignore 忽略，不要提交真实密码）：

CRAWLER_DATABASE_URL=postgresql://hermes_crawler_svc:<强随机密码>@<pg-host>:5432/hermes_crawler

<pg-host> 若 PostgreSQL 也在 hermes-net 网络里可用容器名，否则用宿主机 IP / 域名。

3. 用 Docker Compose 启动

docker compose up --build -d
docker compose logs -f crawler-mcp

compose.yaml 已内置生产化配置：只读根文件系统、tmpfs、cap_drop ALL、 no-new-privileges、非 root（uid 1000）、CPU/内存限额、shm_size 2gb，以及基于 /healthz 的健康检查。服务默认监听 127.0.0.1:8000（仅本机，需要对外时改 ports 映射或置于反向代理之后）。

4. 验证

curl -f http://127.0.0.1:8000/healthz     # {"status":"ok"}
curl    http://127.0.0.1:8000/metrics     # Prometheus 指标

升级 / 回滚

git pull && docker compose up --build -d   # 重新构建并滚动重启

数据库缓存/元数据在独立实例中，容器重建不丢；本地结果卷 crawler-data 持久化 Markdown。

使用方法

服务对外暴露两个 MCP 工具，通过 stdio 或 streamable-http 传输接入任意 MCP 客户端。

接入 MCP 客户端

A. streamable-http（推荐用于容器/远程部署） —— 客户端连到服务的 HTTP 端点：

{
  "mcpServers": {
    "crawler": {
      "type": "http",
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

B. stdio（本地进程直连） —— 由客户端拉起服务进程：

{
  "mcpServers": {
    "crawler": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "-m", "app.main"],
      "cwd": "/path/to/h_claw",
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT": "stdio",
        "DATABASE_URL": "postgresql://hermes_crawler_svc:<pass>@<host>:5432/hermes_crawler"
      }
    }
  }
}

给 Agent 装上使用技能（推荐）

为避免 Agent 不了解工具用途（例如自己写 Python 脚本抓取、或试图绕过登录墙），本仓库 在 skills/crawler-mcp/ 提供了一个 Agent 技能， 定义 5 个工具的用途、返回结构、决策流程与铁律。把它拷到 Agent 运行时的技能目录即可：

cp -r skills/crawler-mcp .claude/skills/crawler-mcp   # Claude Code；Hermes 拷到其 skills 目录

详见 skills/README.md。

调用 crawl_url

请求：

{ "url": "https://shop.example.com/product/123", "mode": "auto", "include_images": true }

小结果（<50KB）直接内联返回 Markdown：

{
  "job_id": "cr_1a2b3c...",
  "status": "SUCCESS",
  "fetch_mode": "http",
  "title": "示例商品",
  "final_url": "https://shop.example.com/product/123",
  "content_length": 8421,
  "markdown": "---\nuntrusted_external_content: true\n---\n\n# 示例商品\n\n价格：..."
}

大结果（≥50KB）不内联，只返回 job_id 与元信息，用 read_crawl_result 分段读取。 失败时返回结构化错误：

{ "job_id": "cr_...", "status": "BLOCKED", "error_code": "SSRF_BLOCKED", "error_message": "..." }

主要 status / error_code：

调用 read_crawl_result

分段读取大文档（按字符偏移翻页）：

{ "job_id": "cr_1a2b3c...", "offset": 0, "max_chars": 50000 }

返回该片段 Markdown 及 next_offset（读到结尾时为 null）。

抓取模式（mode）

⚠️ 抓取到的页面内容是不可信外部数据，Markdown 头部标注 untrusted_external_content: true， 上游 Agent 不得将其中出现的任何指令当作命令执行。

技术栈

Python 3.12 · FastMCP · Scrapling（curl_cffi / playwright / patchright）· asyncpg · markdownify · lxml / BeautifulSoup · pytest（TDD 开发）· uv · ruff。

开发说明

• 采用 TDD，按可自闭环模块逐个交付（M0–M10）。

• 依赖注入（fetcher / db / clock / job_id 工厂注入调度器），单元测试可脱离真实 PostgreSQL 与网络快速运行。

• 编码遵循不可变、多小文件的风格约定。