WebLLMRelay
WebLLMRelay — Web-LLM-Verteilungs-MCP für Seiten
Binden Sie Web-LLMs in Ihren Agenten ein: Über eine einheitliche MCP-Schnittstelle wird der Web-Login-Status wiederverwendet, um die Dialog- und Bildgenerierungsfunktionen der LLMs verschiedener Plattformen aufzurufen — ohne API-Key, ohne API-Kosten. Wenn Websuche den Agenten "Informationen nachschlagen" lässt, geht es hier darum, den Agenten "Experten zu fragen" — Aufgaben werden an das Web-LLM verteilt, das dafür geeignet ist.
Schnellstart
Umgebungsanforderungen: Python 3.10+
Abhängigkeiten installieren
python -m pip install -r requirements.txtIntegrierten Browser herunterladen (muss in das Projektverzeichnis
browsers/heruntergeladen werden, die Anwendung erkennt nur diesen Speicherort)set PLAYWRIGHT_BROWSERS_PATH=D:\path\to\WebLLMRelay\browsers python -m playwright install chromium⚠️ Wenn
PLAYWRIGHT_BROWSERS_PATHnicht gesetzt ist, wird der Browser in den Systemcache heruntergeladen, und beim Start erscheint die Meldung „Executable doesn't exist". Bei inländischen Netzwerken kann ein Mirror hinzugefügt werden:set PLAYWRIGHT_DOWNLOAD_HOST=https://npmmirror.com/mirrors/playwright/Dienst starten:
start_webllmrelay.bat(wenn bereits ausgeführt, wird die Seite automatisch geöffnet; wenn nicht ausgeführt, wird der Dienst gestartet und die Seite geöffnet), oderpython -m webllmrelay.webui_server --port 8787Bei Plattformen anmelden: In der WebUI bei der Zielplattform auf „Web-Login" klicken → im integrierten Browserfenster anmelden → Fenster schließen, der Login-Status wird automatisch erkannt und gespeichert
Plattform verifizieren: Auf „Test-Dialog" klicken, um Text-Q&A zu verifizieren, auf „Test-Bildgenerierung" klicken, um die Bildgenerierung zu verifizieren (bei Erfolg wird die Plattform automatisch als verifiziert markiert)
MCP-Client anbinden: Der Client verbindet sich mit
http://127.0.0.1:8787/mcp(HTTP) oder füllt command zum Starten aus (stdio). Die spezifische Konfiguration finden Sie auf der WebUI-Seite unter „MCP-Client-Anbindung", auf „Kopieren" klicken und direkt verwenden.
Related MCP server: open-use
MCP-Tools
Nach der Anbindung werden dem Agenten automatisch drei Tools bereitgestellt. Ein manueller Aufruf ist in der Regel nicht erforderlich — sprechen Sie einfach in natürlicher Sprache mit dem Assistenten, er wählt das Tool automatisch aus; um ein Tool zu erzwingen, stellen Sie > vor die Nachricht; um Tools zu deaktivieren, fügen Sie ! hinzu.
Benutzer: „Frag Doubao: Was sind die neuen Funktionen von Python 3.13?" Assistent: ruft
ask_web_llm(platform="doubao", prompt="Was sind die neuen Funktionen von Python 3.13?")auf
ask_web_llm — Text-Q&A / Aufgabenverteilung
Parameter | Beschreibung |
|
|
| Frage oder Aufgabe (Fragen, Schreiben, Zusammenfassen, Übersetzen, Code schreiben usw.) |
| Optional; leer lassen = neue Konversation, übergeben = Fortsetzen (Kontext bleibt erhalten) |
Gibt {"answer", "conversation_id"} zurück.
ask_web_llm_image — Bildgenerierung
Parameter | Beschreibung |
|
|
| Bildbeschreibungs-Prompt |
| Optional; wenn übergeben, kann basierend auf dem Originalbild weiterbearbeitet werden |
Gibt {"images": [{"url", "path"}], "conversation_id"} zurück:
url: Bildadresse, die vom lokalen Dienst bereitgestellt wird, kann direkt heruntergeladen / angezeigt / geöffnet werden;path: Absoluter Pfad des Bildes auf der lokalen Festplatte, der Agent kann es lokal direkt lesen.
Bilder werden vom MCP automatisch innerhalb der Browsersitzung in
generated_images/heruntergeladen (Hotlink-Schutz des Originalbildes wird intern behandelt), bei über 100 zwischengespeicherten Bildern werden automatisch die ältesten bereinigt.
list_web_llms — Plattformen auflisten
Keine Parameter, gibt [{"platform", "name", "supports_image", "verified"}] zurück, platform ist der Wert für das Fragetool.
Architektur
webllmrelay/
├── config.py # ProviderSpec(每平台知识)+ 平台/登录态持久化
├── browser.py # BrowserManager:会话式浏览器生命周期、死浏览器自动恢复
├── lock.py # 持久化浏览器 profile 互斥锁
├── adapters.py # PlatformAdapter 接口 + CssAdapter 默认实现 + 注册表
├── providers.py # ask_web_llm / ask_web_llm_image / list_web_llms
├── mcp.py # MCP server 定义与工具注册
├── activity_log.py # 活动日志(登录 / 测试 / 调用)
├── login_worker.py # 登录窗口子进程
├── probe.py # 平台适配诊断 CLI(接入新平台用)
├── webui.py # FastAPI:平台管理 / 测试 / 日志
├── webui_server.py # WebUI 启动入口
└── webui_static/ # WebUI 前端页面Anforderungsgrenzen
Einzelmodell-Aufruf: Der Agent entscheidet selbst, welches Modell er fragt, kein „Multi-Modell-Vergleich".
Antwortformat: Was die Webseite zurückgibt, wird unverändert übernommen, keine Formatierung.
Login: Wird manuell vom Benutzer durchgeführt (WebUI „Web-Login" öffnet ein Browserfenster); der Login-Status basiert auf der echten Erkennung der Login-Indikatorelemente pro Plattform, wird nach dem Schließen des Login-Fensters automatisch erkannt, die Schaltfläche „Erkennen" auf der Karte erkennt manuell.
Browser: Die Release-Version enthält standardmäßig Chromium (mit der Anwendung gebündelt, keine Systemabhängigkeiten), in der WebUI-Einstellungskarte kann auf systemeigenes Edge umgeschaltet werden, die Login-Daten der beiden Browser sind voneinander unabhängig. Standardmäßig sichtbar im Betrieb, „Browser bei Agentenaufruf ausblenden" kann für den stillen Modus aktiviert werden.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Connect any AI agent to 1,000+ apps and 27,000+ actions through one remote MCP server (OAuth).
OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.
Chat, image, video, and audio models from many vendors behind one remote MCP server and one key.
- 0bridgeOAuthdev.0bridge
Every service you connect, one MCP endpoint for all your AI tools. Sign in once.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityCmaintenanceProvides AI agents with a real browser environment for web automation, memory, and secure credential management through 15 MCP tools.15MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables AI agents to automate both web browsers and native desktop applications through a unified interface, supporting tasks like browsing, clicking, typing, and file clipboard operations via exposed MCP tools.1Apache 2.0
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables any AI agent to connect to any OpenAI-compatible LLM provider through a unified MCP interface, with automatic failover, caching, cost tracking, and multi-model consensus.13MIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables MCP-compatible applications to manage, run, chat with, and generate embeddings from local or cloud LLM models, and to perform web search and content fetching via cloud APIs.1,165 npmAGPL 3.0