Skip to main content
Glama
stranded7
by stranded7

Agent Web Combo

Комбинированный набор инструментов для работы AI-агентов в интернете: поиск и обнаружение + извлечение контента + рендеринг Kitesurf/Playwright + чтение платформы agent-reach.

  • Поиск: Tavily / Exa / AnySearch

  • Рендеринг: Cloudflare Kitesurf + Playwright (CDP)

  • Контент платформ: agent-reach (опционально)

  • Способы подключения: CLI и MCP Server

Возможности

  • Переключение между несколькими поисковыми источниками: tavily / exa / anysearch

  • Извлечение содержимого страниц из результатов поиска

  • Рендеринг страниц через Kitesurf, извлечение основного текста, создание скриншотов

  • Полный конвейер: поиск → извлечение → рендеринг → скриншот

  • MCP Server: прямой вызов из Claude Code / Cursor / OpenCode / DSH Desktop и других

Related MCP server: myscrape

Архитектура

搜索发现:Tavily / Exa / AnySearch
        ↓
内容提取:AnySearch extract / Tavily Extract / Exa Contents
        ↓
需要渲染/截图/JS:Kitesurf + Playwright (connectOverCDP)
        ↓
平台类内容/登录态:agent-reach (可选)

Структура проекта

agent-web-combo/
├── combo/
│   ├── __main__.py       # CLI 入口
│   ├── cli.py            # 命令行
│   ├── config.py         # 环境变量配置
│   ├── search.py         # Tavily / Exa / AnySearch
│   ├── kitesurf.py       # Kitesurf + Playwright
│   ├── agent_reach.py    # agent-reach CLI
│   └── pipeline.py       # 组合流水线
├── combo_mcp.py          # MCP Server 入口
├── requirements.txt
├── pyproject.toml
└── .env.example

Установка

pip install -r requirements.txt
playwright install chromium  # 仅本地调试/备选浏览器时需要;连 Kitesurf 不需要

Конфигурация

cp .env.example .env

Заполните по необходимости:

# Cloudflare / Kitesurf(需要 Browser Run 权限)
CF_ACCOUNT_ID=你的账号ID
CF_API_TOKEN=你的API Token

# 搜索源(至少一个;AnySearch 可不填 Key)
TAVILY_API_KEY=tvly-xxx
EXA_API_KEY=xxx
ANYSEARCH_API_KEY=as_sk_xxx

Файл .env игнорируется через .gitignore, не коммитьте его.

Использование CLI

# 搜索
python -m combo search "Cloudflare Kitesurf" --provider anysearch --max-results 5

# 渲染单个页面 + 截图
python -m combo render "https://example.com" --screenshot output.png

# 完整流水线
python -m combo research "Kitesurf vs Tavily" \
  --provider auto \
  --max-results 5 \
  --extract \
  --render \
  --render-limit 3 \
  --screenshot-dir shots

# 检查 agent-reach
python -m combo agent-reach

Использование MCP

Запуск MCP Server:

python combo_mcp.py

Доступные инструменты:

Инструмент

Назначение

combo_search

Поиск

combo_render

Рендеринг/скриншот Kitesurf

combo_research

Поиск + извлечение + рендеринг

combo_agent_reach_doctor

Проверка статуса agent-reach

Конфигурация для каждого клиента — в README.mcp.md.

Примечания по безопасности

  • Все API-ключи хранятся только в локальном .env

  • .gitignore игнорирует .env, скриншоты и кэш

  • В конфигурации MCP не указываются ключи в открытом виде

  • Перед публикацией убедитесь, что .env и файлы скриншотов не были закоммичены

Пояснения

  • AnySearch работает через HTTP-интерфейс MCP tools/call, доступен анонимно

  • Kitesurf подключается через CDP endpoint Cloudflare Browser Run

  • Kitesurf сейчас в статусе Beta, подходит для скриншотов, извлечения HTML, операций с DOM и других типовых задач агентов

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    A minimal MCP server for agent-friendly web extraction and search. Offers two tools: fetching real pages with Playwright and Crawl4AI, and searching across 7 engines with automatic fallback.
    34
    AGPL 3.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    A self-contained web-research MCP server that lets local LLM agents search, fetch, and synthesize web content using tools like web_search, web_fetch, and web_research.
    2
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    MCP server that wraps Playwright to give AI agents eyes on the web, enabling browser search, navigation, extraction, and interaction with intelligent LLM-based DOM extraction and skill caching.
    14 npm
    MIT