Crawl4ai Rag MCP

Crawl4AI RAG MCP 服务器是一款功能强大的AI代理服务，集成了网络爬虫和检索增强生成（RAG）功能，能够从互联网上高效抓取信息，并通过向量检索技术实现语义搜索。该工具适用于需要实时获取和处理网络知识的AI应用，如编程助手、智能客服系统和个性化推荐引擎。

核心功能

Crawl4AI RAG MCP 服务器具备多项核心功能，使其在知识获取和检索方面表现出色：

• 智能URL检测：自动识别普通网页、站点地图和文本文件等不同类型的URL。
• 递归抓取：支持跟随内部链接，深入抓取网站内容。
• 内容分块：根据标题和大小智能分割内容，便于后续处理。
• 向量搜索：利用语义搜索技术，在抓取的内容中快速查找相关信息。
• 源检索：提供可筛选的来源列表，用于指导RAG过程。

安装方法

安装Crawl4AI RAG MCP 服务器需要完成依赖安装、数据库设置、环境配置和服务器启动等步骤。

依赖安装

pip install crawl4ai openai python-dotenv supabase-client milvus

数据库设置

需要安装并配置 PostgreSQL 和 Milvus 数据库。

• PostgreSQL 安装：从 官网 下载并安装 PostgreSQL，配置用户和数据库。
• Milvus 安装：按照官方文档安装 Milvus，并配置服务。

环境配置

创建 `.env` 文件并填写以下配置：

# PostgreSQL 配置
POSTGRES_USER=your_postgres_user
POSTGRES_PASSWORD=your_postgres_password
POSTGRES_HOST=localhost
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_DB=crawl4ai_db

# Milvus 配置
MILVUS_HOST=http://localhost:19530
MILVUS_COLLECTI>

服务器启动

python -m crawl4ai.server

使用方法

Crawl4AI RAG MCP 服务器支持多种使用方式，包括网页抓取、文档存储和向量检索。

网络爬取

from crawl4ai import Crawler

crawler = Crawler()
urls = ["http://example.com", "http://target.com"]
results = crawler.scrape(urls)
print(results)

文档存储

from crawl4ai import DatabaseManager

db_manager = DatabaseManager()
await db_manager.store_documents(documents)

向量检索

from crawl4ai import VectorStore

vector_store = VectorStore()
query = "查询内容"
results = vector_store.query_vector(query)
print(results)

使用场景

Crawl4AI RAG MCP 服务器适用于多种AI应用场景，包括：

• 编程助手：实时抓取和检索网络知识，辅助代码生成。
• 智能客服系统：快速获取相关知识，提升回答质量。
• 个性化推荐引擎：基于语义搜索提供精准内容推荐。

注意事项

在使用过程中需注意以下事项：

• 依赖外部API：需要使用 OpenAI API 生成嵌入，可能产生费用。
• 资源消耗：大规模网站抓取可能消耗较多系统资源。
• 初始设置复杂：需安装 PostgreSQL 和 Milvus，并进行环境配置。
• 数据隐私：确保处理的数据符合相关法律法规。

使用示例

以下是两个典型使用示例：

抓取单个网页

crawl_single_page('https://example.com')

该命令将抓取指定网页内容并存储至数据库。

抓取整站内容

smart_crawl_url('https://example.com/sitemap.xml')

该命令将智能抓取站点地图中的所有链接并处理。

Crawl4AI RAG MCP 服务器通过高效的网络爬取和语义检索能力，为AI应用提供了强大的知识支持，是构建智能系统的重要工具。