WebSearch-MCP est un serveur implémentant MCP pour permettre aux modèles IA comme Claude d'effectuer des recherches Web en temps réel. Il se connecte à une API de Crawler Web pour récupérer des résultats de recherche à jour, facilitant l'accès à des informations dynamiques pour les assistants IA.
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Mar 28 2025
WebSearch-MCP est un serveur implémentant MCP pour permettre aux modèles IA comme Claude d'effectuer des recherches Web en temps réel. Il se connecte à une API de Crawler Web pour récupérer des résultats de recherche à jour, facilitant l'accès à des informations dynamiques pour les assistants IA.
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Vedettes
Qu'est-ce que WebSearch-MCP ?
WebSearch-MCP est un serveur Model Context Protocol auto-hébergé conçu pour donner aux systèmes IA des fonctionnalités de recherche Web. Il agit comme un intermédiaire entre l'IA et une API de Crawler Web, permettant le retrait d'informations actuelles sur Internet. Cette configuration permet aux modèles IA de requêter le Web directement, fournissant des résultats de recherche pertinents en temps réel, ce qui améliore leur réactivité et leur base de connaissances. Le serveur MCP communique via le transport stdio et prend en charge la personnalisation via des variables d'environnement pour les points de terminaison de l'API et les limites de résultats de recherche. Il est adapté aux développeurs intégrant la recherche Web dans les flux de travail IA, aux projets de recherche nécessitant un accès à des données en temps réel et aux applications nécessitant un retrait dynamique de contenu Web.
Qui va utiliser WebSearch-MCP ?
- Développeurs IA intégrant des capacités de recherche Web
- Professionnels de la recherche et des données nécessitant des informations en temps réel
- Organisations déployant des assistants IA avec accès à Internet
Comment utiliser WebSearch-MCP ?
- Étape 1 : Configurez les variables d'environnement telles que API_URL et MAX_SEARCH_RESULT.
- Étape 2 : Configurez l'API Crawler avec Docker Compose ou d'autres méthodes.
- Étape 3 : Démarrez le serveur MCP et vérifiez son point de terminaison de santé.
- Étape 4 : Intégrez MCP avec votre client IA selon le modèle de configuration fourni.
- Étape 5 : Utilisez l'outil web_search avec des paramètres de requête pour effectuer des recherches.
Caractéristiques et Avantages Clés de WebSearch-MCP
Les fonctionnalités principales
- Recherche Web sur Internet utilisant une API de Crawler
- Limites de résultats de recherche configurables
- Prend en charge différents paramètres de langue et de région
- Personnalisable via des variables d'environnement
- Fonctionne via le transport stdio pour l'intégration
Les avantages
- Permet à l'IA d'accéder à des données Web en temps réel
- Configuration flexible pour différents besoins de déploiement
- Prend en charge l'intégration avec divers clients et plateformes IA
- Fournit des résultats de recherche à jour pour des réponses améliorées
- Auto-hébergé pour la confidentialité et le contrôle
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de WebSearch-MCP
- Amélioration des assistants IA avec des capacités de recherche Web en direct
- Projets de recherche nécessitant des données en ligne actuelles
- Récupération dynamique de contenu pour chatbots et agents virtuels
- Enrichissement de la base de connaissances avec des informations Web
- Collecte et analyse automatisées de données Web
FAQs sur WebSearch-MCP
Développeur
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