🚀 Crawl4AI RAG MCP 服务器
Crawl4AI RAG MCP 服务器是一款集成网络爬取、文档存储和向量检索功能的综合工具。它能够帮助用户高效地从互联网获取信息，并借助检索增强生成（RAG）技术进行进一步处理。
🚀 快速开始
Crawl4AI RAG MCP 服务器整合了网络爬取、文档存储和向量检索功能，可助力用户高效获取和处理互联网信息。以下将详细介绍其安装和使用步骤。
✨ 主要特性
网络爬取
- 运用多线程技术，可同时抓取多个网页。
- 支持处理动态内容加载的网站。
- 具备反爬虫机制，避免被目标网站封禁。
文档存储
- 自动解析爬取内容，并存储到兼容 PostgreSQL 的数据库中。
- 支持大规模数据的存储和管理。
向量检索
- 利用 Milvus 或其他向量数据库对文本内容进行向量化处理。
- 提供高效的相似性检索功能，能快速找到相关文档。
📦 安装指南
依赖安装
pip install crawl4ai openai python-dotenv supabase-client milvus
数据库设置
PostgreSQL 安装
- 下载并安装 PostgreSQL：https://www.postgresql.org/download/
- 配置 PostgreSQL 用户和数据库，确保其安全性。
Milvus 安装
- 按照官方文档安装 Milvus：https://milvus.io/docs/v1.2.0/install-milvus.md
- 配置 Milvus 服务，确保其正常运行。
环境配置
创建一个 .env 文件，添加以下内容：
# 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_COLLECTION_NAME=crawl4ai_collection
服务器启动
python -m crawl4ai.server
💻 使用示例
基础用法
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)
📚 详细文档
扩展与优化
自定义爬虫
可根据具体需求扩展爬取逻辑，以处理不同网站的结构。
优化存储效率
- 使用压缩技术减少存储空间。
- 实施数据归档策略，管理历史数据。
提升检索性能
- 配置 Milvus 的索引参数，提高查询速度。
- 定期重新训练模型，保持检索准确性。
安全注意事项
数据库安全
- 使用强密码和 SSL 连接保护 PostgreSQL。
- 配置防火墙限制外部访问。
网络爬取规范
- 遵守 robots.txt 文件规定。
- 设置适当的请求频率，避免对目标网站造成压力。
数据隐私
- 确保处理的数据符合相关法律法规。
- 采取加密措施保护敏感信息。