🚀 多核心代理协议（MCP）项目文档
多核心代理协议（Multi-Channel Proxy, MCP）是一项创新技术，它通过整合多个搜索引擎和网络信息源，显著增强了AI助手的信息检索能力。此系统支持Brave、Metaso和博查等多个搜索引擎，还配备了强大的搜索功能和结果分析工具。
🚀 快速开始
多核心代理协议（MCP）能让AI助手在信息的海洋中更高效地“捕鱼”，下面就来看看如何快速搭建和使用它。
✨ 主要特性
- 多引擎支持：支持Brave、Metaso和博查等多个搜索引擎，让信息检索更全面。
- 强大API：MCP服务器提供RESTful API接口，方便与其他系统集成。
- 结果聚合：协调不同搜索引擎的任务分配和结果聚合，提供一站式搜索体验。
📦 安装指南
安装步骤
- 克隆代码库：
git clone https://github.com/yourusername/mcp.git
cd mcp
- 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
- 初始化配置文件：
python setup.py init-config
环境变量设置
创建一个.env文件并添加以下内容：
BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key_here
METASO_API_KEY=your_metaso_api_key_here
BOCHA_API_KEY=your_bocha_api_key_here
💻 使用示例
基础用法
启动MCP服务器
python server.py start
调用搜索接口
使用curl命令发送请求：
curl http://localhost:8080/search?q=人工智能&engine=brave,metaso
响应结果示例：
{
"status": "success",
"results": [
{
"url": "https://example.com/1",
"title": "AI基础教程",
"snippet": "介绍机器学习基本概念..."
}
]
}
📚 详细文档
功能模块介绍
核心组件
- MCP服务器 (
server.py)- 提供RESTful API接口，方便外部系统调用。
- 负责协调不同搜索引擎的任务分配和结果聚合。
- 搜索引擎代理 (
proxy/)- 包括Brave、Metaso和博查三个模块，分别处理各引擎的搜索请求。
搜索引擎实现
- Brave搜索模块 (
brave/)client.py：定义与Brave搜索API交互的核心客户端。config.py：配置参数和速率限制策略。exceptions.py：处理特定于Brave API调用的异常。
- Metaso搜索模块 (
metaso/)client.py：实现与Metaso搜索服务的通信逻辑。config.py：定义配置参数及访问控制规则。exceptions.py：管理Metaso API调用中的错误处理。
- 博查搜索模块 (
bocha/)client.py：提供博查搜索引擎的交互接口。config.py：配置和优化博查API的使用参数。exceptions.py：处理博查API特有的异常情况。
工具配置
- Brave搜索工具 (
brave_search.py) - Metaso搜索工具 (
metaso_search.py) - 博查搜索工具 (
bocha_search.py)
操作流程
- 启动MCP服务器：
python server.py start
- 调用搜索接口：使用
curl命令或HTTP客户端发送请求。
🔧 技术细节
项目结构
search/
├── __init__.py
├── server.py # MCP服务器实现
└── proxy/ # 搜索引擎代理
├── brave/ # Brave搜索模块
│ ├── __init__.py
│ ├── client.py # 核心客户端实现
│ ├── config.py # 配置和速率限制
│ └── exceptions.py # 异常定义
├── metaso/ # Metaso搜索模块
│ ├── __init__.py
│ ├── client.py # 核心客户端实现
│ ├── config.py # 配置和速率限制
│ └── exceptions.py # 异常定义
└── bocha/ # 博查搜索模块
├── __init__.py
├── client.py # 核心客户端实现
├── config.py # 配置和优化参数
└── exceptions.py # 错误处理逻辑
接口定义
请求格式
{
"query": "搜索关键词",
"engine": ["brave", "metaso", "bocha"],
"params": {
// 可选参数，如排序方式、结果数量等
}
}
响应格式
{
"status": "success",
"results": [
{
"url": "链接地址",
"title": "标题",
"snippet": "简要描述"
}
]
}
⚠️ 注意事项
⚠️ 重要提示
确保API密钥安全，避免泄露。
💡 使用建议
定期更新依赖库以获取最新功能和安全补丁。
通过以上文档，您可以详细了解如何搭建和使用MCP项目来增强AI助手的信息检索能力。