为AI代理提供网络搜索、页面和PDF提取、YouTube字幕、摘要、语义搜索及自动化研究工作流。
Web搜索与研究 MCP.
功能概述
Web搜索与研究 MCP.是一项面向实际任务的技能，主要用于This MCP为AI代理提供全面的网页浏览,搜索和研究能力,包括PDF提取,YouTube记录,总结,以及自身.。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
Web Search and Research MCP
该 MCP 为 AI 代理提供全面的网页浏览、搜索与研究能力，包括 PDF 文本提取、YouTube 视频字幕获取、文本摘要生成以及语义搜索等功能。
概览
该 MCP 实现了一整套工具，使 AI 代理能够与 Web 进行交互：
- Google 搜索集成
- 网页内容提取
- 从网页中提取链接
- PDF 文本提取
- YouTube 视频字幕检索
- 文本摘要生成
- 文本嵌入（embedding）与语义搜索
- 自动化研究工作流
功能特性
- 搜索：执行 Google 搜索并返回结构化结果
- 网页提取：从网页中提取干净的纯文本内容
- 链接提取：获取网页中的全部链接
- PDF 处理：从 PDF 文档中提取文本
- YouTube 字幕：从 YouTube 视频中获取字幕
- 摘要生成：对文本内容生成简洁摘要
- 嵌入（Embeddings）：使用语义嵌入存储并检索文本
- 研究：执行多步骤自动化研究流程
工具列表
search—— 带结果的 Google 搜索open_page—— 从网页中提取文本extract_links—— 从网页中提取链接extract_pdf—— 从 PDF 中提取文本youtube_transcript—— 获取 YouTube 视频字幕summarize—— 对文本内容进行摘要embed—— 存储文本嵌入semantic_search—— 在已存储的嵌入中执行搜索research—— 执行自动化研究
安装
npm install
使用方法
运行 MCP 服务端：
node index.js
示例：
node index.js search '{"query":"artificial intelligence"}'
依赖项
- axios：用于发起 HTTP 请求
- cheerio：HTML 解析
- natural：文本处理
- pdf-parse：PDF 文本提取
- youtube-transcript：YouTube 字幕 API
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