Crawl4ai RAG

Crawl4AI RAG MCPサーバーは、ウェブクローラーとRAG機能を統合したAIエージェントサービスで、スマートURL検出、再帰的クローリング、並列処理、ベクトル検索をサポートし、AIコーディングアシスタントに強力な知識取得と検索機能を提供することを目的としています。

.Python

スコア : 3.5ポイント

ダウンロード数 : 5.6K

更新時間 : 2025-05-07

Crawl4AI RAG MCPサーバーとは？

Crawl4AI RAG MCPサーバーは、インターネットから情報を収集してデータベースに保存し、意味検索に基づく知識検索（RAG）をサポートする強力なツールです。AIエージェントがモデルコンテキストプロトコルを通じてこれらの知識にアクセスできるようにします。

Crawl4AI RAG MCPサーバーの使い方は？

簡単なコマンドでサーバーを起動し、クライアントを設定して接続できます。このサーバーは、ウェブページの収集、ベクトル検索、ソースフィルタリングなど、さまざまなツールをサポートしています。

適用シナリオ

リアルタイムでインターネット情報を収集して検索する必要があるAIアプリケーション、たとえばプログラミングアシスタント、スマートカスタマーサービスシステム、またはパーソナライズされた推薦エンジンに適しています。

主要機能

スマートURL検出通常のウェブページ、サイトマップ、テキストファイルなど、さまざまなタイプのURLを自動的に識別します。

再帰的クローリング内部リンクをたどってより多くのコンテンツを発見します。

コンテンツ分割タイトルとサイズに基づいてコンテンツをスマートに分割し、さらなる処理を容易にします。

ベクトル検索意味検索を利用して収集したコンテンツの中から関連情報を検索します。

ソース検索フィルタリング可能なソースリストを提供し、RAGプロセスをガイドします。

利点と制限

利点

さまざまなURLタイプをサポートし、高い適応性を持ちます。

効率的な並列処理により、クローリング速度を向上させます。

柔軟なフィルタリングオプションで、検索精度を確保します。

オープンソースで拡張可能で、必要に応じて機能をカスタマイズできます。

制限

埋め込みを生成するために外部API（OpenAIなど）に依存する必要があり、費用が発生する可能性があります。

大規模なウェブサイトのクローリングには多くのリソースを消費する可能性があります。

初期設定が複雑で、特定の環境をインストールする必要があります。

使い方

リポジトリをクローンする

Gitを使用してこのプロジェクトのコードをローカルにクローンします。

環境を設定する

`.env`ファイルを作成し、必要な設定パラメータを記入します。

サーバーを起動する

Dockerコンテナを起動するか、直接スクリプトを実行します。

使用例

単一のウェブページを収集する単一のウェブページを収集して意味検索を行う方法をデモンストレーションします。

ウェブサイト全体のコンテンツを収集する複数のページを含むウェブサイトを収集する方法をデモンストレーションします。

よくある質問

このサーバーをオフラインで実行できますか？

収集時に元のデータが損傷することはありますか？

収集ルールをカスタマイズできますか？

🚀 Crawl4AI RAG MCP サーバー

Crawl4AI RAG MCP サーバーは、Web クローリング、ドキュメントの保存、ベクトル検索を統合した総合的なツールです。このツールは、ユーザーがインターネットから情報を効率的に取得し、検索強化生成（RAG）技術を通じてさらに処理するのを支援します。

🚀 クイックスタート

Crawl4AI RAG MCP サーバーを使用するには、まず必要な依存関係をインストールし、データベースを設定し、環境を構成する必要があります。その後、サーバーを起動して、各機能を利用することができます。

✨ 主な機能

Web クローリング：
- マルチスレッド技術を使用して、複数の Web ページを同時にクロールします。
- 動的コンテンツの読み込みをサポートするウェブサイトを処理できます。
- 反クローリングメカニズムを備え、ターゲットウェブサイトによるブロックを回避します。
ドキュメントの保存：
- クロールしたコンテンツを自動的に解析し、PostgreSQL 互換のデータベースに保存します。
- 大規模なデータの保存と管理をサポートします。
ベクトル検索：
- Milvus または他のベクトルデータベースを使用して、テキストコンテンツをベクトル化します。
- 効率的な類似性検索機能を提供し、関連するドキュメントを迅速に見つけます。

📦 インストール

依存関係のインストール

pip install crawl4ai openai python-dotenv supabase-client milvus

データベースの設定

PostgreSQL のインストール：
- PostgreSQL をダウンロードしてインストールします：https://www.postgresql.org/download/
- PostgreSQL のユーザーとデータベースを設定し、安全性を確保します。
Milvus のインストール：
- 公式ドキュメントに従って Milvus をインストールします：https://milvus.io/docs/v1.2.0/install-milvus.md
- Milvus サービスを設定し、正常に動作することを確認します。

環境の構成

.env ファイルを作成し、以下の内容を追加します：

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

# Milvus の設定
MILVUS_HOST=http://localhost:19530
MILVUS_COLLECTION_NAME=crawl4ai_collection

サーバーの起動

python -m crawl4ai.server

💻 使用例

基本的な使用法

Web クローリング

from crawl4ai import Crawler

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

ドキュメントの保存

from crawl4ai import DatabaseManager

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

ベクトル検索

from crawl4ai import VectorStore

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

📚 ドキュメント

拡張と最適化

カスタムクローラー：
- 具体的なニーズに応じてクローリングロジックを拡張し、異なるウェブサイトの構造を処理します。
保存効率の最適化：
- 圧縮技術を使用して、保存領域を削減します。
- データアーカイブ戦略を実施し、履歴データを管理します。
検索パフォーマンスの向上：
- Milvus のインデックスパラメータを構成し、クエリ速度を向上させます。
- 定期的にモデルを再トレーニングし、検索の精度を維持します。

セキュリティに関する注意事項

データベースのセキュリティ：
- 強力なパスワードと SSL 接続を使用して、PostgreSQL を保護します。
- ファイアウォールを構成し、外部からのアクセスを制限します。
Web クローリングの規範：
- robots.txt ファイルの規定に従います。
- 適切なリクエスト頻度を設定し、ターゲットウェブサイトに負荷をかけないようにします。
データのプライバシー：
- 処理するデータが関連する法律や規制に準拠していることを確認します。
- 暗号化措置を講じて、機密情報を保護します。