Search History MCP

🚀 搜索歷史MCP

通過適用於大語言模型（LLM）聊天應用的MCP服務器，訪問並搜索你的瀏覽器搜索歷史（支持Brave、Chrome、Firefox、Safari、Edge、Arc、Opera、DuckDuckGo）。該項目支持MacOS、Windows和Linux系統。

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🚀 快速開始

該項目允許你藉助MCP服務器，方便地訪問和搜索瀏覽器的搜索歷史。你可以按照以下步驟進行操作。

✨ 主要特性

此MCP服務器提供了三種與搜索歷史進行交互的工具：

• search_history：在URL和頁面標題中搜索特定術語
• get_recent_history：獲取最新的瀏覽歷史記錄
• get_most_visited：獲取你訪問最頻繁的網站

📦 安裝指南

1. 安裝 Claude Desktop
2. 安裝 uv
3. 克隆或導航至本倉庫
4. 配置環境：uv venv && uv pip install -r pyproject.toml && uv pip install cryptography && source .venv/bin/activate
5. 安裝MCP服務器：fastmcp install claude-desktop mcp_server.py
6. 重啟Claude Desktop

💻 使用示例

基礎用法

該項目提供了多種實用的工具與搜索歷史交互，以下是一些簡單示例，展示如何調用這些工具。

# 搜索特定術語
# 假設已經正確配置並啟動了MCP服務器
# 使用search_history工具搜索特定術語
# 這裡需要根據實際的API調用方式進行操作，示例代碼僅為示意
result = search_history("特定搜索術語")
print(result)

# 獲取最新的瀏覽歷史記錄
recent_history = get_recent_history()
print(recent_history)

# 獲取最常訪問的網站
most_visited = get_most_visited()
print(most_visited)

高級用法

在實際應用中，你可以結合這些工具實現更復雜的功能，例如基於搜索歷史進行項目頭腦風暴。

# 假設我們要根據搜索歷史進行項目頭腦風暴
# 首先獲取相關的搜索歷史
relevant_history = search_history("項目相關關鍵詞")

# 然後根據這些歷史記錄進行一些處理，這裡只是簡單示例
# 例如將歷史記錄中的關鍵詞提取出來
import re
keywords = []
for entry in relevant_history:
    # 簡單的關鍵詞提取邏輯，根據實際情況調整
    matches = re.findall(r'\w+', entry)
    keywords.extend(matches)

# 打印提取的關鍵詞，用於後續的頭腦風暴
print("提取的關鍵詞:", keywords)

📚 詳細文檔

使用場景

• 頭腦風暴：受你的興趣和搜索歷史啟發，進行項目創意的頭腦風暴。
• 大語言模型個性化支持：讓你的大語言模型更瞭解你。
• 個人資料生成：根據你的搜索歷史構建個人資料。

隱私說明

此服務器以只讀模式讀取你本地的瀏覽器歷史數據庫。為避免瀏覽器運行時的鎖定問題，它會創建臨時副本。對於macOS上的DuckDuckGo，加密密鑰會從你的macOS鑰匙串中獲取，僅用於解密你本地的歷史數據。除了發送到你本地的大語言模型聊天應用外，不會將任何數據發送到其他地方。

瀏覽器支持：Windows、macOS和Linux系統支持Brave、Chrome、Edge、Opera、Arc和DuckDuckGo瀏覽器。所有平臺均支持Firefox瀏覽器。Safari瀏覽器僅支持macOS系統。

根據你的文件結構，可能需要手動配置瀏覽器文件路徑。