Crawl4ai RAG

🚀 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。