CrawlEyes MCP Server

Name: CrawlEyes MCP Server
Author: waiky-github

作者：waiky-github版本 0.2.0i★ 2i在你的电脑上运行

注册名称io.github.waiky-github/CrawlEyes

安装方法

What it does

Web scraping & search for AI agents: extract, SearXNG search, rerank, robots compliance. No API key.

Connects 在你的电脑上运行
Account or key No key needed
Category 法律与政府数据

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

通过 3/3 项检查 · 在你的电脑上运行 · ✓ 命令已检查 2026年11月14日

第一步：你用哪个 AI？

Claude网页 · 应用 · 手机ChatGPT网页Claude Code终端Cursor代码编辑器VS Code代码编辑器其他其他应用

选择你用的应用，步骤会显示在下方。

可连接 Claude，但需要先准备

需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次） · 仅限电脑上的 Claude 应用（Windows 或 Mac），网页和手机不可用

安装 Python (uv)
只需一次，所有需要 Python (uv) 的服务器都能用
打开 Python (uv) 下载页 ↗
已完成
打开电脑版 Claude 应用的设置文件
SettingsDeveloperEdit Config
已完成

粘贴这些设置并保存文件

{
  "mcpServers": {
    "crawleyes": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "crawleyes"
      ]
    }
  }
}

已完成

退出 Claude 再重新打开
已完成
试一试
用 CrawlEyes MCP Server 告诉我你能帮我做什么，然后做一件给我看
✓ 如果 Claude 说正在使用 CrawlEyes MCP Server，或回答中出现 CrawlEyes MCP Server 的工具名称，就表示连接成功

2 项可选设置（不填也能用）

上面的命令不填这些也能用。想调整时再按开发者的说明添加。

SEARXNG_URL Optional. Base URL of a SearXNG instance (e.g. http://localhost:8080). If unset, falls back to Tavily keyless.
TAVILY_API_KEY Optional. Tavily API key for higher-rate search fallback. If unset, uses Tavily keyless (rate-limited).

说明仍为英文原文。

菜单名称已于 2026年11月11日对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

ChatGPT 暂时无法连接 CrawlEyes MCP Server

CrawlEyes MCP Server 需要安装在你的电脑上，而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器

你可以改用这些方式

A · 使用能连接 CrawlEyes MCP Server 的应用

Claude 的步骤 →需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次） · 仅限电脑上的 Claude 应用（Windows 或 Mac），网页和手机不可用
Claude Code 的步骤 →需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）
Cursor 的步骤 →需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）
VS Code 的步骤 →需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）

B · 法律与政府数据类中能连接 ChatGPT 的其他服务器

从同类中使用较多的里挑选，仅限用地址即可连接、无需密钥的

Korean Law MCP✓ ChatGPT
Global law✓ ChatGPT
Tw Legal Rag✓ ChatGPT

可连接 Claude Code，但需要先准备

需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）

安装 Python (uv)
只需一次，所有需要 Python (uv) 的服务器都能用
打开 Python (uv) 下载页 ↗
已完成
打开终端
Mac：按 Command+空格，输入 Terminal · Windows：打开 PowerShell
已完成

粘贴这条命令并按 Enter

claude mcp add --scope user crawleyes -- uvx crawleyes

已完成

在 Claude Code 中输入 /mcp
应能看到 CrawlEyes MCP Server 在列表中并显示已连接
已完成
试一试
用 CrawlEyes MCP Server 告诉我你能帮我做什么，然后做一件给我看
✓ 如果 Claude Code 说正在使用 CrawlEyes MCP Server，或回答中出现 CrawlEyes MCP Server 的工具名称，就表示连接成功

2 项可选设置（不填也能用）

上面的命令不填这些也能用。想调整时再按开发者的说明添加。

SEARXNG_URL Optional. Base URL of a SearXNG instance (e.g. http://localhost:8080). If unset, falls back to Tavily keyless.
TAVILY_API_KEY Optional. Tavily API key for higher-rate search fallback. If unset, uses Tavily keyless (rate-limited).

说明仍为英文原文。

菜单名称已于 2026年11月11日对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 Cursor，但需要先准备

需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）

安装 Python (uv)
只需一次，所有需要 Python (uv) 的服务器都能用
打开 Python (uv) 下载页 ↗
已完成
点击这个按钮打开 Cursor
在 Cursor 中打开
Cursor 会请你确认安装，点击 Install
已完成
在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天
已完成
试一试
用 CrawlEyes MCP Server 告诉我你能帮我做什么，然后做一件给我看
✓ 如果 Cursor 说正在使用 CrawlEyes MCP Server，或回答中出现 CrawlEyes MCP Server 的工具名称，就表示连接成功

2 项可选设置（不填也能用）

上面的命令不填这些也能用。想调整时再按开发者的说明添加。

SEARXNG_URL Optional. Base URL of a SearXNG instance (e.g. http://localhost:8080). If unset, falls back to Tavily keyless.
TAVILY_API_KEY Optional. Tavily API key for higher-rate search fallback. If unset, uses Tavily keyless (rate-limited).

说明仍为英文原文。

菜单名称已于 2026年11月11日对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 VS Code，但需要先准备

需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）

安装 Python (uv)
只需一次，所有需要 Python (uv) 的服务器都能用
打开 Python (uv) 下载页 ↗
已完成
点击这个按钮打开 VS Code
在 VS Code 中打开
VS Code 会请你确认安装，点击 Install
已完成
在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天
已完成
试一试
用 CrawlEyes MCP Server 告诉我你能帮我做什么，然后做一件给我看
✓ 如果 VS Code 说正在使用 CrawlEyes MCP Server，或回答中出现 CrawlEyes MCP Server 的工具名称，就表示连接成功

2 项可选设置（不填也能用）

上面的命令不填这些也能用。想调整时再按开发者的说明添加。

SEARXNG_URL Optional. Base URL of a SearXNG instance (e.g. http://localhost:8080). If unset, falls back to Tavily keyless.
TAVILY_API_KEY Optional. Tavily API key for higher-rate search fallback. If unset, uses Tavily keyless (rate-limited).

说明仍为英文原文。

菜单名称已于 2026年11月11日对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

其他支持 MCP 的应用（如 Windsurf、Zed、Gemini CLI）添加方式各不相同，请在应用列表中查看

查看所有支持 MCP 的应用 →

JSON 设置在下方“开发者专用”中

卡住了？问问正在用 CrawlEyes MCP Server 的人💬 讨论 →

开发者专用：终端命令和 JSON 设置

安装在电脑上

Claude Code

claude mcp add --scope user crawleyes -- uvx crawleyes

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "crawleyes": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "crawleyes"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "crawleyes": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "crawleyes"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "crawleyes": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "crawleyes"
      ]
    }
  }
}

需要你填写的值

SEARXNG_URL env
Optional. Base URL of a SearXNG instance (e.g. http://localhost:8080). If unset, falls back to Tavily keyless.
TAVILY_API_KEY 机密 env
Optional. Tavily API key for higher-rate search fallback. If unset, uses Tavily keyless (rate-limited).

说明仍为英文原文。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

一览

GitHub 星标 i: 2
每周下载量i: 26/周
许可证 i: MIT
连接方式: 在你的电脑上运行
传输方式: stdio
最新版本i: 0.2.0
分类i: 法律与政府数据
发布到注册中心i: 2026年9月1日
代码最后更新i: 2026年10月22日
作者: waiky-github
软件包: pypi: crawleyes
仓库: waiky-github/CrawlEyes
网站: github.com
注册状态: 活跃

哪些应用可以使用它

依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档，检查于 2026年11月10日。

在你的电脑上运行，适用于

Claude Goose LM Studio Msty Studio Cherry Studio Cursor VS Code + GitHub Copilot Visual Studio Windsurf (Devin Desktop)Zed Kiro Cline Continue JetBrains AI Assistant Claude Code Codex CLI Gemini CLI OpenCode nodecode Warp LibreChat Raycast

全部应用及其优缺点 →

它能做什么

它在你的电脑上运行；安装后，工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月14日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 waiky-github 验证，该账户拥有此仓库
✓ 通过
仍在维护
代码最后更新于23天前
✓ 通过
有许可证
使用 MIT
– 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
– 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行；我们只能读取互联网端点的工具列表

讨论

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与“法律与政府数据”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 1849 个服务器的 92%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 1849 个服务器的 31% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 1849 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

CrawlEyes MCP Server 安全吗？

它在 3 项适用的基础检查中通过了 3 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它，数据不会经过作者的服务器（除非它自己调用在线服务）。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于23天前，最新版本（0.2.0）于2个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Korean Law MCP, Global law, Tw Legal Rag

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

CrawlEyes — Web Scraping & Search Toolkit for AI Agents

English | 中文

CrawlEyes gives AI agents reliable full-text extraction (web_extract) and robust search (web_search) backends — the "eyes" that let agents see and read the web. Built and tested against Hermes Agent.

Also ships as a standard MCP server, so any MCP client (Claude Desktop, Cursor, other agents) can reuse the same search + extraction capabilities.

Why CrawlEyes?

Most agent toolkits cover *one* slice of the pipeline. CrawlEyes is the rare all-in-one that you can actually run behind the Great Firewall without external accounts.

	Typical agent toolkit	CrawlEyes
🔍 Search	API key required, often blocked in CN	✅ SearXNG (self-hosted) + Tavily keyless fallback — zero config, zero key
📄 Extraction	Separate scraper, or Firecrawl SaaS	✅ Built-in Crawl4AI full-text extract, ~89% noise removal
🧠 Semantic rerank	Rarely included	✅ Local fastembed rerank — no torch, ~50MB model
🔌 MCP server	Often missing	✅ Standard MCP tools (`search` + `extract` + `deep_research` + `sitemap`), any client
🌐 China-friendly	Mostly English/GFW-blocked	✅ Tested on a real mainland China server (baidu + yandex)

Zero API keys. Zero external accounts. One command. CrawlEyes is the only toolkit in this space that combines search + extraction + semantic reranking + MCP in a single, China-friendly, self-hosted package.

Features

Capability	Where	Why it matters
Full-text extraction	`scripts/crawl4ai_cli.py`	Headless-browser scraping → clean Markdown; handles ~80% of JS/dynamic/UA-blocked pages
Content denoising (P1)	`crawl4ai_cli.py --noise-filter`	Prunes nav/ads/comments via Crawl4AI's `PruningContentFilter` — measured 24.6k→2.8k chars (~89% noise removed) on a typical article
Retry with backoff (P3)	`crawl4ai_cli.py --retry N`	Exponential backoff (1s/2s/4s) on transient failures
Browser session reuse (P4)	`crawl4ai_cli.py --session NAME`	Reuses the browser context across scrapes in one process — no cold-start per URL
Keyword-focused extraction	`crawl4ai_cli.py --bm25 KEYWORD`	Keeps only paragraphs relevant to a keyword (experimental — BM25 is English-centric; works best on English docs)
Search (primary)	SearXNG (self-hosted meta-search)	Privacy-friendly search aggregator
Search (fallback)	Tavily keyless API	Zero-config, no-key fallback when SearXNG is down/empty
Search orchestration	`plugins/searxng-tavily/`	Hermes plugin provider: SearXNG first → auto-fallback to Tavily keyless; three-state circuit breaker (3 fails → 60s cooldown → half-open) + shared SQLite cache (TTL 3600s)
Semantic reranking (P2)	`scripts/crawl_search_standalone.py`	Local embedding rerank of search results with `fastembed` + `BAAI/bge-small-zh-v1.5` (512-dim, no torch dependency, ~50MB, cached) — puts relevant results first. Measured: crawler-relevant items 0.817/0.732 float to top, irrelevant 0.302/0.139 sink
MCP server (P5)	`scripts/mcp_crawl_server.py`	Exposes `search` + `extract` + `deep_research` + `sitemap` as standard MCP tools (stdio default, or streamable-http for remote clients). Works in any MCP client, no Hermes dependency. Extracted content is sanitized against prompt-injection (strips invisible chars + prompt-hijack lines). Unified rate limiting + exponential backoff guard every tool (sliding window, per-tool cost) so concurrent agent calls can't hammer downstream services
Sitemap discovery (P1)	`crawleyes/sitemap.py`	`sitemap(origin)` → parses `sitemap.xml` (plain / gzip / index-recursion) with `robots.txt` fallback, returns a deduped URL map. Zero-key way to discover a site's URL surface for whole-site fetch or deep-research seeding
Multi-format extract (P0)	`extract(..., format=)`	`markdown` (default) / `fit` (denoised) / `raw` (unfiltered) / `markdown_with_citations` — pick the level of cleanup you need
RAG-ready interfaces	`crawleyes/rag.py`	One-liners `markdown(url)` / `search_markdown(query)` → clean, sanitized, LLM-ready Markdown for RAG corpora
Deep research	`crawleyes/deep_research.py`	`deep_research(topic)` → decomposes topic into sub-questions → searches → extracts → synthesizes a cited Markdown report. Optional LLM (any OpenAI-compatible endpoint); degrades to evidence-aggregate mode without one
Verification	`scripts/`	Clean subprocess scripts to verify each backend end-to-end per Hermes profile

Project layout

plugins/searxng-tavily/   Hermes web-search provider plugin (SearXNG → Tavily keyless fallback)

three-state circuit breaker + shared SQLite cache

scripts/ crawl4ai_cli.py Universal scraping CLI (URL → Markdown), with denoise/retry/session/BM25 crawl_search_standalone.py Standalone search (SearXNG → Tavily) + optional semantic rerank. No Hermes dependency — usable anywhere, powers the MCP server. mcp_crawl_server.py Standard MCP server exposing search + extract + deep_research + sitemap (stdio) single_env_check.py Verify crawl4ai provider registered+available+extracts (one profile) verify_searxng_tavily.py Verify searxng-tavily provider: normal path + forced fallback agent_link_check.py Verify full agent tool chain: web_search_tool dispatch + logs

Quick start

1. Install Crawl4AI (China-friendly mirrors)

python3 -m venv .venv

Use Tsinghua PyPI mirror for speed (or any mirror you prefer)

.venv/bin/pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple crawl4ai

Playwright browser kernel — use npmmirror binary mirror if cdn.playwright.dev is blocked

PLAYWRIGHT_DOWNLOAD_HOST=https://registry.npmmirror.com/-/binary/playwright \ .venv/bin/python -m playwright install chromium .venv/bin/crawl4ai-setup

2. Scrape a page

.venv/bin/python scripts/crawl4ai_cli.py https://example.com          # stdout Markdown

.venv/bin/python scripts/crawl4ai_cli.py https://example.com -o out.md # to file .venv/bin/python scripts/crawl4ai_cli.py URL --text --max-words 5000 # plain text, truncated

Multi-format extraction (markdown|fit|raw|markdown_with_citations)

.venv/bin/python scripts/crawl4ai_cli.py URL --format raw # unfiltered source markdown .venv/bin/python scripts/crawl4ai_cli.py URL --format markdown_with_citations # + source URLs

Respect robots.txt (opt-in, default off)

.venv/bin/python scripts/crawl4ai_cli.py URL --respect-robots

Denoise nav/ads + retry 3x + reuse session across scrapes

.venv/bin/python scripts/crawl4ai_cli.py URL --noise-filter --retry 3 --session s1

3. Use the search + rerank (standalone, no Hermes)

# Optional: local semantic rerank of results (fastembed + bge-small-zh, auto-downloaded)

.venv/bin/pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple fastembed

SearXNG first, Tavily keyless fallback, then rerank

SEARXNG_URL=https://your-searxng .venv/bin/python -c " import sys; sys.path.insert(0, 'scripts') from crawl_search_standalone import CrawlSearch r = CrawlSearch(rerank=True).search('your query') print(r'data')"

China-network note: the embedding model downloads from HuggingFace, which is blocked on mainland networks. Set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com and HF_HUB_DISABLE_XET=1 (hf-mirror doesn't support the xet protocol and returns 401 without this).

4. Run as an MCP server (any client)

# Any MCP client can connect via stdio (default):

.venv/bin/python scripts/mcp_crawl_server.py

Exposes tools:

search(query, limit) - SearXNG → Tavily keyless, rerank, retry+rate-limit

extract(url, max_words, format) - markdown|fit|raw|markdown_with_citations

deep_research(topic, num_questions) - multi-round cited report

sitemap(origin, max_urls) - URL map from sitemap.xml / robots.txt

Or serve over HTTP (streamable-http) for remote clients:

.venv/bin/python -m crawleyes.mcp_crawl_server --transport http --port 8765 --host 127.0.0.1

→ clients connect to http://127.0.0.1:8765/mcp

(host/port configurable; default 127.0.0.1:8765)

For Hermes specifically, add to config.yaml:

mcp_servers:

crawl: command: "/path/to/crawl/.venv/bin/python" args: ["/path/to/crawl/scripts/mcp_crawl_server.py"] timeout: 90 connect_timeout: 60

4b. Firecrawl-compatible `/scrape` endpoint

Already using Firecrawl's Python SDK? Point it at CrawlEyes and keep your code:

.venv/bin/python -m crawleyes.firecrawl_api --port 8899 --host 127.0.0.1

POST /v2/scrape → { success, data: { markdown, metadata } }

GET /healthz → health check

from firecrawl import Firecrawl

fc = Firecrawl(api_url="http://127.0.0.1:8899", api_key="ignored") doc = fc.scrape(url="https://example.com") # → { markdown, metadata }

This is a pragmatic subset of the Firecrawl API — the core /scrape contract (success + data.markdown + data.metadata), backed by CrawlEyes' own extraction engine. It does not implement Firecrawl's async /crawl queue, /search, or /map — see the design notes for the rationale.

5. Install the search plugin (Hermes)

Copy plugins/searxng-tavily/ into a Hermes plugins dir, then:

hermes plugins enable web/searxng-tavily

hermes config set web.search_backend searxng-tavily

Set SEARXNG_URL in your Hermes profile .env to point at your SearXNG instance. If unset or unreachable, the provider automatically falls back to the Tavily keyless API (no API key required).

Note: the plugin only takes effect for newly started agent sessions.

6. Verify

# Requires the Hermes source tree + its venv

venv/bin/python scripts/verify_searxng_tavily.py $HERMES_HOME venv/bin/python scripts/agent_link_check.py $HERMES_HOME

Design notes

Layered composition: no single tool covers everything. Crawl4AI handles extraction; SearXNG + Tavily cover search; each layer has a tested fallback.
Tavily keyless works with zero configuration and no account — a cheap resilience net for the whole search path.
Circuit breaker is SearXNG-only: a Tavily fallback success does *not* reset the breaker (otherwise it would never trip). record_success() is only called when SearXNG itself succeeds.
Shared SQLite cache lives in the *real* user home (via pwd.getpwuid, not $HOME — which Hermes profiles override), so all profiles share one cache. WAL + 5s timeout + try/except degrade-to-no-cache under concurrency.
Semantic rerank is cheap: fastembed (ONNX) avoids the ~2GB torch dependency; model loads in ~0.6s once cached, embeddings in ~50ms.
MCP server is standalone: it does *not* import Hermes internals, so it runs on any Python 3.12 env and serves any MCP client.
MCP transport is dual: stdio (default, standard MCP clients) or streamable-http (--transport http), so a single codebase serves bot

只显示了开头部分；其余内容请在仓库中阅读

CrawlEyes MCP Server

What it does

安装

安装 Python (uv)

打开电脑版 Claude 应用的设置文件

粘贴这些设置并保存文件

退出 Claude 再重新打开

试一试

你可以改用这些方式

安装 Python (uv)

打开终端

粘贴这条命令并按 Enter

在 Claude Code 中输入 /mcp

试一试

安装 Python (uv)

点击这个按钮打开 Cursor

在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

试一试

安装 Python (uv)

点击这个按钮打开 VS Code

在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

试一试

安装在电脑上

需要你填写的值

一览

哪些应用可以使用它

它能做什么

基础检查i

作者与仓库一致

仍在维护

有许可证

端点有响应

使用 OAuth 登录

工具描述中没有隐藏指令

讨论

用户评价

与“法律与政府数据”中的其他服务器比较i

常见问题

同类别的其他选择

Korean Law MCP

Global law

Tw Legal Rag

作者的 README

CrawlEyes — Web Scraping & Search Toolkit for AI Agents

Why CrawlEyes?

Features

Project layout

Quick start

1. Install Crawl4AI (China-friendly mirrors)

Use Tsinghua PyPI mirror for speed (or any mirror you prefer)

Playwright browser kernel — use npmmirror binary mirror if cdn.playwright.dev is blocked

2. Scrape a page

Multi-format extraction (markdown|fit|raw|markdown_with_citations)

Respect robots.txt (opt-in, default off)

Denoise nav/ads + retry 3x + reuse session across scrapes

3. Use the search + rerank (standalone, no Hermes)

SearXNG first, Tavily keyless fallback, then rerank

4. Run as an MCP server (any client)

Exposes tools:

search(query, limit) - SearXNG → Tavily keyless, rerank, retry+rate-limit

extract(url, max_words, format) - markdown|fit|raw|markdown_with_citations

deep_research(topic, num_questions) - multi-round cited report

sitemap(origin, max_urls) - URL map from sitemap.xml / robots.txt

Or serve over HTTP (streamable-http) for remote clients:

→ clients connect to http://127.0.0.1:8765/mcp

(host/port configurable; default 127.0.0.1:8765)

4b. Firecrawl-compatible /scrape endpoint

POST /v2/scrape → { success, data: { markdown, metadata } }

GET /healthz → health check

5. Install the search plugin (Hermes)

6. Verify

Design notes

4b. Firecrawl-compatible `/scrape` endpoint