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活跃·★ 19·Apache-2.0·更新于 2026-10-22

WET是一个开源的MCP服务器,旨在为AI代理提供高级的网络功能。它提供网络搜索、内容提取和图书馆文档索引,为代理驱动的任务提供全面的数据检索。

#AI 代理#网络搜索#内容提取#图书馆文档#学术研究#网络抓取#RAG 工具
$ 安装
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MCP 服务器代码助手工作流自动化RAG / 知识库多智能体浏览器自动化大模型基础设施开发者工具可观测性

与 Anthropic, OpenAI 或 Microsoft 无关。

指南
$ pip install wet
↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01网络搜索:内置SearXNG元搜索(支持Google、Bing、DuckDuckGo、Brave),具备查询扩展、TTL缓存和标准化引用格式,可选择云搜索后端作为备用链。
02学术研究:可搜索Google学术、Semantic Scholar、arXiv、PubMed、CrossRef和BASE等主要学术数据库。
03图书馆文档:通过FTS5混合搜索、HyDE增强检索自动发现和索引图书馆文档,并支持特定版本查询。
04内容提取:采用5种策略的升级链进行强大的URL内容提取,生成包含结构化输出(文本、Markdown、JSON-LD、代码块、元数据)的智能分块,支持批量处理、深度抓取、本地文件转换和反机器人策略。
05零配置备用:通过内置的fastretrieval实现本地参考嵌入和重排序,无需API密钥即可开箱即用,同时支持可选的云提供商以获得更高质量的结果。
02

兼容性

Python
运行时
已通过文档验证
Claude Code
客户端
已通过文档验证
Codex
客户端
已通过文档验证
Gemini CLI
客户端
已通过文档验证
Docker
部署
已通过文档验证
Cloudflare Workers
部署
已通过文档验证
03

快速开始

1
$ pip install wet
04

使用场景

↳AI代理网络探索:使AI代理能够执行全面的网络搜索并检索相关内容以完成各种任务,从而促进知情决策。
↳自动化研究与知识收集:自动化进行学术和图书馆文档研究,有效地收集并向AI代理提供结构化信息以进行分析和综合。
↳内容分析与摘要:促进从URL和本地文件进行高级内容提取,为深入分析、摘要或集成到检索增强生成(RAG)系统中准备数据。
↳开发者文档查询:为AI代理提供对综合性库和项目文档的版本感知访问,协助编码、调试和问题解决。
05

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最后更新1天前
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