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Driflyte MCP Server 是一个面向 AI 助手的知识检索服务，通过模型上下文协议（MCP）对外暴露工具，让 AI 助手能够从递归爬取并建立索引的网页中查询和获取特定主题的知识。它支持深度网页爬取（递归跟踪链接）、GitHub 仓库/议题/讨论的抓取，并对每篇文档打上主题标签，实现按主题定向检索；设计上服务于 RAG 工作流，为助手提供高质量、主题相关的上下文。目前免费、无需注册即可使用，按 IP 限制为每 5 分钟 100 次 API 请求。可接入 Cursor、Claude（桌面版或代码版）、VS Code、Windsurf、GitHub Copilot 等 MCP 客户端。

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工具介绍

Driflyte MCP Server 是 Driflyte 提供的模型上下文协议（MCP）服务器，用于让 AI 助手查询并获取来自递归爬取和索引网页的主题特定知识。按照项目描述，Driflyte 充当多样化、主题感知内容源（网页、GitHub 等）与 AI 推理之间的桥梁，从而支持更丰富、更准确的回答。

主要能力

  • 深度网页爬取：递归跟踪链接来爬取和索引网页。
  • GitHub 集成：支持爬取仓库、议题（issues）和讨论（discussions）。
  • 可扩展资源支持：计划未来支持 Slack、Microsoft Teams、Google Docs/Drive、Confluence、JIRA、Zendesk、Salesforce 等。
  • 主题感知索引：每篇文档被打上一个或多个主题标签，支持按主题定向检索。
  • 为 RAG 设计：服务器本身以检索增强生成（RAG）为设计目标，通过提供高质量、主题特定的文档作为 grounding 上下文来支撑 RAG 工作流。
  • 为 AI 设计：该系统不仅供 AI 助手使用，其自身也由 AI 设计并演化，被描述为面向智能知识检索的 AI 原生组件。
  • 免费访问：Driflyte 目前可免费使用。
  • 无需注册：可立即使用，无需注册或订阅。
  • 速率限制：为保证公平使用，按 IP 限制为每 5 分钟每 IP 100 次 API 请求。项目说明中也提示，随着新功能和资源集成出现，使用政策与限制未来可能变化。

使用方式 需要具备 MCP 客户端的 AI 助手，例如 Cursor、Claude（桌面版或代码版）、VS Code、Windsurf 等。 该 MCP 服务器支持以下 CLI 参数进行配置：

  • --transport <stdio|streamable-http>：配置传输协议（默认 stdio）。
  • --port <number>：当使用 streamable-http 传输时配置监听端口（默认 3000）。

该 MCP 服务器（使用 STDIO 或 Streamable HTTP 传输）可以通过 @driflyte/mcp-server NPM 包添加到任何 MCP 客户端，例如 VS Code、Claude、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot。

不同客户端的接入方式（依据资料）：

  • ChatGPT：进入个人资料下的 Settings，在 Connectors 选项中启用 Developer Mode。在聊天面板点击 + 图标，从下拉中选择 Developer Mode，会出现添加 sources/connectors 的选项。填写 MCP 服务器详情后点击 Create：Name: Driflyte MCP Server；URL: https://mcp.driflyte.com/openai；Authentication: No authentication；Trust Setting: 勾选 I trust this application。资料中另给出 Name: Driflyte、MCP Server URL: https://mcp.driflyte.com/openai、Authentication: No authentication、Trust Setting: Check I trust this application。
  • Claude Code：运行资料中给出的命令（资料未提供具体命令内容）。
  • Claude Desktop：将配置添加到 claude_desktop_config.json 文件；或前往 Settings > Connectors > Add Custom Connector，使用 Remote MCP server URL: https://mcp.driflyte.com/mcp 添加。
  • Copilot Coding Agent：通过 Repository > Settings > Copilot > Coding agent > MCP configuration，将配置添加到 mcpServers 部分。
  • Cursor：将配置添加到 ~/.cursor/mcp.json（或项目文件夹中的 .cursor/mcp.json），资料亦提到 🖱️ One Click Installation 一键安装方式。
  • Gemini CLI：将配置添加到 ~/.gemini/settings.json 文件。
  • Smithery：运行资料中给出的命令，Smithery API key 可在指定位置获取（资料未提供具体命令内容）。
  • VS Code：将配置添加到 .vscode/mcp.json，或使用 🖱️ One Click Installation。
  • Windsurf：将配置添加到 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json 文件。

提供的 MCP 工具

  1. list-topics：返回已爬取资源（网页等）并已有内容可用的主题列表，帮助 AI 助手发现当前爬虫索引中最相关、最新的主题领域。输入 Schema：不支持任何输入参数。输出 Schema：topics，Optional: false，Type: Array<string>，Description: 支持的题目列表。

  2. search：给定主题列表和用户问题，从已爬取内容中检索 top-K 最相关文档，用于帮助 AI 助手针对特定主题与查询呈现最符合上下文、最新的信息，从而基于真实、带主题标签的网页内容给出更准确回答。 输入 Schema：

  • topics：Optional: false，Type: Array<string>。一个或多个主题标识符的列表，用于约束搜索空间；只有至少打上其中一个主题标签的文档才会被考虑。
  • query：Optional: false，Type: string。要查找相关信息的自然语言查询或问题，用于按语义相关性对文档排序。
  • topK：Optional: true，Type: number，默认值 10，最小值 1，最大值 30。要返回的相关文档最大数量，结果按相关性得分降序排列。 输出 Schema： documents：Optional: false，Type: Array<Document>，与搜索查询匹配的文档。 Document：
  • content：Optional: false，Type: string，匹配文档的相关内容（全部或部分）。
  • metadata：Optional: false，Type: Map<string, any>，文档及相关内容的键值格式元数据。
  • score：Optional: false，Type: number，最小值 0，最大值 1，文档内容的相似度得分（0 到 1 之间）。

规划中的方向（依据资料）

  • 支持更多内容类型（.pdf、.ppt/.pptx、.doc/.docx，以及音频和视频文件格式等）。
  • 集成更多数据源（Slack、Teams、Google Docs/Drive、Confluence、JIRA、Zendesk、Salesforce 等）。
  • 增加更多主题及其资源。

问题与反馈：可通过 GitHub Issues 报告 bug、提出功能请求与获取支持。贡献流程：在 GitHub 上 Fork 仓库并克隆你的 fork；为改动创建分支并在其上修改；发送 pull request 并清楚说明你的贡献。资料提示可先查看已有 pull request 是否有类似贡献，并考虑先提交 issue 讨论拟议功能再写代码。

许可：MIT 许可。

限制与说明：资料未提供具体收费价格、企业版或高级版信息，也未提供除“目前免费、无需注册、每 IP 每 5 分钟 100 次 API 请求”之外的使用条款细节；其他功能与集成多为“计划中”而非已实现；资料中部分客户端的具体命令文本缺失，接入时应以对应客户端的官方 MCP 文档和仓库实际内容为准。

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