Yerel web araştırması · CLI ve MCP

Web araştırması kendi bilgisayarında. Ham sayfa yerine kanıt.

ResearchStruct web’de arar, sayfaları ve metin PDF’lerini indirir, tekrarları ayıklar ve pasajları yerelde sıralar. Sen ya da Claude, kaynaklı küçük bir kanıt paketi alırsınız. Bu adımların hiçbirinde dil modeli kullanılmaz.

Nasıl çalışır?

Sürüm 0.4.2 · MIT lisansı · Python 3.10+ · depo şu an özel.

ResearchStruct görseli: web sayfaları ve PDF’ler yerel bir işlem hattına akar, kısa ve sıralı bir kanıt listesi döner
  • Python CLI
  • Yerel MCP sunucusu
  • API anahtarı yok
  • Her pasaj için kaynak

Geriye ne döner?

  • Küçük, alıntılanabilir girdi

    Bir çalıştırma 8 ile 25 arasında sıralı pasaj döndürür; her birinin kaynak adresi, PDF’lerde sayfa numarası vardır.

  • Deterministik sıralama

    BM25, TF-IDF, tam terimler, başlıklar, kaynak kalitesi ve güncellik; sabit ağırlıklarla birleştirilir.

  • Zayıf kanıtı gizlemez

    Eksik anahtar terimler veya eksik resmi kaynak gibi uyarılar her sonucun parçasıdır.

Sorudan kanıt paketine.

  1. Sor

    Komut satırından ya da Claude üzerinden bir soru veya adres ver.

  2. Ara ve indir

    Web araması yapılır, bulunan sayfalar ve metin PDF’leri indirilir.

  3. Temizle ve sırala

    Ana içerik çıkarılır, tekrarlar ayıklanır, pasajlar sıralanır.

  4. Kanıt paketi

    En iyi pasajlar JSON ve Markdown olarak bir klasöre yazılır.

Neden ResearchStruct?

Bütün web sayfalarını sohbete yüklemek bağlamı tüketir ve önemli satırları gömer. ResearchStruct toplama ve sıralamayı kendi bilgisayarında yapar; asistan yalnızca seçilenleri görür.

  • Yerelde çalışır: ağ trafiği yalnızca arama ve indirilen sayfalardır
  • Tek çekirdek, iki arayüz: CLI ve MCP sunucusu aynı işlem hattını kullanır
  • Claude Code ve Claude masaüstü için dört MCP aracı
  • İkinci bir komut, bütün bir belgeyi yapılandırılmış kayıtlara çevirir
ResearchStruct logo görseli: birkaç web sayfası üç sonuçluk sıralı bir listede birleşir

Kapsam ve sınırlar.

ResearchStruct 1.0 öncesi bir sürümdür ve tek kişi tarafından geliştirilir. Kapsamı bilinçli olarak dardır.

  • OCR yok: taranmış PDF’ler bildirilir ve atlanır
  • Embedding yok, dil modeli yok
  • Tek arama altyapısı
  • PyPI’da yayımlanmadı

Web’den gelen metin güvenilmeyen veri sayılır, asla talimat olarak işlenmez.

ResearchStruct ilgini çekti mi?

Depo şimdilik özel. Denemek ya da aynı yaklaşımı kendi projende kullanmak istersen bana yaz.

İletişime geç

Projelere dön