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omni-scraper-mcp

Trilokx/omni-scraper-mcp

面向多提供商抓取与 TypeSafe Jev 证据评估的统一 MCP 门面。

评测与基准0.97次选分类: 校验与安全门
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月23日,不是本站运行记录。运行步骤和作者声称的效果仍需核验。

这是什么

Omni Scraper 是一个集成与编排层,为 agent 提供一个本地 MCP 服务器,用于采集公开或明确授权的数据、将记录规范化为 NormalizedDocument schema、运行 vendored Last30Days 研究引擎,并动态发现上游提供商工具。

它怎么用 Jev

Jev 通过 OpenRouter 评估文档。在 trader_brief 中,Jev 选择并检查证据,由有界 writer 生成简短的荷兰语 ES/NQ + crypto 简报。README 未说明传给 Jev 的具体状态或类型化问题。

值得抄的做法

通过动态提供商 passthrough 保持 agent 上下文精简,而非预先加载所有上游工具 schema。

怎么试

uv run python cli.py run --query "AI agents" --sources hackernews,github,arxiv,techmeme,rss --jev-preset market_opportunity_scanner

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

README 片段的模型判断

项目信号使用仓库元信息、已有摘要与 README 前 700 个字符;没有通读完整项目。“未检出”仅表示这些材料中未检出,并不证明项目没有该能力。这里保留原始判断与实际记录的模型、日期,不是源码审计或运行验收。

模型与判定日期

收录门禁
jev-1.13.0
项目信号
jev-1.13.0
项目分类
jev-1.13.0
模式标签
jev-1.13.0

证据

这些信号只读取仓库元信息、已有摘要与清理后的 README 前 700 字符。≥ 0.60 表示片段中有提及,≤ 0.40 表示未检出,中间为未判定;都不是源码审查或运行结果。「可运行工具」题排除了研究实验,「推荐」题筛的是学习案例 Top 10,不是内容质量合格与否。

  • Jev 是项目的核心片段中未检出0.10
  • 展示了 System One 用法片段中未检出0.18
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.04
  • 给出了实测数字片段中未检出0.04
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.94
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.19
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.09
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.12 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.93
信号
Jev 是项目的核心0.10展示了 System One 用法0.18写了怎么处理不确定0.04给出了实测数字0.04是能跑起来的工具0.94学习案例 Top 10 候选信号0.19是模型本身的复刻0.0900.51解决的问题够普遍(0–2)1.12 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
代笔0.69漏斗0.5000.51

无判定区(0.40–0.60)

各阶段的 Jev 模型与判定日期见上方记录。简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月23日 读 README 写成。