SeeSea - 隐私优先多模态数据聚合平台

February 25, 2026 · View on GitHub

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🌊 看海看得远，看得广 - 隐私优先的数据聚合与 AI 工具平台

整合搜索、RSS、股票、数据清洗的完整工具集，开箱即用，AI 助手可直接调用

📋 目录

✨ 核心特性
🎯 主要功能
🏗️ 项目架构
🚀 快速开始
📖 使用方法
⚙️ 配置说明
🤝 贡献
📄 许可证

✨ 核心特性

🤖 开箱即用的 AI 工具（MCP 协议）

一键配置，AI 助手立即可用：

# 获取 MCP 配置（JSON 格式，可直接复制到 Claude Desktop、Cursor 等使用）
seesea mcp list --format json

# 或启动 stdio 模式供 AI 调用
seesea mcp start --stdio

40+ 工具开箱即用：

🔍 搜索工具 - 通用搜索、图片搜索、视频搜索、引擎列表（7 个工具）
📰 RSS 工具 - Feed 获取、解析、模板管理、榜单创建（7 个工具）
📈 股票工具 - 实时行情、K线数据、资金流向、涨停跌停（15 个工具）
🧹 清洗工具 - 文本清洗、HTML 处理、内容标准化、批量处理（5 个工具）
🔥 热点工具 - 单平台热点、多平台热点、平台列表、平台搜索（6 个工具）

🔒 隐私优先

Tor 网络集成: 完整的 Tor SOCKS5 代理支持
TLS 指纹混淆: 随机化 TLS 客户端指纹，避免被识别
DNS over HTTPS: 加密 DNS 查询，保护查询隐私
请求头伪造: User-Agent 轮换，Referer 控制
Cookie 隔离: 每个请求独立的 Cookie jar
代理链支持: 支持多级代理链路

⚡ 高性能

Rust 核心引擎: 内存安全，零成本抽象
异步并发: 基于 Tokio 的高并发处理
智能缓存: 分层缓存 + 语义匹配（BM25 + 向量相似度）
资源优化: 标准模式仅占用 ~54MB 内存

🎯 多模态聚合

12+ 搜索引擎: 支持通用、图片、视频、新闻搜索
39+ 热点平台: 整合科技、财经、新闻、社区热点
RSS 订阅: 支持 RSS 2.0、Atom、RDF 等多种格式
浏览器自动化: 支持 Playwright 的动态内容抓取

🤖 AI 增强

向量数据库: 集成 Qdrant，支持语义搜索
LLM 集成: 支持 OpenAI API 和本地 LLM
内容增强: URL 到 Markdown 转换 + 智能清洗
相关性分析: 基于蚁群算法的内容清洗和优化

🎯 主要功能

1. 搜索引擎聚合

类别	引擎	说明
通用搜索	Bing, Baidu, 搜狗, 360搜索, Yandex, SO	主流搜索引擎
图片搜索	Unsplash, Bing Images, 搜狗图片	高质量图片资源
视频搜索	Bilibili, Bing Videos, 搜狗视频	中英文视频平台
新闻搜索	Bing News	实时新闻资讯
社交搜索	搜狗微信	微信公众号文章

2. 热点资讯聚合

科技类: 知乎、微博、B站、抖音、GitHub Trending、Hacker News 等
财经类: 华尔街见闻、财联社、金十数据、格隆汇、雪球
新闻类: 澎湃新闻、凤凰网、参考消息、联合早报、腾讯新闻
社区类: V2EX、虫部落、远景论坛、Freebuf、豆瓣

3. RSS 订阅系统

多格式支持: RSS 2.0、Atom、RDF 等
模板系统: 自定义 RSS 内容处理和输出格式
自动更新: 定时抓取和内容解析
智能过滤: 基于关键词的内容筛选和去重

4. 股票数据服务

实时行情: A股、B股、美股、港股实时行情
历史数据: K线数据、指数数据、板块数据
市场分析: 资金流向、涨停板、跌停板
智能调度: 自动定时刷新股票数据缓存

5. 数据清洗工具

文本清洗: 智能去除噪声和冗余信息
HTML 处理: 移除 HTML 标签，提取纯文本
内容标准化: 统一格式和编码
批量处理: 支持批量清洗大量数据

6. Web 管理控制台

SeeSea Command - 现代化的 Web 管理界面：

系统监控: 实时查看 CPU、内存、网络、磁盘使用情况
搜索引擎管理: 启用/禁用搜索引擎，查看引擎状态
缓存管理: 查看缓存统计，管理缓存数据
日志查看: 实时查看系统日志，支持按文件和级别过滤
配置管理: 查看和管理系统配置

启动管理控制台：

# 启动后端服务器（管理控制台自动集成）
seesea server

# 访问管理界面
# 浏览器打开 http://localhost:8000

7. 向量数据库集成

文档向量化: 支持文本内容的向量化存储
语义搜索: 基于向量相似度的语义检索
智能缓存: 向量级别的缓存匹配
动态优化: 自动调整批处理大小和 HNSW 参数

8. 浏览器自动化

Playwright 集成: 支持 Chromium、Firefox、WebKit
隐身模式: Stealth 插件，反检测
并发控制: 浏览器实例池管理
自定义引擎: 支持 Python 编写浏览器引擎

9. MCP 工具集

搜索工具: 7 个搜索相关工具（文本、图片、视频搜索等）
RSS 工具: 7 个 RSS 订阅相关工具
股票工具: 15 个股票数据工具
清洗工具: 5 个数据清洗工具
热点工具: 6 个热点资讯工具

🏗️ 项目架构

系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       用户接口层                            │
├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────────┤
│   CLI 工具      │   REST API      │   Python SDK            │
│                 │   (内网/外网)   │   (Rust PyO3 绑定)      │
└─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────────┘
                            │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       核心服务层                            │
├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────────┤
│   搜索编排器    │   结果聚合器    │   查询处理器            │
│   EnginePool    │   Aggregator    │   QueryProcessor        │
└─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────────┘
                            │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      数据获取层                             │
├──────────────┬──────────────┬──────────────┬───────────────┤
│  Web搜索引擎 │  RSS聚合器   │ 浏览器引擎   │  热点获取器   │
│  12+ Engines │  RSS Parser  │  Playwright  │  39+ Platforms│
└──────────────┴──────────────┴──────────────┴───────────────┘
                            │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      AI 增强层                              │
├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────────┤
│  向量数据库     │   LLM 集成      │   内容处理              │
│  Qdrant Store   │   OpenAI/Local  │   Cleaner/Parser        │
└─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────────┘
                            │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      基础设施层                             │
├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────────┤
│   隐私网络      │   缓存系统      │   配置管理              │
│   Tor/Proxy     │   RocksDB       │   Config Manager        │
└─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────────┘

目录结构

SeeSea-1/
├── seesea/              # Python SDK
│   ├── seesea/
│   │   ├── sdk/         # SDK 模块
│   │   │   ├── search/  # 搜索客户端
│   │   │   ├── cache/   # 缓存客户端
│   │   │   ├── rss/     # RSS 客户端
│   │   │   ├── net/     # 网络客户端
│   │   │   ├── engines/ # 搜索引擎
│   │   │   ├── stock/   # 股票客户端
│   │   │   ├── cleaner/ # 数据清洗
│   │   │   └── vector/  # 向量存储
│   │   ├── mcp/         # MCP 工具
│   │   │   ├── search.py
│   │   │   ├── rss.py
│   │   │   ├── stock.py
│   │   │   ├── cleaner.py
│   │   │   └── hot.py
│   │   ├── embeddings/  # 向量化模块
│   │   ├── browser/     # 浏览器引擎
│   │   └── cli.py       # 命令行入口
│   └── pyproject.toml
├── seesea-core/         # Rust 核心引擎
│   ├── crates/
│   │   ├── seesea-api/      # API 服务器
│   │   ├── seesea-cache/    # 缓存系统
│   │   ├── seesea-config/   # 配置管理
│   │   ├── seesea-event/    # 事件系统
│   │   ├── seesea-hot/      # 热点获取
│   │   ├── seesea-net/      # 网络层
│   │   ├── seesea-rss/      # RSS 解析
│   │   ├── seesea-search/   # 搜索引擎
│   │   ├── seesea-stock/    # 股票数据
│   │   ├── seesea-vector-store/ # 向量存储
│   │   └── seesea-python-bindings/ # Python 绑定
│   ├── config/           # 调度器配置
│   │   └── scheduler.toml
│   └── Cargo.toml
├── seesea-command/      # Web 管理控制台
│   ├── components/      # React 组件
│   │   ├── Dashboard.tsx
│   │   ├── EnginesPanel.tsx
│   │   ├── CachePanel.tsx
│   │   ├── ConfigPanel.tsx
│   │   └── LogsPanel.tsx
│   ├── hooks/           # 自定义 Hooks
│   ├── services/        # API 服务
│   └── package.json
├── config/              # 配置文件
│   ├── default.toml
│   └── development.toml
├── examples/            # 示例代码
│   ├── 01_search_demo.py
│   ├── 02_rss_demo.py
│   ├── 03_stock_demo.py
│   ├── 04_cache_demo.py
│   └── 05_cleaner_demo.py
├── venv/                # Python 虚拟环境
└── README.md

技术栈

后端核心 (Rust)

Rust 2024 + Tokio + Axum
RocksDB (嵌入式数据库)
PyO3 (Python 绑定)

前端服务 (React + Vite)

React 19 + TypeScript
Vite + TailwindCSS
Recharts (数据可视化)
Lucide Icons

AI & 数据 (Python)

Qdrant (向量数据库)
OpenAI / llama-cpp (LLM)
Playwright (浏览器自动化)
akshare (股票数据)

🚀 快速开始

系统要求

Python 3.10+
Rust 1.70+ (仅编译时需要)
Linux/macOS/Windows (Android/Termux 也支持)

安装步骤

1. 创建虚拟环境

# 创建 Python 虚拟环境
python3 -m venv venv

# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或
venv\Scripts\activate     # Windows

2. 编译 Rust 核心

cd seesea-core

# 编译 Rust 核心为 Python wheel
maturin build --release --strip --skip-auditwheel

# 安装 wheel
pip install target/wheels/seesea_core-*.whl

3. 安装 Python SDK

cd ../seesea

# 安装基础依赖并安装 SDK
pip install -e .

# 可选：安装 MCP 支持
pip install -e ".[mcp]"

# 可选：安装浏览器支持
pip install -e ".[browser]"

# 可选：安装开发工具
pip install -e ".[dev]"

4. 验证安装

# 测试 Rust 核心
python -c "import seesea_core; print('✅ seesea_core 安装成功')"

# 测试 Python SDK
python -c "from seesea.embeddings.standard import StandardEmbedder; print('✅ seesea SDK 安装成功')"

# 测试 MCP 支持
python -c "from seesea.mcp import create_mcp_server; print('✅ MCP 支持 安装成功')"

# 测试 CLI 命令
seesea --help

📖 使用方法

1. 🤖 AI 助手集成（推荐）

SeeSea 提供完整的 MCP 协议支持，可被 Claude、Cursor、OpenAI 等 AI 助手直接调用。

获取 MCP 配置：

# 查看可用工具（文本格式）
seesea mcp list

# 获取 MCP 配置（JSON 格式，可直接复制使用）
seesea mcp list --format json

JSON 配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "seesea": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "seesea.cli", "mcp", "start", "--stdio"],
      "description": "SeeSea MCP 服务器 - 搜索、RSS、股票、热点、数据清洗"
    }
  }
}

在 Claude Desktop 中使用：

将上述 JSON 配置复制到 ~/.claude/claude_desktop_config.json 文件中，即可在 Claude 中直接使用 SeeSea 的 40+ 工具。

在 Cursor 中使用：

将上述 JSON 配置复制到 Cursor 的 MCP 设置中，即可在 Cursor 中使用。

2. 启动 API 服务器

# 启动服务器（默认 127.0.0.1:8888）
seesea server

# 自定义端口
seesea server --host 0.0.0.0 --port 8080

# 使用自定义配置
seesea server -c /path/to/config.toml

3. 测试 API

# 健康检查
curl http://127.0.0.1:8888/api/health

# 搜索测试
curl -X POST http://127.0.0.1:8888/api/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "SeeSea 数据聚合", "page": 1, "page_size": 5}'

# 图片搜索
curl -X POST http://127.0.0.1:8888/api/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "风景", "engine_type": "image", "page_size": 5}'

# 视频搜索
curl -X POST http://127.0.0.1:8888/api/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "编程教程", "engine_type": "video", "page_size": 5}'

4. 启动股票数据调度器

# 启动股票数据调度器（自动定时刷新）
seesea stock-scheduler

# 使用自定义配置
seesea stock-scheduler -c /path/to/scheduler.toml

调度器会自动执行以下任务：

获取 A 股、B 股、科创板代码列表
获取实时行情、指数数据
获取行业板块、概念板块
获取涨停池、跌停池
获取市场资金流向

5. 使用 Python SDK

from seesea.sdk.search import SearchClient

# 初始化搜索客户端
search_client = SearchClient()

# 基础文本搜索（默认）
with search_client:
    result = search_client.search('人工智能最新进展', page_size=5)
    if result.success:
        print(f'结果数量: {len(result.data.items)}')
        print(f'使用引擎: {result.data.engines_used}')
        for item in result.data.items[:3]:
            print(f'- {item.title}')

# 图片搜索（只使用图片引擎）
with search_client:
    result = search_client.search('可爱猫咪', engine_type='image', page_size=5)
    if result.success:
        print(f'结果数量: {len(result.data.items)}')
        print(f'使用引擎: {result.data.engines_used}')

# 视频搜索（只使用视频引擎）
with search_client:
    result = search_client.search('Python教程', engine_type='video', page_size=5)
    if result.success:
        print(f'结果数量: {len(result.data.items)}')
        print(f'使用引擎: {result.data.engines_used}')

6. 使用数据清洗工具

from seesea.sdk.cleaner import CleanerClient

# 初始化清洗客户端
cleaner = CleanerClient()

with cleaner:
    # 清洗文本
    result = cleaner.clean_text("  测试文本  ")
    if result.success:
        print(result.data)  # "测试文本"

    # 移除 HTML
    result = cleaner.remove_html("<p>Hello <b>World</b></p>")
    if result.success:
        print(result.data)  # "Hello World"

    # 标准化文本
    result = cleaner.normalize_text("这是一个测试。")
    if result.success:
        print(result.data)

    # 提取 URL
    result = cleaner.extract_urls("访问 https://example.com 了解更多")
    if result.success:
        print(result.data)  # ["https://example.com"]

    # 批量清洗
    result = cleaner.clean_batch(["文本1", "文本2", "文本3"])
    if result.success:
        print(result.data)

7. 自定义搜索引擎（需要先启动服务器）

自定义搜索引擎需要先启动 API 服务器以初始化 Rust 核心引擎。

# 先启动服务器
seesea server &

然后在 Python 中使用：

from seesea.sdk.engines import BaseSearchEngine

class MyEngine(BaseSearchEngine):
    engine_name = 'my_engine'
    engine_type = 'web'
    description = '我的搜索引擎'
    version = '1.0.0'
    author = 'Your Name'
    
    supports_pagination = True
    supports_language_filter = False
    supports_region_filter = False
    supports_time_range = False
    max_page_size = 20
    default_page_size = 10
    
    def search(self, query, page=1, page_size=None, **kwargs):
        # 实现搜索逻辑
        return {
            'success': True,
            'results': [
                {
                    'title': f'搜索结果: {query}',
                    'url': 'https://example.com',
                    'content': '内容描述'
                }
            ],
            'total_results': 1,
            'elapsed_ms': 100
        }

⚙️ 配置说明

主配置文件位于 config/default.toml：

[cache]
# 缓存后端: "rocks_db", "redis", "memory", "hybrid", "custom"
# RocksDB: 嵌入式数据库（默认，持久化到磁盘）
# Redis: 分布式缓存
# Memory: 纯内存缓存（最快）
# Hybrid: 混合缓存（内存 + 磁盘）
# Custom: 自定义后端
backend = "rocks_db"
database_path = ".seesea/cache.db"  # RocksDB 数据库路径
ttl = 3600  # 缓存过期时间（秒）
max_size = 1073741824  # 最大缓存大小（字节）

[general]
# 区域模式: "global", "china", "custom"
region_mode = "china"

[network]
# 隐私网络配置
enable_tor = false
enable_doh = true

调度器配置

股票数据调度器配置文件位于 seesea-core/config/scheduler.toml：

[scheduler]
# 是否启用调度器
enabled = true

# 工作线程数
worker_threads = 4

# 默认日期策略
# - current: 使用当前日期
# - last_trading_day: 使用最近交易日
# - specified: 使用指定日期
# - last_workday: 使用上一个工作日
default_date_strategy = "last_trading_day"

[scheduler.trading_days]
# 交易日数据源
data_source = "api"

# 交易日缓存路径
cache_path = ""

# 缓存过期时间（小时）
cache_ttl_hours = 24

# 是否启用节假日跳过
skip_holidays = true

# 任务配置列表
[[scheduler.tasks]]
name = "A股代码名称"
task_type = "stock_info_a_code_name"
enabled = true
date_strategy = "current"

[[scheduler.tasks]]
name = "涨停池"
task_type = "stock_zt_pool_em"
enabled = true
date_strategy = "last_trading_day"

Pro 功能（可选）

如需启用 AI 增强功能：

# 安装 llama-cpp-python
pip install llama-cpp-python

# Pro 模式会自动使用高质量的 Qwen3-Embedding 模型

MCP 功能（可选）

如需启用 MCP 功能：

# 安装 FastMCP
pip install -e ".[mcp]"

# 启动 MCP 服务器
seesea mcp start --stdio

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

开发环境设置

# 克隆仓库
git clone <repository-url>
cd SeeSea

# 安装依赖
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 构建 Rust 核心
cd seesea-core
maturin develop --release

# 安装 Python SDK
cd ../seesea
pip install -e ".[dev,browser]"

代码规范

Rust: cargo fmt + cargo clippy
Python: black + ruff

📚 更多文档

📝 更新日志

v2.2.2 (2026-01-27)

新增功能：

✨ MCP 协议支持: 新增 Model Context Protocol 支持，提供 40+ 工具供 LLM 调用
✨ 热点趋势工具: 新增热点数据获取工具，支持 39+ 热点平台
✨ 股票数据调度器: 新增自动定时刷新股票数据的调度器
✨ 数据清洗工具: 新增文本清洗、HTML 处理、内容标准化等工具
✨ 股票客户端: 完整的股票数据获取 SDK（基于 akshare）
✨ Web 管理控制台: 新增 SeeSea Command 管理界面（React + Vite）

改进：

🔧 引擎分类优化: 文本搜索、图片搜索、视频搜索明确分类
🔧 配置项完善: 修复所有配置项，确保所有配置都被正确使用
🔧 类型安全: 修复所有 mypy 类型检查错误
🔧 代码质量: 通过 ruff 和 black 代码检查

修复：

🐛 调度器启动: 修复股票调度器无法保持运行的问题
🐛 缓存客户端: 修复 CacheClient 和 CleanerClient 的实现
🐛 日志路径: 修复日志目录路径，统一到 ~/.seesea/logs
🐛 参数错误: 修复股票 API 的 symbol 参数错误

📄 许可证

AGPL-3.0 License

重要提示: AGPL-3.0 要求如果您修改本软件并通过网络提供服务，必须公开修改后的源代码。

✅ 内部使用: 不需要公开源码
✅ 个人/组织内部部署: 不需要公开源码
❌ 作为网络服务提供给外部用户: 必须公开源码

详见 LICENSE 文件。