SurfSense

一个平台聚合全网实时数据，研究效率翻倍

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 1604 🐛 待处理 65 👀 关注 86
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 16810
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

SurfSense 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队MODSetter
官网地址https://www.surfsense.com
GitHubhttps://github.com/MODSetter/SurfSense
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,agents,ai,notebooklm,notebooklm-alternative,rag,self-hosted,self-hosted-ai,web-scraping
GitHub 星标★ 16810
上线时间2024-07-30 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积453.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

SurfSense 是一个开源的 NotebookLM 替代品，旨在帮助用户通过单一平台、API 或 MCP 服务器，实时研究开放网络上的数据。它集成了 Reddit、YouTube、Instagram、TikTok、Indeed、Google 搜索和地图等多个数据源，解决了传统研究工具信息分散、获取滞后的问题。核心能力包括统一的数据聚合、实时搜索、以及通过 API/MCP 提供可编程访问，支持构建自定义研究流程。项目基于 Python，拥有活跃的社区（Discord），并已获得大量 GitHub 星标，适合需要跨平台信息收集和研究的个人用户、开发者及研究团队。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 16810

技术标签

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门 约 15 分钟 部署方式：云服务 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

  • 可访问外网（需连接 Reddit、YouTube 等实时数据源）
  • 浏览器，用于访问官网与仓库文档
  • 若要自行部署，需要 Python 运行环境（项目基于 Python 开发）
  • 使用 API / MCP 编程接入时，需按官方文档准备访问凭证

安装与启动步骤

  1. 1访问官网体验

    先打开官网了解能力与在线使用方式，可直接云端体验，无需本地部署。

  2. 2克隆项目仓库

    把源码拉到本地，便于按仓库内 Quick start 章节自行部署。

    git clone https://github.com/MODSetter/SurfSense.git

  3. 3查阅 Quick start

    README 提到 Quick start 章节，但节选未给出具体命令，请进入仓库查看该章节。

  4. 4加入社区求助

    部署或使用遇到问题，可在 Discord 与 Reddit 社区提问确认。

如何确认成功

节选未提供启动验证方式，请以仓库 README 的 Quick start 章节或官网说明为准。

常见问题

Q：这个项目是做什么的？

A：开源的 NotebookLM 替代品，用于开放网络的实时研究，把 Reddit、YouTube、Google 等多个来源的数据聚合到一处。

Q：支持哪些数据源？

A：Reddit、YouTube、Instagram、TikTok、Amazon、Walmart、Google Maps、Google Search、Indeed 以及开放网络上的任意页面。

Q：能编程调用吗？

A：可以。项目通过统一的 REST API 或 MCP server 提供可编程访问，便于构建自定义研究流程。

Q：有定时或自动任务吗？

A：有。定时与事件触发的 agent 会把检索结果整理成简报和提醒，并存入可检索、带引用的知识库。

Q：遇到问题去哪里问？

A：官方 Discord（discord.gg/ejRNvftDp9）和 Reddit 社区 r/SurfSense。

注意事项

  • README 节选中没有具体安装命令，所有部署细节请以仓库最新 Quick start 章节为准。
  • 项目依赖对 Reddit、YouTube、TikTok 等境外数据源的实时访问，网络不通会直接影响使用。
  • 本教程仅依据节选内容整理，未包含的端口、镜像名、环境变量等均未给出，请勿自行臆测。

核心亮点

  • 集成 Reddit、YouTube、TikTok 等 7+ 数据源，免去多平台切换
  • 提供 API 和 MCP 服务器，可编程集成到自定义工作流
  • 实时抓取开放网络数据，信息时效性强于传统搜索

不足之处

  • 数据源依赖第三方平台接口，可能受平台政策限制
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 市场调研：快速收集社交媒体和新闻观点
  • 学术研究：聚合多源资料辅助文献综述
  • 开发者构建：通过 API 集成到自己的 AI 应用或 Agent

替代项目

NotebookLM、Perplexity、Tavily

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