SurfSense

一个平台聚合全网实时数据，研究效率翻倍

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。

开源 unknown 搜索知识

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 16229

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类搜索知识

开发团队MODSetter

所属国家

官网地址https://www.surfsense.com

GitHubhttps://github.com/MODSetter/SurfSense

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型agent,agents,ai,fastapi,langchain,langgraph,nextjs,notebooklm,notebooklm-alternative,ollama,python,rag,typescript,web-scraping

GitHub 星标★ 16229

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-07-30 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数1

使用教程

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

项目介绍

SurfSense 是搜索知识领域的开源项目，由 MODSetter 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（16,229）位列前 3%，在搜索知识分类的 585 个项目里位列前 5%。

近 41 天，它的 GitHub 星标从 15,886 增加到 16,229，净增 343。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。

它主要面向的使用场景是：市场调研：快速收集社交媒体和新闻观点。同类可对比的替代方案包括 NotebookLM、Perplexity、Tavily。

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