fitter

用 Go 轻松抓取 API 和网页,无缝接入 AI 智能体。

fitter 是一个用 Go 编写的智能体工具,旨在提供一种从 API 和网站收集信息的新方式。它结合了 AI 代理、API 调用、网页抓取和数据解析能力,并支持 MCP(Model Context Protocol)服务器协议,使得 AI 模型能够通过标准接口访问和利用抓取到的数据。该项目解决的是传统数据采集过程中需要编写大量定制代码、难以与 AI 系统集成的问题。其核心能力包括:灵活的 API 数据获取、网页内容抓取与解析、基于 MCP 的标准化输出,以及 Go 语言带来的高性能和并发优势。作为一个早期项目,fitter 为开发者提供了一种轻量级、可扩展的数据收集方案,尤其适合需要将外部数据源接入 AI 工作流的场景。

开源 free 智能体
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 133
维护状态 较活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类智能体
开发团队PxyUp
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态
是否开源
开源协议MIT
主要语言Go
技术栈/模型ai-agents,api,go,golang,json,mcp,mcp-server,parsing,scraper,scrawler
GitHub 星标★ 133
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-02-05 00:00:00
最近更新2026-09-07 00:00:00
维护状态较活跃
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4

使用教程

核心亮点

  • 原生支持 MCP 协议,AI 智能体可直接消费抓取数据,集成成本低
  • Go 语言实现,并发抓取性能好,部署为单一二进制文件,运维简单
  • 同时覆盖 API 和网页抓取,统一数据收集入口,减少多工具切换

不足之处

  • 早期项目,功能边界和稳定性有待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 为 AI 智能体提供实时网页或 API 数据,如新闻聚合、价格监控
  • 构建自定义数据管道,将外部信息源标准化后接入 MCP 客户端
  • 快速原型开发,需要从多个来源收集数据并喂给大模型

替代项目

ScrapeGraphAI、Firecrawl、Apify

项目介绍

fitter 是智能体领域的开源项目,由 PxyUp 开发,2023 年首次发布。

它收录于智能体分类,该分类目前共有 2,499 个项目,GitHub 星标数为 133。

项目保持着较活跃的维护节奏,最近一次代码更新于 2026-09-07。MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是:为AI智能体提供实时网页或API数据,如新闻聚合、价格监控。同类可对比的替代方案包括 ScrapeGraphAI、Firecrawl、Apify。

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