爬虫界“瑞士军刀”！开源高性能爬虫工具，实施进度监控、全栈SDK支持、n8n深度集成！

在AI驱动的数据时代，高效爬取和处理网页数据是构建RAG（检索增强生成）和LLM（大语言模型）应用的关键。

WaterCrawl 是一款基于 Python 和 Scrapy 的开源网页爬虫工具，专为大规模数据提取和LLM优化设计，支持多语言内容抓取、实时进度监控和深度AI平台集成。

它的核心亮点是一个高性能的数据提取工具，基于Scrapy（爬取）、Django（API）、Celery（异步），支持SERP抓取、整站爬取、多语言内容、SSE进度监控。

同时提供Python、Node.js、Go、PHP、Rust等开发语言的SDK，集成Dify、n8n等AI自动化平台。

主要功能

• • 高级爬虫功能：支持自定义爬取深度、速度和目标内容，适配单页和整站抓取。
• • 强大搜索引擎：提供基础、高级、终极三种搜索深度，提取Google/Bing等SERP数据。
• • 多语言支持：支持多语言内容抓取，可按国家/地区定向搜索。
• • 异步处理：通过Server-Sent Events（SSE）实时监控爬取进度，优化大规模任务。
• • REST API：提供OpenAPI文档和多语言SDK（Python、Node.js、Go、PHP），简化集成。
• • AI平台集成：与Dify、n8n等自动化平台无缝对接，增强RAG/LLM工作流。
• • Docker部署：一键部署，支持自托管，保护数据隐私。

快速使用

WaterCrawl 提供Docker快速部署，官方文档也及其详尽。

要在本地使用Docker构建和运行WaterCrawl，按照以下步骤操作：

① 克隆项目

git clone https://github.com/watercrawl/watercrawl.git
cd watercrawl

② 构建并运行Docker容器

cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

服务启动成功后，通过访问 http://localhost 打开WaterCrawl界面。

WaterCrawl 优势

当前很多项目（尤其是 LLM 应用、自动化平台、AI 数据标注任务）都需要稳定、高效、结构化输出的网页爬虫系统，而 WaterCrawl 天然支持大规模网页抓取、AI 模型语料构建、自动化流程数据来源对接、自定义网站信息抽取等。

还具备以下优势：

• • 高性能：Scrapy异步架构，RTX 3090上处理100页/秒，优于传统爬虫。
• • 多语言支持：精准抓取中英日等多语言内容，适配全球市场。
• • LLM优化：输出Markdown/JSON，适配RAG和AI训练。
• • 实时监控：SSE提供任务进度反馈，适合大规模爬取。
• • 生态丰富：集成Dify/n8n，扩展AI自动化能力。

写在最后

WaterCrawl 以Python+Scrapy为核心，支持高级爬虫、多语言抓取和LLM优化输出。

通过Docker一键部署和多语言SDK，开发者可快速构建数据管道，应用于AI、市场分析和新闻监控。

如果你正打算构建一个结构化网页抓取服务、需要多语言支持、实时监控能力或自动化集成，WaterCrawl 是值得一试的利器！

GitHub 项目地址：https://github.com/watercrawl/watercrawl