将 AgentQL MCP 扩展接入 Goose把非结构化网页内容批量提取为结构化数据【免费下载链接】goosean open source, extensible AI agent that goes beyond code suggestions - install, execute, edit, and test with any LLM项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/goose3/goose这篇技术指南讲解如何将 AgentQL MCP Server 以扩展Extension的形式接入开源 AI Agent 项目 Goose让 Goose 具备输入网页 URL 自然语言提取指令、输出结构化数据的能力。你将掌握四种安装方式桌面端一键安装、CLI 命令、配置文件手写、会话级临时启用、必要的AGENTQL_API_KEY环境变量配置以及一个完整的按年份整理技术会议 CFP 时间线并输出 JSON实战案例并了解扩展配置在 Goose 底层的解析机制。AgentQL 扩展能做什么AgentQL MCP Server 是一个基于 Model Context ProtocolMCP的网页数据提取服务。把它添加为 Goose 扩展后Goose 就能通过该扩展暴露的extract-web-data类工具把散落在网页里的非结构化内容标题、日期、列表、会议议程等提取并变换为可供下游分析的结构化数据。在 使用扩展 的文档体系中Goose 将这类通过命令启动的外部 MCP Server 称为外部扩展它们与 Developer、Memory 等内置扩展不同是通过stdio进程或远端 HTTP 端点与 Goose 通信的。AgentQL 即属于典型的stdio型外部扩展由npx拉起运行。在仓库的扩展目录数据 servers.json 中AgentQL 被登记为IDagentql-mcp名称AgentQL启动命令npx -y agentql-mcp必需环境变量AGENTQL_API_KEY标记为 required快速安装安装 AgentQL 扩展有两种入口Goose Desktop 与 Goose CLI二者最终写入的是同一份扩展配置。方式一Goose Desktop 一键安装在 Goose Desktop 中可以直接通过 Goose 的深度链接协议deeplink启动安装器下面链接已把命令、参数、扩展 ID、显示名称、描述与所需的AGENTQL_API_KEY环境变量一并编码goose://extension?cmdnpxarg-yargagentql-mcpidagentql-mcpnameAgentQLdescriptionTransform%20unstructured%20web%20content%20into%20structured%20dataenvAGENTQL_API_KEY%3DAgentQL%20API%20Key深度链接的通用格式为goose://extension?cmdcommandargargumentididnamenamedescriptiondescription其中npx的每个参数-y、agentql-mcp都要作为独立的arg参数传递且全部参数需做 URL 编码。桌面端点击该链接后会弹出Add custom extension对话框自动填入命令与参数你只需再补上 API Key 即可完成添加。方式二Goose CLI在终端直接运行npx -y agentql-mcp此命令依赖 Node.js/npx 运行时因此在执行前需要确认系统已安装 Node.js。随后在 Goose CLI 的交互式配置中为扩展设置环境变量AGENTQL_API_KEY: YOUR_API_KEY获取 API Key 并完成配置两种方式都需要一个有效的 AgentQL API Key可在 AgentQL 开发者控制台的 API Keys 页面申请。将它粘贴到上述环境变量中Goose 在每次调用该扩展的工具时都会把密钥注入到 MCP Server 的进程环境中。完整配置说明:::info 环境前提npx通过 Node.js 提供运行上述命令前请确保系统已安装 Node.js。 :::在 Goose Desktop 中配置点击窗口左上角的侧边栏按钮打开侧边栏点击Extensions扩展入口点击Add custom extension在弹出的对话框中依次填写TypeStandard IOAgentQL 是命令行启动的本地进程型 MCP ServerIDagentql-mcpNameAgentQLDescriptionTransform unstructured web content into structured dataCommandnpxArgs-y、agentql-mcp点击环境变量区域右侧的Add按钮新增AGENTQL_API_KEYTimeout字段用于设置 Goose 等待该扩展单次工具调用完成的时长秒。点击Add保存。在 Goose CLI 中配置运行以下命令进入配置交互界面goose configure选择Add Extension添加扩展选择扩展类型为Command-line Extension命令行扩展因为 AgentQL 以npx -y agentql-mcp这一命令方式启动按提示输入扩展名称如AgentQL、要执行的命令npx -y agentql-mcp设置超时时间单位秒在询问Would you like to add environment variables?时选择Yes依次输入变量名AGENTQL_API_KEY与变量值你的 API Key保存后扩展即被写入 Goose 配置文件。交互流程与 使用扩展 中Knowledge Graph Memory示例一致只是命令与变量不同。直接编辑配置文件高级方式以上步骤的落点都是 Goose 的全局配置文件macOS/Linux 下为~/.config/goose/config.yaml。对高级用户可以直接在该文件的extensions:键下新增一个条目extensions: agentql: name: AgentQL description: Transform unstructured web content into structured data cmd: npx args: [-y, agentql-mcp] envs: AGENTQL_API_KEY: YOUR_API_KEY enabled: true type: stdio timeout: 300这份 YAML 的结构与 Goose 的扩展配置模型一一对应。在源码 extension.rs 中ExtensionConfig::Stdio变体定义了如下关键字段字段类型含义typestdio声明这是标准输入输出型扩展ExtensionConfig使用#[serde(tag type)]区分stdio/builtin/platform/streamable_httpnamestring扩展标识名称用于在会话中引用cmdstring要执行的命令如npxargsstring[]传给命令的参数如[-y, agentql-mcp]envsmap注入进程的环境变量兼容env别名写法env_keysstring[]从 Goose 密钥库解析的环境变量键名避免把明文密钥写进配置文件timeoutint单次工具调用的最长等待秒数cwdstring可选工作目录配置解析位于 config/extensions.rs每条扩展以 YAML map 的 key 为索引如agentql经ExtensionEntry反序列化后按enabled布尔值决定是否在会话启动时启用若name缺失会直接用 map key 补全。envs中若出现PATH、HOME、LD_PRELOAD等被 Goose 列为危险的环境变量extension.rs 会将其剔除并打印警告以防范进程劫持类攻击。在会话中临时启用不写入配置如果只是想临时体验、不把它设为默认扩展可以在 Goose 会话中直接启用注意这只对当前会话生效不会安装为常驻扩展goose session --with-extension AGENTQL_API_KEYYOUR_API_KEY npx -y agentql-mcp也可以在交互式会话里用斜杠命令添加stdio扩展/extension AGENTQL_API_KEYYOUR_API_KEY npx -y agentql-mcp实战示例提取技术会议数据配置好 AgentQL 扩展后Goose 会在对话中自主决定何时调用该扩展的extract-web-data工具去抓取与分析网页。下面沿用官方指南 agentql-mcp.md 的场景——一位技术会议演讲者需要规划 2025–2026 年的投稿节奏先让 Goose 提取 2022–2024 年各开发者会议的时间规律。Goose 提示词PromptIm a tech conference speaker planning my 2025-2026 submissions. Extract for developer conferences (attendance 500) occurring between 2022-2024: - Conference name - Conference dates - CFP timeline To identify: - Consistent monthly patterns - Whether conferences stick to same months yearly - If CFP windows are consistent year-to-year - Any shifts in traditional timing Structure results as JSON提示词的关键点先给出目标与受众演讲者、规划投稿再给出提取字段会议名、日期、CFP 时间线、筛选条件2022–2024、参会规模 500最后点明要回答的分析问题与输出格式JSON。AgentQL 的提取工具会在其内部把这些自然语言指令编译成对目标页面元素的查询因此字段越明确、约束越具体返回结果越稳定。Goose 输出OutputIll help you analyze conference patterns using the web data extraction tool. Let me break this down into a few queries to get comprehensive data. ─── extract-web-data | agentql ────────────────────────── prompt: ... url: ... Let me get some historical data to compare patterns: ─── extract-web-data | agentql ────────────────────────── prompt: .... url: .... Based on my research and the available data, Ill provide an analysis of major tech conference patterns. Heres the structured JSON with my findings: { analysis: { major_conference_patterns: { timing_consistency: { spring_events: { typical_months: [March, April, May], notable_conferences: [ Google I/O, Microsoft Build, DevOpsDays (various locations) ], cfp_patterns: Usually opens 4-6 months before event, closes 2-3 months before }, fall_events: { typical_months: [September, October, November], notable_conferences: [ AWS re:Invent, KubeCon CloudNativeCon ], cfp_patterns: Usually opens 6-8 months before event, closes 4-5 months before } }, observed_trends: { timing_consistency: High - Most major conferences maintain consistent months year-over-year, cfp_windows: { typical_duration: 6-12 weeks, advance_notice: 4-8 months before event, variation: Regional events tend to have shorter CFP windows (4-6 weeks) }, recent_shifts: [ Increased hybrid/virtual options post-2022, More regional editions of major conferences, Earlier CFP deadlines for larger events ] } }, recommendations_for_2025_2026: { spring_submissions: { prepare_by: September-October of previous year, submit_during: November-December of previous year }, fall_submissions: { prepare_by: February-March, submit_during: March-April } } } }从输出中得到的结论结合返回的 JSONGoose 会顺带给出面向投稿规划的可执行洞察核心结论如下月度规律春季档集中在 3–5 月秋季档集中在 9–11 月夏季与 12 月至次年 1 月是大型技术会议的相对空档。跨年一致性AWS re:Invent、KubeCon、Google I/O 等大型会议的时间高度稳定基本维持在同一季度/季节DevOpsDays 等大型会议的地区分会场则日期更灵活。CFP 窗口大型会议通常在会前 6–8 个月开放投稿地区性会议约为会前 3–4 个月近年来大型会议的评审周期普遍拉长且越来越多采用滚动或多阶段投稿。趋势迁移与 2022 年前相比投稿截止时间整体提前混合/线上形态增多大型会议的地区分会场数量上升。据此给出的 2025–2026 行动建议是春季档投稿从 2–3 月开始准备、3–4 月提交秋季档投稿从前一年的 9–10 月开始准备、11–12 月提交并优先关注多轨制会议不同轨道的差异化截止日期。验证与排障检查扩展是否被识别在 Goose CLI 中使用扩展管理入口查看已安装扩展列表确认agentql处于启用状态实心圆点表示启用参见 使用扩展 中的 Toggle Extensions 流程。环境变量是否注入AGENTQL_API_KEY缺失是最常见的失败原因。确认它出现在配置文件的envs块中若不想把密钥明文落盘可改用env_keys指向 Goose 的密钥库goose configure中的 extension secrets密钥值本身不会写入配置文件。超时调整AgentQL 需要加载并渲染目标网页多页面抓取可能较慢。若调用频繁超时可把timeout从默认 300 秒调大默认值定义见 config/extensions.rs 的DEFAULT_EXTENSION_TIMEOUT。网络受限环境npx首次运行需要联网拉取agentql-mcp包。处于内网/离线环境时可参考 known-issues 中关于 Airgapped/Offline 环境的说明预置依赖。恶意包检查Goose 会在激活外部扩展前对其做已知恶意软件检查若拦截会在该排障页给出明确报错信息。小结AgentQL 扩展为 Goose 补齐了一条网页 → 结构化数据的自动化链路先用自然语言描述要提取的实体与字段让 AgentQL 对任意 URL 做结构化抽取再由 Goose 完成跨页面的汇总分析并输出 JSON。安装层面无论是桌面端一键 deeplink、goose configure交互式向导还是直接编辑~/.config/goose/config.yaml的extensions段最终都会落到同一个基于ExtensionConfig::Stdio的配置模型上。掌握环境变量注入与 timeout 的调整方法后你就能把会议调研、竞品追踪、资料爬梳这类重复性网页整理工作交给 Goose AgentQL 组合去完成。【免费下载链接】goosean open source, extensible AI agent that goes beyond code suggestions - install, execute, edit, and test with any LLM项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/goose3/goose创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
将 AgentQL MCP 扩展接入 Goose把非结构化网页内容批量提取为结构化数据【免费下载链接】goosean open source, extensible AI agent that goes beyond code suggestions - install, execute, edit, and test with any LLM项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/goose3/goose这篇技术指南讲解如何将 AgentQL MCP Server 以扩展Extension的形式接入开源 AI Agent 项目 Goose让 Goose 具备输入网页 URL 自然语言提取指令、输出结构化数据的能力。你将掌握四种安装方式桌面端一键安装、CLI 命令、配置文件手写、会话级临时启用、必要的AGENTQL_API_KEY环境变量配置以及一个完整的按年份整理技术会议 CFP 时间线并输出 JSON实战案例并了解扩展配置在 Goose 底层的解析机制。AgentQL 扩展能做什么AgentQL MCP Server 是一个基于 Model Context ProtocolMCP的网页数据提取服务。把它添加为 Goose 扩展后Goose 就能通过该扩展暴露的extract-web-data类工具把散落在网页里的非结构化内容标题、日期、列表、会议议程等提取并变换为可供下游分析的结构化数据。在 使用扩展 的文档体系中Goose 将这类通过命令启动的外部 MCP Server 称为外部扩展它们与 Developer、Memory 等内置扩展不同是通过stdio进程或远端 HTTP 端点与 Goose 通信的。AgentQL 即属于典型的stdio型外部扩展由npx拉起运行。在仓库的扩展目录数据 servers.json 中AgentQL 被登记为IDagentql-mcp名称AgentQL启动命令npx -y agentql-mcp必需环境变量AGENTQL_API_KEY标记为 required快速安装安装 AgentQL 扩展有两种入口Goose Desktop 与 Goose CLI二者最终写入的是同一份扩展配置。方式一Goose Desktop 一键安装在 Goose Desktop 中可以直接通过 Goose 的深度链接协议deeplink启动安装器下面链接已把命令、参数、扩展 ID、显示名称、描述与所需的AGENTQL_API_KEY环境变量一并编码goose://extension?cmdnpxarg-yargagentql-mcpidagentql-mcpnameAgentQLdescriptionTransform%20unstructured%20web%20content%20into%20structured%20dataenvAGENTQL_API_KEY%3DAgentQL%20API%20Key深度链接的通用格式为goose://extension?cmdcommandargargumentididnamenamedescriptiondescription其中npx的每个参数-y、agentql-mcp都要作为独立的arg参数传递且全部参数需做 URL 编码。桌面端点击该链接后会弹出Add custom extension对话框自动填入命令与参数你只需再补上 API Key 即可完成添加。方式二Goose CLI在终端直接运行npx -y agentql-mcp此命令依赖 Node.js/npx 运行时因此在执行前需要确认系统已安装 Node.js。随后在 Goose CLI 的交互式配置中为扩展设置环境变量AGENTQL_API_KEY: YOUR_API_KEY获取 API Key 并完成配置两种方式都需要一个有效的 AgentQL API Key可在 AgentQL 开发者控制台的 API Keys 页面申请。将它粘贴到上述环境变量中Goose 在每次调用该扩展的工具时都会把密钥注入到 MCP Server 的进程环境中。完整配置说明:::info 环境前提npx通过 Node.js 提供运行上述命令前请确保系统已安装 Node.js。 :::在 Goose Desktop 中配置点击窗口左上角的侧边栏按钮打开侧边栏点击Extensions扩展入口点击Add custom extension在弹出的对话框中依次填写TypeStandard IOAgentQL 是命令行启动的本地进程型 MCP ServerIDagentql-mcpNameAgentQLDescriptionTransform unstructured web content into structured dataCommandnpxArgs-y、agentql-mcp点击环境变量区域右侧的Add按钮新增AGENTQL_API_KEYTimeout字段用于设置 Goose 等待该扩展单次工具调用完成的时长秒。点击Add保存。在 Goose CLI 中配置运行以下命令进入配置交互界面goose configure选择Add Extension添加扩展选择扩展类型为Command-line Extension命令行扩展因为 AgentQL 以npx -y agentql-mcp这一命令方式启动按提示输入扩展名称如AgentQL、要执行的命令npx -y agentql-mcp设置超时时间单位秒在询问Would you like to add environment variables?时选择Yes依次输入变量名AGENTQL_API_KEY与变量值你的 API Key保存后扩展即被写入 Goose 配置文件。交互流程与 使用扩展 中Knowledge Graph Memory示例一致只是命令与变量不同。直接编辑配置文件高级方式以上步骤的落点都是 Goose 的全局配置文件macOS/Linux 下为~/.config/goose/config.yaml。对高级用户可以直接在该文件的extensions:键下新增一个条目extensions: agentql: name: AgentQL description: Transform unstructured web content into structured data cmd: npx args: [-y, agentql-mcp] envs: AGENTQL_API_KEY: YOUR_API_KEY enabled: true type: stdio timeout: 300这份 YAML 的结构与 Goose 的扩展配置模型一一对应。在源码 extension.rs 中ExtensionConfig::Stdio变体定义了如下关键字段字段类型含义typestdio声明这是标准输入输出型扩展ExtensionConfig使用#[serde(tag type)]区分stdio/builtin/platform/streamable_httpnamestring扩展标识名称用于在会话中引用cmdstring要执行的命令如npxargsstring[]传给命令的参数如[-y, agentql-mcp]envsmap注入进程的环境变量兼容env别名写法env_keysstring[]从 Goose 密钥库解析的环境变量键名避免把明文密钥写进配置文件timeoutint单次工具调用的最长等待秒数cwdstring可选工作目录配置解析位于 config/extensions.rs每条扩展以 YAML map 的 key 为索引如agentql经ExtensionEntry反序列化后按enabled布尔值决定是否在会话启动时启用若name缺失会直接用 map key 补全。envs中若出现PATH、HOME、LD_PRELOAD等被 Goose 列为危险的环境变量extension.rs 会将其剔除并打印警告以防范进程劫持类攻击。在会话中临时启用不写入配置如果只是想临时体验、不把它设为默认扩展可以在 Goose 会话中直接启用注意这只对当前会话生效不会安装为常驻扩展goose session --with-extension AGENTQL_API_KEYYOUR_API_KEY npx -y agentql-mcp也可以在交互式会话里用斜杠命令添加stdio扩展/extension AGENTQL_API_KEYYOUR_API_KEY npx -y agentql-mcp实战示例提取技术会议数据配置好 AgentQL 扩展后Goose 会在对话中自主决定何时调用该扩展的extract-web-data工具去抓取与分析网页。下面沿用官方指南 agentql-mcp.md 的场景——一位技术会议演讲者需要规划 2025–2026 年的投稿节奏先让 Goose 提取 2022–2024 年各开发者会议的时间规律。Goose 提示词PromptIm a tech conference speaker planning my 2025-2026 submissions. Extract for developer conferences (attendance 500) occurring between 2022-2024: - Conference name - Conference dates - CFP timeline To identify: - Consistent monthly patterns - Whether conferences stick to same months yearly - If CFP windows are consistent year-to-year - Any shifts in traditional timing Structure results as JSON提示词的关键点先给出目标与受众演讲者、规划投稿再给出提取字段会议名、日期、CFP 时间线、筛选条件2022–2024、参会规模 500最后点明要回答的分析问题与输出格式JSON。AgentQL 的提取工具会在其内部把这些自然语言指令编译成对目标页面元素的查询因此字段越明确、约束越具体返回结果越稳定。Goose 输出OutputIll help you analyze conference patterns using the web data extraction tool. Let me break this down into a few queries to get comprehensive data. ─── extract-web-data | agentql ────────────────────────── prompt: ... url: ... Let me get some historical data to compare patterns: ─── extract-web-data | agentql ────────────────────────── prompt: .... url: .... Based on my research and the available data, Ill provide an analysis of major tech conference patterns. Heres the structured JSON with my findings: { analysis: { major_conference_patterns: { timing_consistency: { spring_events: { typical_months: [March, April, May], notable_conferences: [ Google I/O, Microsoft Build, DevOpsDays (various locations) ], cfp_patterns: Usually opens 4-6 months before event, closes 2-3 months before }, fall_events: { typical_months: [September, October, November], notable_conferences: [ AWS re:Invent, KubeCon CloudNativeCon ], cfp_patterns: Usually opens 6-8 months before event, closes 4-5 months before } }, observed_trends: { timing_consistency: High - Most major conferences maintain consistent months year-over-year, cfp_windows: { typical_duration: 6-12 weeks, advance_notice: 4-8 months before event, variation: Regional events tend to have shorter CFP windows (4-6 weeks) }, recent_shifts: [ Increased hybrid/virtual options post-2022, More regional editions of major conferences, Earlier CFP deadlines for larger events ] } }, recommendations_for_2025_2026: { spring_submissions: { prepare_by: September-October of previous year, submit_during: November-December of previous year }, fall_submissions: { prepare_by: February-March, submit_during: March-April } } } }从输出中得到的结论结合返回的 JSONGoose 会顺带给出面向投稿规划的可执行洞察核心结论如下月度规律春季档集中在 3–5 月秋季档集中在 9–11 月夏季与 12 月至次年 1 月是大型技术会议的相对空档。跨年一致性AWS re:Invent、KubeCon、Google I/O 等大型会议的时间高度稳定基本维持在同一季度/季节DevOpsDays 等大型会议的地区分会场则日期更灵活。CFP 窗口大型会议通常在会前 6–8 个月开放投稿地区性会议约为会前 3–4 个月近年来大型会议的评审周期普遍拉长且越来越多采用滚动或多阶段投稿。趋势迁移与 2022 年前相比投稿截止时间整体提前混合/线上形态增多大型会议的地区分会场数量上升。据此给出的 2025–2026 行动建议是春季档投稿从 2–3 月开始准备、3–4 月提交秋季档投稿从前一年的 9–10 月开始准备、11–12 月提交并优先关注多轨制会议不同轨道的差异化截止日期。验证与排障检查扩展是否被识别在 Goose CLI 中使用扩展管理入口查看已安装扩展列表确认agentql处于启用状态实心圆点表示启用参见 使用扩展 中的 Toggle Extensions 流程。环境变量是否注入AGENTQL_API_KEY缺失是最常见的失败原因。确认它出现在配置文件的envs块中若不想把密钥明文落盘可改用env_keys指向 Goose 的密钥库goose configure中的 extension secrets密钥值本身不会写入配置文件。超时调整AgentQL 需要加载并渲染目标网页多页面抓取可能较慢。若调用频繁超时可把timeout从默认 300 秒调大默认值定义见 config/extensions.rs 的DEFAULT_EXTENSION_TIMEOUT。网络受限环境npx首次运行需要联网拉取agentql-mcp包。处于内网/离线环境时可参考 known-issues 中关于 Airgapped/Offline 环境的说明预置依赖。恶意包检查Goose 会在激活外部扩展前对其做已知恶意软件检查若拦截会在该排障页给出明确报错信息。小结AgentQL 扩展为 Goose 补齐了一条网页 → 结构化数据的自动化链路先用自然语言描述要提取的实体与字段让 AgentQL 对任意 URL 做结构化抽取再由 Goose 完成跨页面的汇总分析并输出 JSON。安装层面无论是桌面端一键 deeplink、goose configure交互式向导还是直接编辑~/.config/goose/config.yaml的extensions段最终都会落到同一个基于ExtensionConfig::Stdio的配置模型上。掌握环境变量注入与 timeout 的调整方法后你就能把会议调研、竞品追踪、资料爬梳这类重复性网页整理工作交给 Goose AgentQL 组合去完成。【免费下载链接】goosean open source, extensible AI agent that goes beyond code suggestions - install, execute, edit, and test with any LLM项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/goose3/goose创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
