主要流程说明：

1. 初始化阶段 ：
2. 创建 Host 类实例
3. 发现并注册 MCP 服务器的能力（浏览器操作功能）
4. 数据提取流程 ：
5. extract_data 函数是主要入口点
6. 创建 Host 实例并处理用户指令
7. 构建系统提示和上下文
8. 发送给 LLM 进行规划和执行
9. LLM 交互循环 ：
10. 管理上下文窗口大小，防止 token 超限
11. 调用 LLM API 获取响应
12. 解析 LLM 响应，识别工具调用
13. 执行工具（浏览器操作）
14. 将结果添加到上下文并再次发送给 LLM
15. 公告爬取流程 ：
16. scrape_announcements 函数爬取招标公告
17. 调用 extract_data 获取公告列表
18. 解析 JSON 数据并筛选前一日公告
19. 遍历公告列表，提取详情
20. 获取 HTML 内容和附件链接
21. 下载附件并上传到 MinIO
22. 保存数据到 CSV
23. 文件下载流程 ：
24. 处理 cookies 和请求参数
25. 发送 HEAD 请求获取文件信息
26. 提取文件名并确保包含扩展名
27. 根据服务器支持选择多线程或单线程下载
28. 返回本地文件名
29. HTML 获取流程 ：
30. 使用 Playwright 启动浏览器
31. 访问 URL 并等待页面加载
32. 清理页面元素（删除脚本、样式等）
33. 获取 HTML 内容和 Cookies
34. 关闭浏览器并返回结果

通过 LLM 的智能规划和浏览器自动化技术，实现了灵活的网页数据爬取功能，特别适合于结构复杂、需要交互操作的网站。

运行结果截图

数据入库

后续待解决问题

LLM实现动态网站翻页LLM实现json解析，上下文context过长问题部分附件下载需要验证码或者cookie