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MCP工具

个人网页搜索

基于 Go · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:websearch-mcpserver
⭐ 8 Stars 🍴 3 Forks 💻 Go 📄 未公布协议 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
mcpacademic-searchwebsearchgo
✦ AI Skill Hub 推荐

个人网页搜索 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。综合评分 8.0 分,整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

个人网页搜索 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 个人网页搜索,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。个人网页搜索 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 个人网页搜索 评为 AI 评分 8.0 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

轻量的AI网页搜索自建方案,支持多搜索引擎

个人网页搜索 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 8
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
未公布
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
MCP工具
Forks
3

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

轻量的AI网页搜索自建方案,支持多搜索引擎

个人网页搜索 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/daidaiJ/websearch-mcpserver

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "------": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "websearch-mcpserver"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 个人网页搜索 执行以下任务...
Claude: [自动调用 个人网页搜索 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "______": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "websearch-mcpserver"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 76/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

websearch-mcpserver

轻量级 Web Search MCP Server — 零 API Key 即可运行

English | 中文

Go Release

---

简介

用 Go 开发的 MCP 搜索服务,内置百度网页搜索、Bing 通用搜索引擎和 6 个学术搜索引擎。支持 Claude Code、Qwen Code、Cursor 等 MCP 客户端,也可作为 Go 模块嵌入。

设计亮点

  • 零依赖启动engine 模式无需任何 API Key,内置百度网页搜索 + Bing 双引擎并发,代理可用时自动加入 Google
  • 系统代理自动检测 — 默认读取 Windows 注册表 / 环境变量,Clash 等代理软件开启系统代理后 Google、学术引擎、Jina Reader 自动走代理,无需手动配置
  • 智能限流重试 — 所有 HTTP 客户端自动处理 429 限流(读取 Retry-After 头等待后重试),arXiv 引擎内置 1 req/s 限流器避免触发限流
  • 多引擎并行编排 — 学术搜索并发请求多个引擎,结果按 URL 去重 + 分组归一化排序;hybrid 模式下多引擎原生混合
  • 搜索结果 Score 过滤 — 支持 per-engine 最低相关性分数阈值和最大结果数截断,无 score 引擎自动跳过过滤,合并后按 score 排序或轮询均匀分配
  • 智能回退 — 百度 SK 失败自动回退网页搜索;主引擎失败自动回退 Bing;LLM 摘要失败回退原始结果;cleanfetch 失败回退 Jina Reader;缓存异常跳过缓存
  • 增强型网页抓取 — 基于 go-webfetch,无需代理即可抓取网页,内置 SSRF 防护和 WAF 检测,大内容自动存储到临时文件
  • 引用计数进程管理 — 多客户端共享同一实例,归零自动优雅退出
  • 纯 Go 无 CGO — SQLite 使用 modernc.org/sqlite,单二进制部署

特性一览

类别能力
**通用搜索**百度千帆、百度网页搜索(内置)、Tavily、Bing(内置)、Google(自动检测代理)
**学术搜索**arXiv、Crossref、OpenAlex、PubMed(国内直连)+ Semantic Scholar、Google Scholar(自动检测代理)
**MCP 工具**smartsearch 网络检索 · academicsearch 论文检索 · cleanfetch 网页抓取 · pdf_parser PDF 解析
**缓存**SQLite 自动缓存,6h 过期,后台定时清理
**LLM 摘要**可选接入 OpenAI 兼容 API,生成结构化摘要
**站点屏蔽**全局 black_list_host,自动过滤低质量站点
**全局限流**rate_limit 统一配置所有搜索引擎的请求速率
**Score 过滤**per-engine min_score / max_size,全局 max_sizeshow_meta 控制来源和分数展示
**SearXNG 兼容**/searxng/search 端点,可对接 LiteLLM

快速开始

```bash

3. 添加到客户端(见下方「安装部署 > 注册 MCP 客户端」)

```

安装部署

Docker

git clone --depth 1 https://github.com/daidaiJ/websearch-mcpserver.git
cd websearch-mcpserver && docker build -t websearch:v1 .

```yaml

docker-compose.yml

services: websearch: image: websearch:v1 restart: always volumes: - ./config.yaml:/app/config.yaml ports: - "8338:8338" ```

Agent 快速部署

Agent 可按以下步骤自动完成安装:

```bash

2. 启动(零配置)

./websearch-mcpserver start

2. 写入最小配置(零 Key 即可运行)

mkdir -p ~/.config/websearch cat > ~/.config/websearch/config.yaml << 'EOF' port: 8338 mode: engine EOF

3. 启动并注册(见上方「注册 MCP 客户端」)

./websearch-mcpserver start ```

Windows 自启动(可选):下载后执行 websearch-mcpserver.exe install

使用指南

Windows 开机自启动

./websearch-mcpserver.exe install   # 生成 VBS 脚本 + 启动目录快捷方式
./websearch-mcpserver.exe uninstall # 移除快捷方式

使用 COM API(ole32.dll)创建快捷方式,不依赖 PowerShell。

2. 启用并启动服务

sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable websearch sudo systemctl start websearch

2. 加载并启动

launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.websearch.server.plist launchctl start com.websearch.server

Qwen Code — 在 settings.json 的 mcpServers 中添加:

json { "mcpServers": { "websearch": { "type": "http", "url": "http://localhost:8338/mcp" } } }
bash

SmartSearch 高级配置

smartsearch 节控制搜索结果的过滤、截断和输出格式:

smartsearch:
  max_size: 10        # 全局最大结果数(按 score 排序后截断),0 = 不限
  show_meta: true      # 输出中显示引擎来源和相关性分数(默认 true)
  engines:
    tavily_api:        # Tavily API(回传 score,可设 min_score)
      min_score: 0.5   # 最低相关性分数阈值,0 = 不过滤
      max_size: 6      # 单引擎最大结果数(默认 4)
    bing:              # Bing(不回传 score,min_score 无效)
      max_size: 4
    baidu_api:         # 百度千帆 API(不回传 score)
      max_size: 5
    baidu:             # 百度网页搜索(不回传 score)
      max_size: 5
    google:            # Google(不回传 score,需代理)
      max_size: 4

Score 过滤逻辑: - 引擎回传 score 时:按 min_score 过滤,保留 max_size 条 - 引擎不回传 score 时:忽略 min_score,取 min(max_size, ⌈global_max_size / 引擎数⌉) 截断 - 全局 max_size:有 score 时按 score 排序截断,无 score 时按引擎轮询均匀分配

配置

详见 docs/config.md — 完整配置项、默认值、环境变量覆盖。

最小配置(零 Key 启动)

port: 8338
mode: engine

curl -sL https://api.github.com/repos/daidaiJ/websearch-mcpserver/releases/latest \

curl -sL https://api.github.com/repos/daidaiJ/websearch-mcpserver/releases/latest \

$release = Invoke-RestMethod https://api.github.com/repos/daidaiJ/websearch-mcpserver/releases/latest

作为 Go 模块嵌入

import ("websearch/pkg/config"; "websearch/server")

conf, _ := config.Load("config.yaml")
srv := server.New()
srv.SetRefCount(1)
srv.Run(*conf) // 完整托管

// 或仅获取 Handler 嵌入已有 HTTP Server
handler := srv.Handler(*conf)

详见 docs/api.md

LiteLLM 集成

search_tools:
  - search_tool_name: searxng-search
    litellm_params:
      search_provider: searxng
      api_base: http://localhost:8338/searxng
🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-25

功能丰富,易于使用和扩展

⚡ 核心功能

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 未明确开源协议,商用场景需谨慎评估
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

该工具未明确声明开源协议,商业使用前请联系原作者确认授权范围,避免侵权风险。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

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❓ 常见问题 FAQ

修改配置文件以添加或修改搜索引擎
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,个人网页搜索 在MCP工具赛道中表现稳健,质量优秀。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载
⚠️ 该工具未声明开源协议,不提供直接下载。请访问原项目了解使用条款。
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🌐 原始信息
原始名称 websearch-mcpserver
Topics mcpacademic-searchwebsearchgo
GitHub https://github.com/daidaiJ/websearch-mcpserver
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/daidaiJ/websearch-mcpserver

收录时间:2026-06-25 · 更新时间:2026-06-25 · License:未公布 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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