Wuxing Search MCP
Was ist Wuxing Search MCP?
Wuxing Search MCP ist ein leistungsstarker, unbegrenzter Suchserver, der auf SearXNG basiert. Er lässt sich über das Model Context Protocol nahtlos in Claude Code integrieren und bietet kostenlose, unbegrenzte Suchfunktionen durch die Aggregation von Ergebnissen aus über 100 Suchmaschinen.
Warum Wuxing Search wählen?
Herkömmliche Such-APIs haben Einschränkungen:
❌ Ratenbegrenzungen und Kontingente
❌ Hohe API-Kosten
❌ Ergebnisse aus einer einzigen Quelle
Wuxing Search löst all diese Probleme:
✅ Völlig kostenlos - Selbst gehostetes SearXNG, keine API-Kosten
✅ Unbegrenzte Suche - Ratenbegrenzer deaktiviert, unterstützt hochfrequente Suchen
✅ Multi-Quellen-Aggregation - Über 100 Suchmaschinen wie Google, Bing, DuckDuckGo, Brave usw.
✅ Datenschutzfreundlich - Kein Tracking, keine Protokollierung
✅ MCP-Integration - Perfekt angepasst an den Claude Code-Workflow
Related MCP server: SearXNG MCP Server
Architekturhinweise
┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ 你 │ ───▶ │ Claude Code │ ───▶ │ Wuxing │ ───▶ │ SearXNG │
│ (用户) │ │ (MCP 客户端) │ │ Search MCP │ │ (Docker) │
└─────────────┘ └──────────────┘ │ (Node.js) │ │ (Python) │
└──────────────┘ └─────────────┘
│
▼
┌───────────────────────────┐
│ 搜索引擎聚合 (13+) │
│ 通用: Google, Bing... │
│ 代码: GitHub, HuggingFace│
│ 问答: StackOverflow │
│ 包: npm, PyPI │
│ 学术: arXiv │
│ 社区: HN, Reddit │
│ 以及 100+ 更多... │
└───────────────────────────┘Funktionsmerkmale
✨ Aktuelle Funktionen
🔍 Unbegrenzte Websuche
Keine API-Ratenbegrenzungen oder Kontingente
Unterstützung für hochfrequente Suchen
Konfigurierbare Anzahl der Ergebnisse (1-100)
🌐 Multi-Quellen-Aggregation
Allgemein: Google, Bing, DuckDuckGo, Baidu
Code: GitHub, Hugging Face, GitLab
Q&A: Stack Overflow
Pakete: npm, PyPI, crates.io, Docker Hub
Akademisch: arXiv, Google Scholar, Semantic Scholar, PubMed
Community: HackerNews, Reddit, Mastodon
Dokumentation: MDN
Nachrichten: Google News
Unterstützung für über 100 Suchmaschinen
📊 Erweiterte Suchoptionen
Zeitbereichsfilter (Tag, Woche, Monat, Jahr)
Kategoriefilter (Allgemein, Bilder, Videos, Nachrichten, IT, Wissenschaft, Dateien, Soziales)
Sprachfilter
SafeSearch-Stufen
🔌 MCP-Integration
Nahtlose Integration mit Claude Code
stdio-Kommunikation (MCP benötigt keine Netzwerk-Ports)
JSON-RPC 2.0 Protokoll
🐳 Einfache Bereitstellung
Docker-basierte SearXNG-Bereitstellung
Ein-Klick-Installation
Plattformübergreifende Unterstützung (Windows, macOS, Linux)
🔒 Datenschutz zuerst
Kein Tracking, keine Protokollierung
Selbst gehostet, Daten verlassen niemals Ihren Rechner
Anonyme Suche über SearXNG
Schnellstart
In 4 einfachen Schritten loslegen:
Voraussetzungen
1. Projekt klonen
git clone https://github.com/MaesHughes/wuxing-search-mcp.git
cd wuxing-search-mcp2. Abhängigkeiten installieren
npm install3. SearXNG starten
Methode A: Docker-Befehl verwenden (empfohlen)
docker run -d \
--name wuxing-searxng \
--restart unless-stopped \
-p 18080:8080 \
-v "$(pwd)/searxng/config:/etc/searxng/" \
-v "$(pwd)/searxng/data:/var/cache/searxng/" \
searxng/searxng:latestMethode B: Docker Compose verwenden
docker-compose up -d4. Claude Code konfigurieren
Suchen Sie Ihre Claude Code-Konfigurationsdatei:
Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonmacOS / Linux:
~/.config/Claude/claude_desktop_config.jsonSchritt 1: Pfad Ihres Projekts abrufen
Führen Sie im Projektverzeichnis den folgenden Befehl aus, um den absoluten Pfad zu erhalten:
Windows (PowerShell):
Resolve-Path src\index.jsWindows (Git Bash / Bash):
pwd -W && echo "/src/index.js"
# 或手动拼接:$(pwd -W)/src/index.jsmacOS / Linux:
pwd && echo "/src/index.js"
# 或手动拼接:$(pwd)/src/index.jsSchritt 2: Konfiguration hinzufügen
Fügen Sie die folgende Konfiguration zur Konfigurationsdatei hinzu, ⚠️ ersetzen Sie unbedingt YOUR_FULL_PATH_HERE durch den tatsächlichen Pfad aus dem vorherigen Schritt:
Windows-Konfigurationsbeispiel
{
"mcpServers": {
"wuxing-search": {
"type": "stdio",
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"node",
"D:\\\\path\\\\to\\\\wuxing-search-mcp\\\\src\\\\index.js"
],
"env": {
"SEARXNG_URL": "http://localhost:18080",
"MAX_RESULTS": "20",
"TIMEOUT": "30000"
}
}
}
}macOS / Linux-Konfigurationsbeispiel
{
"mcpServers": {
"wuxing-search": {
"type": "stdio",
"command": "node",
"args": [
"/home/username/wuxing-search-mcp/src/index.js"
],
"env": {
"SEARXNG_URL": "http://localhost:18080",
"MAX_RESULTS": "20",
"TIMEOUT": "30000"
}
}
}
}Konfigurationshinweise:
Konfiguration | Windows | macOS/Linux | Beschreibung |
|
|
| Kommunikationstyp |
|
|
| Windows verwendet cmd-Wrapper |
|
|
| Pfad muss absolut sein |
| SearXNG-Service-Adresse | - | Standard |
| Standard-Ergebnisanzahl | - | Standard 20, Bereich 1-100 |
| Request-Timeout (ms) | - | Standard 30000 |
⚠️ Wichtiger Hinweis:
Backslashes in Windows-Pfaden müssen als doppelte Backslashes
\\maskiert werden (JSON-Format-Anforderung)Alternativ können Schrägstriche
/verwendet werden (Windows unterstützt diese ebenfalls)Der Pfad muss ein absoluter Pfad sein, relative Pfade funktionieren nicht
Nach dem Ändern der Konfiguration muss Claude Code vollständig neu gestartet werden, damit die Änderungen wirksam werden
5. Claude Code neu starten
Beenden Sie Claude Code vollständig und öffnen Sie es erneut.
Verwendung
Grundlegende Suche
Geben Sie direkt in Claude Code ein:
请搜索最新的 AI 编程工具Erweiterte Suchparameter
Sie können auch Parameter angeben:
请搜索最近一周的 React 教程,返回 10 条结果Verfügbare Tools
1. web_search
Führt eine Websuche durch und gibt Ergebnisse zurück.
Parameter | Beschreibung | Erforderlich | Standardwert |
| Suchbegriff | Ja | - |
| Anzahl der Ergebnisse (1-100) | Nein | 20 |
| Suchkategorie | Nein | general |
| Sprachcode | Nein | all |
| Zeitbereichsfilter | Nein | none |
| SafeSearch-Stufe (0-2) | Nein | 1 |
Kategorieoptionen:
general- Allgemeine Sucheimages- Bildersuchevideos- Videosuchenews- Nachrichtensucheit- IT-Technikscience- Wissenschaftfiles- Dateiensocial- Soziale Medien
Zeitbereichsoptionen:
day- Letzte 24 Stundenweek- Letzte Wochemonth- Letzter Monatyear- Letztes Jahrnone- Kein Zeitfilter
2. get_server_info
Ruft Statusinformationen des Suchservers ab. Keine Parameter.
Anwendungsbeispiele
Beispiel 1: Open-Source-Projekt suchen
请搜索 GitHub 上热门的 AI agent 项目Beispiel 2: Technische Frage suchen
在 Stack Overflow 上搜索 MCP 连接错误的解决方案Beispiel 3: Akademische Arbeit suchen
请搜索 arXiv 上关于多智能体协作的最新论文Beispiel 4: Python-Bibliothek suchen
在 PyPI 上搜索 LangChain agents 相关的包Beispiel 5: Entwicklerdiskussion suchen
请搜索 HackerNews 上关于 AI 编程的讨论Beispiel 6: Serverstatus abfragen
查询搜索服务器状态Verwaltungsbefehle
NPM-Befehle
# 查看 SearXNG 状态
npm run status:searxng
# 查看 SearXNG 日志
npm run logs:searxng
# 重启 SearXNG
npm run restart:searxng
# 停止 SearXNG
npm run stop:searxng
# 启动 SearXNG
npm run start:searxng
# 测试搜索服务
npm run test:searxngDocker-Befehle
# 查看容器状态
docker ps | grep wuxing-searxng
# 查看实时日志
docker logs -f wuxing-searxng
# 重启服务
docker restart wuxing-searxng
# 停止服务
docker stop wuxing-searxng
# 启动服务
docker start wuxing-searxng
# 删除并重建
docker stop wuxing-searxng && docker rm wuxing-searxng
# 然后重新运行启动命令Konfigurationsoptionen
Konfiguration des MCP-Servers über Umgebungsvariablen:
Variable | Beschreibung | Standardwert |
| SearXNG-Service-Adresse | |
| Standard-Ergebnisanzahl | 20 |
| Request-Timeout (ms) | 30000 |
Fügen Sie diese Variablen im env-Feld der Claude Code-Konfiguration hinzu, um das Verhalten anzupassen.
Fehlerbehebung
Problem 1: Such-Tools werden nicht angezeigt oder verursachen Fehler
Checkliste:
✅ Läuft der SearXNG-Container?
docker ps | grep wuxing-searxng✅ Funktioniert der SearXNG-Service ordnungsgemäß?
curl http://localhost:18080✅ Ist der Pfad der Konfigurationsdatei korrekt (absoluten Pfad verwenden)?
✅ Ist die Node.js-Version >= 18?
node --version✅ Wurde Claude Code neu gestartet?
Problem 2: SearXNG-Container startet nicht
Prüfung:
Ist Port 18080 belegt?
# Windows netstat -ano | findstr :18080 # Linux/Mac lsof -ti:18080Läuft der Docker-Service?
Container-Logs prüfen:
docker logs wuxing-searxng
Lösung:
# 删除旧容器并重新创建
docker stop wuxing-searxng && docker rm wuxing-searxng
# 然后重新运行启动命令Problem 3: Suche gibt Verbindungsfehler zurück
Mögliche Ursache: SearXNG-Service ist noch nicht vollständig gestartet
Lösung:
# 等待 5-10 秒后重试
# 或重启 SearXNG
docker restart wuxing-searxngProblem 4: Ergebnisse enthalten veraltete Inhalte
Ursache: Zeitfilter hängen von der Unterstützung der Suchmaschine ab
Lösung:
Kürzere Zeitbereiche verwenden (
daystattweek)Explizite Zeitbegriffe in der Query hinzufügen (z. B.
Januar 2025)Kombination verwenden:
请搜索 2025年1月的 React 新特性
Technische Architektur
MCP-Server (Node.js)
Datei:
src/index.jsAbhängigkeiten: @modelcontextprotocol/sdk, axios
Kommunikation: stdio (Standard Input/Output)
Aufgabe: Implementierung des MCP-Protokolls, Weiterleitung von Anfragen an SearXNG
SearXNG (Python/Docker)
Image: searxng/searxng:latest
Port: 18080 (Host) → 8080 (Container)
Konfiguration: searxng/config/settings.yml
Daten: searxng/data/ (Cache)
Aufgabe: Aggregation von über 100 Suchmaschinen
Datenfluss
用户输入
→ Claude Code
→ MCP Server (stdio)
→ HTTP 请求到 SearXNG
→ 并发请求到各搜索引擎
→ 聚合结果
→ 返回给用户Projektstruktur
wuxing-search-mcp/
├── src/ # MCP Server 源码
│ └── index.js # MCP Server 主实现
├── searxng/ # SearXNG 配置
│ ├── config/ # SearXNG settings.yml
│ └── data/ # SearXNG 缓存(自动创建)
├── assets/ # 文档图片
│ └── banner.png # 项目横幅
├── package.json # NPM 包配置
├── docker-compose.yml # Docker Compose 配置
├── install.sh # Linux/Mac 安装脚本
├── install.ps1 # Windows 安装脚本
├── README.md # 英文版
├── README.zh-CN.md # 中文版(本文件)
└── INSTALL.md # 详细安装指南Häufig gestellte Fragen (FAQ)
F: Warum wird Docker benötigt?
A: SearXNG ist ein Python-Projekt und hängt von über 50 Python-Paketen ab. Docker bietet:
Vermeidung komplexer manueller Abhängigkeitsinstallationen
Umgebungsisolierung
Vereinfachte Bereitstellung und Updates
F: Kann man es ohne Docker verwenden?
A: Theoretisch ja, aber nicht empfohlen. Sie müssten:
Python 3.14 installieren
Über 50 Python-Abhängigkeiten manuell installieren
Die Python-Umgebung konfigurieren
Die Docker-Lösung ist einfacher und zuverlässiger.
F: Gibt es ein Limit für die Suche?
A: Nein! Das ist der Kernvorteil dieses Projekts:
Vollständig selbst gehostet
Keine API-Aufrufbeschränkungen
Keine Ratenbegrenzungen
F: Welche Suchmaschinen werden unterstützt?
A: SearXNG unterstützt 245 Suchmaschinen, 89 sind standardmäßig aktiviert.
Aktuell aktivierte 21 Engines:
Kategorie | Suchmaschine |
Allgemeine Suche | Google, Bing, DuckDuckGo, Baidu |
Code-Repositories | GitHub, Hugging Face, GitLab |
Technische Fragen | Stack Overflow |
Paketmanager | npm, PyPI, crates.io, Docker Hub |
Akademische Arbeiten | arXiv, Google Scholar, Semantic Scholar, PubMed |
Entwickler-Community | HackerNews, Reddit, Mastodon |
Entwickler-Dokumentation | MDN Web Docs |
Nachrichtenquellen | Google News |
Weitere verfügbare Engines (können in der Konfiguration aktiviert werden):
Code: Bitbucket, Codeberg, Gitea, SourceHut
Paketverwaltung: RubyGems, Go, Hex, Packagist
Soziales: Lemmy
Video: YouTube, Vimeo, Bilibili
Und mehr...
F: Wie ist die Suchqualität?
A: Hängt von den aktivierten Suchmaschinen ab. Die Standardkonfiguration enthält bereits die wichtigsten Suchmaschinen und bietet eine gute Qualität. Bei Bedarf können Sie searxng/config/settings.yml bearbeiten.
Mitwirken
Beiträge aus der Community sind willkommen! So können Sie uns helfen:
Forken Sie dieses Repository
Erstellen Sie einen Feature-Branch (
git checkout -b feature/amazing-feature)Commiten Sie Ihre Änderungen (
git commit -m 'Add amazing feature')Pushen Sie den Branch (
git push origin feature/amazing-feature)Öffnen Sie einen Pull Request
Möglichkeiten zur Mitwirkung
Verbesserung der Suchmaschinenkonfiguration
Hinzufügen neuer Funktionen zum MCP-Server
Melden von Bugs und Problemen
Vorschlagen neuer Funktionen
Verbesserung der Dokumentation
Teilen Ihres Feedbacks
Ressourcen
📚 Dokumentation
Installationsanleitung - Detaillierte Installationsanweisungen
SearXNG-Dokumentation - Offizielle SearXNG-Dokumentation
MCP-Spezifikation - Model Context Protocol
🌐 Offizielle Website
Wuxing Codes Blog - Aktuelle Updates und Tutorials
💬 Community
GitHub Issues - Probleme melden
GitHub Discussions - Fragen stellen
Lizenz
MIT License - Siehe LICENSE Datei für Details.
Danksagungen
Aufgebaut auf dem Open-Source-Projekt SearXNG
Entwickelt für die Claude Code-Community
Teil des Wuxing Codes-Ökosystems
Mit ❤️ vom Wuxing-Team erstellt
⭐ Geben Sie uns einen Stern auf GitHub — das hilft uns sehr!
Available Tools
2 toolsget_server_infoB
获取搜索服务器信息,包括服务状态、版本等。
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No parameters | |||
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the full burden of behavioral disclosure. It states the tool retrieves information (implying read-only behavior) and lists examples of what information is included (service status, version). However, it doesn't disclose important behavioral traits like whether this requires authentication, has rate limits, returns structured or unstructured data, or has any side effects. For a tool with zero annotation coverage, this leaves significant gaps in understanding how the tool behaves.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single, efficient sentence that states the purpose and provides examples of what information is included. There's no wasted language or unnecessary elaboration. While it could be slightly more structured by separating purpose from examples, it's appropriately sized for a simple tool.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the tool's simplicity (no parameters, no output schema, no annotations), the description provides adequate coverage of what the tool does. It explains the purpose and gives examples of returned information. However, without annotations or output schema, it should ideally provide more behavioral context (like authentication requirements or response format) to be fully complete. The description is minimally viable but has clear gaps in behavioral transparency.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The tool has zero parameters, and schema description coverage is 100% (empty schema is fully documented). With no parameters to explain, the description appropriately doesn't discuss parameters. It focuses on what information is retrieved rather than how to call the tool, which is correct for a parameterless tool. The baseline for zero parameters with high schema coverage is 4.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool's purpose as '获取搜索服务器信息,包括服务状态、版本等' (Get search server information, including service status, version, etc.), which specifies the verb ('获取' - get) and resource ('搜索服务器信息' - search server information). It distinguishes from the sibling tool 'web_search' by focusing on server metadata rather than performing searches. However, it doesn't explicitly differentiate from potential other server-related tools beyond the single sibling.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides no guidance on when to use this tool versus alternatives. It doesn't mention the sibling tool 'web_search' or explain that this is for server diagnostics while 'web_search' is for content retrieval. There's no context about prerequisites, timing, or use cases beyond the basic purpose statement.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
web_searchA
执行网页搜索,返回搜索结果列表。
用途:
搜索技术文档、教程、博客等内容
用于课程开发时收集参考资料
支持任意关键词搜索
参数说明:
query: 搜索关键词(必需)
max_results: 返回结果数量,默认 20,最大 100
category: 搜索类别,可选值:general, images, videos, files, it, map, music, science, social, news
language: 搜索语言,默认 zh-CN
time_range: 时间范围,可选值:day, week, month, year, none(默认)
safesearch: 安全搜索级别,可选值:0, 1, 2(默认 1)
返回格式:
title: 结果标题
url: 结果链接
content: 结果摘要
engine: 搜索引擎来源
score: 相关性评分
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| query | Yes | 搜索关键词 | |
| max_results | No | 返回结果数量(1-100) | |
| category | No | 搜索类别 | general |
| language | No | 搜索语言代码(如:zh、en、all) | all |
| time_range | No | 时间范围 | none |
| safesearch | No | 安全搜索级别(0=关闭, 1=中等, 2=严格) |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the full burden of behavioral disclosure. It describes the return format (title, url, content, engine, score) which is valuable, but doesn't mention important behavioral aspects like rate limits, authentication requirements, pagination behavior, or whether this is a read-only operation. The description adequately covers what the tool does but lacks operational constraints.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is well-structured with clear sections (用途, 参数说明, 返回格式) and every sentence earns its place. It's appropriately sized for a 6-parameter tool with no annotations, providing necessary information without redundancy. The information is front-loaded with the core purpose stated first.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a search tool with 6 parameters, no annotations, and no output schema, the description does a good job covering the essentials. It explains the tool's purpose, provides usage examples, documents all parameters with their semantics, and describes the return format. The main gap is the lack of behavioral constraints (rate limits, authentication, etc.) that would be important for production use.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
With 100% schema description coverage, the baseline is 3. The description adds meaningful context by explaining the purpose of each parameter beyond what's in the schema (e.g., '用于课程开发时收集参考资料' provides context for the query parameter, and the category parameter explanation gives practical use cases). However, it doesn't provide examples or edge case guidance that would elevate it to a 5.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool's purpose with a specific verb ('执行网页搜索' - perform web search) and resource ('搜索结果列表' - search results list). It distinguishes this general web search tool from the only sibling tool (get_server_info) by focusing on external content discovery rather than server information retrieval.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides clear usage contexts with three specific examples (searching technical documentation/tutorials/blogs, collecting reference materials for course development, and supporting arbitrary keyword searches). However, it doesn't explicitly state when NOT to use this tool or mention alternatives for different types of searches beyond the category parameter.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
2 tool updates
v1.0.0- First observed
get_server_info - First observed
web_search
TDQS
Scored across 2 tools
The two tools have completely distinct purposes: get_server_info retrieves server metadata, while web_search performs actual web searches. There is no overlap or ambiguity between them, making it easy for an agent to select the correct tool based on the task.
Both tools follow a consistent verb_noun naming pattern (get_server_info and web_search). The naming is clear, predictable, and adheres to the same convention throughout, with no mixing of styles or deviations.
With only 2 tools, the server feels under-scoped for its stated purpose of supporting web search for tasks like collecting references for course development. While the tools are functional, the count is too low to provide comprehensive coverage, lacking operations like advanced search filtering or result management.
The server covers basic search functionality with web_search and server status with get_server_info, but there are notable gaps. For example, it lacks tools for saving, organizing, or analyzing search results, which would be useful for the described use cases like course development. The surface is functional but incomplete for sustained workflows.
Maintenance
Related MCP Connectors
Web search for AI agents — one tool across 6 engines, routed to the cheapest + cached.
The best web search for your AI Agent
Agent-native search engine with live web research optimized for AI agents.
Google, Bing, DuckDuckGo and Google Maps search results, free without an API key.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityDmaintenanceProvides privacy-focused web search capabilities through SearXNG metasearch engine, enabling web, image, video, and news searches without tracking. Includes comprehensive research tools that aggregate and analyze results from multiple search engines.34MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI agents to perform privacy-respecting web searches through SearXNG, with support for multiple search engines, categories, and advanced filtering options.153 npm27MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA free and unlimited web search server that enables AI models to search, crawl, and research web content using DuckDuckGo without requiring API keys. It features parallel crawling and a smart ranking system to prioritize the most relevant information for complex queries.185 npm4MIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides free web search, content fetching, image search, and deep research via SearXNG, no API keys required.-