RusyaSearch 2.0 🌐 — AI Agent Search & Stealth Browsing Suite

RusyaSearch 2.0 é uma suíte open-source de busca web, navegação anti-bot e extração de Markdown otimizada especificamente para Agentes de IA autônomos (Claude Code, Hermes Agent, Cursor, Aider, OpenCode) e desenvolvedores.

Por que o RusyaSearch existe?
A maioria dos agentes de IA falha ao tentar buscar na internet por três motivos:

1. Requisições HTTP normais caem em CAPTCHAs e bloqueios Cloudflare/Turnstile.

2. Páginas HTML pesadas gastam todo o orçamento de tokens do modelo.

3. Buscadores tradicionais não entregam links diretos de imagens (.png, .jpg, .svg) quando o agente está construindo uma interface web.

O RusyaSearch resolve tudo isso rodando localmente com uma API REST limpa e um servidor MCP (Model Context Protocol) nativo.

🔥 Principais Funcionalidades

1. Motor Tri-Híbrido de Navegação Anti-Bot

O AgentBrowser não depende de um único método. Ele usa uma estratégia em 3 camadas:

• Tier 1 (HTTPx Rápido): Navegação assíncrona veloz com rotação de User-Agents modernos.

• Tier 2 (Playwright Chromium Stealth): Headless browser real que executa JavaScript e burla proteções anti-bot, Cloudflare e Turnstile.

• Tier 3 (Jina Mirror Fallback): Espelho de leitura anti-paywall para garantir 100% de taxa de sucesso na extração.

2. Busca Web & Imagens Diretas via Brave Search

• Web Search sem CAPTCHA: Resultados orgânicos limpos combinando Brave Search + DuckDuckGo SafeSearch OFF.

• Imagens Prontas para <img src="...">: O ImageSearcher decodifica a CDN do Brave em tempo real e retorna a URL direta do arquivo (.png, .jpg, .webp, .svg), resolução e thumbnail. Agentes IA podem inserir imagens reais no código HTML/CSS na hora.

3. Extração de Markdown Limpo (.md)

Converte qualquer página da internet em Markdown sinteticamente limpo, removendo anúncios, scripts, modais de cookies e navegação redundante para economizar tokens do LLM.

4. Suporte Completo a Paginação & Filtros

• Paginação interativa na Interface Web (Página 1, 2, 3...).

• Suporte a filtros por domínio (site:github.com), intervalo de datas (d, w, m, y) e categoria (Web, Notícias, PDFs, ArXiv, GitHub, StackOverflow).

Related MCP server: The Web MCP

🔌 Integração via MCP (Model Context Protocol)

O projeto inclui o servidor mcp_server.py pronto para ser plugado no Claude Code, Hermes Agent ou Cursor.

Configuração no Hermes Agent (~/.hermes/config.yaml)

mcp_servers:
  rusyasearch:
    command: "/caminho/para/RusyaSearch/.venv/bin/python3"
    args: ["/caminho/para/RusyaSearch/mcp_server.py"]
    timeout: 180
    connect_timeout: 30

Configuração no Claude Code / Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "rusyasearch": {
      "command": "/caminho/para/RusyaSearch/.venv/bin/python3",
      "args": ["/caminho/para/RusyaSearch/mcp_server.py"]
    }
  }
}

Ferramentas MCP Expostas

• rusya_search(query, sources, max_results, page) — Busca web meta-search.

• rusya_search_images(query, limit) — Links diretos de arquivos de imagem (.png, .jpg).

• rusya_browse(url, format, js_render) — Acessa URLs com bypass anti-bot e devolve Markdown.

• rusya_extract(url, mode) — Extrai conteúdo estruturado/tabelas em MD.

• rusya_research(topic, depth) — Relatório de pesquisa profunda automatizada.

• rusya_crawl(start_url, max_pages) — Indexador recursivo de sites para busca local.

🚀 Instalação e Uso Local

1. Clonar e Instalar Dependências

git clone https://github.com/SEU-USUARIO/RusyaSearch.git
cd RusyaSearch

# Criar ambiente virtual
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# Instalar dependências e binários do Playwright
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium

2. Iniciar o Servidor

./start.sh

Ou manualmente via Uvicorn (escutando em toda a rede Wi-Fi local 0.0.0.0:8080):

.venv/bin/uvicorn api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8080

• Painel Web: Abra http://localhost:8080 (ou IP da sua máquina na rede local) no navegador.

• Documentação Interativa (Swagger): Acesse http://localhost:8080/docs.

🛠️ Exemplos de API REST

# 1. Pesquisa Web (Página 1)
curl -G "http://localhost:8080/api/v1/agent/search" \
  --data-urlencode "query=inteligencia artificial" \
  --data-urlencode "sources=web"

# 2. Pesquisar Imagens Diretas (.png/.jpg)
curl -G "http://localhost:8080/api/v1/agent/search" \
  --data-urlencode "query=python logo transparent png" \
  --data-urlencode "sources=images"

# 3. Navegar em Site Protegido e Receber Markdown
curl -X POST "http://localhost:8080/api/v1/agent/browse" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url": "https://pt.wikipedia.org/wiki/Python", "render_js": true}'

⚠️ Aviso Legal, Status Experimental & Bugs

Sejamos sinceros: O RusyaSearch é um projeto experimental em constante evolução construído por desenvolvedores para desenvolvedores.

• Pode conter bugs ou quebras pontuais: Como a internet muda constantemente, scrapers e seletores CSS podem quebrar quando sites atualizam seus layouts ou proteções anti-bot.

• Uso Responsável: Esta ferramenta foi criada para fins educacionais, automação de fluxos de agentes de IA e pesquisa em fontes acessíveis publicamente. Respeite os termos de serviço dos sites visitados e arquivos robots.txt quando aplicável.

• Contribuições & Issues: Encontrou um bug ou tem uma melhoria? PRs e relatórios de issues no GitHub são extremamente bem-vindos!

📄 Licença

Distribuído sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.