websearch-mcpserver
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@websearch-mcpserversearch for the latest news on AI regulation in the EU"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
websearch-mcpserver
轻量级 Web Search MCP Server — 零 API Key 即可运行
用 Go 编写的 MCP 搜索服务。内置百度网页、Bing、DuckDuckGo 等通用引擎和 9 个学术引擎,搜索、评分、缓存全部在本地完成。可作为 MCP 工具接入 Claude Code、Qwen Code、Cursor,也可作为 Go 模块嵌入自有服务。
免费、国内可用、结果可直接给 LLM 消费。 无 Key 也能搜;有 Key 才用 Key。
架构一览
分层设计:客户端只面对 4 个 MCP 工具;引擎组由 mode 组装;评分、缓存、代理、抓取都在本进程内完成,查询不会经过第三方聚合服务。
层 | 做什么 |
接入 | Claude Code / Qwen Code / Cursor / HTTP API / 嵌入 Go 模块 |
协议 |
|
编排 |
|
引擎 | 通用:百度网页 / 千帆 / Bing / DDG / Tavily / Exa / AnySearch / 豆包;学术 9 源并行 |
支撑 | SQLite 缓存、系统代理自动检测、webfetch(SSRF 防护)、MinerU、LLM 流式摘要 |
更完整的回退链、代理检测与嵌入方式见 docs/architecture.md。
Related MCP server: Web Researcher MCP
面向 LLM 的工具链
四个工具覆盖联网工作流,结果互相衔接,一次配置全链路可用:
核心特性
能力 | 说明 |
零 Key 搜索 |
|
多引擎融合 | 多种搜索模式、8 个通用引擎 + 9 个学术引擎,主引擎失败自动回退 |
相关性评分 | RRF 融合排名 + 词汇对齐 / 域名品质 / 共识 / 权威 / 时效加分,低分自动裁剪;MMR 打散转载 / 镜像 |
学术搜索 | 9 大学术引擎并行,按引用数 / 期刊权威 / PDF 可用性 / 新鲜度评分;DOI 跨引擎去重 |
网页抓取 |
|
PDF 解析 | 本地 PDF 文本优先提取,扫描件可回退 MinerU OCR |
LLM 摘要 | 可选接入 OpenAI 兼容 API 生成结构化摘要,支持流式推送 |
系统代理 | Clash 等开启系统代理后,海外引擎 / Jina Reader 自动走代理 |
本机控制台 | 可选 |
轻量部署 | 单二进制、无 CGO、引用计数进程管理,可嵌入 Go 模块 |
搜索与评分管线
结果不是原始聚合。多引擎回传后在本地做去重、融合排名和多样性重排,再可选生成摘要:
设计背景与目标
为什么做这个项目
LLM 需要联网搜索,但现成的 MCP 搜索方案不能满足我的偏好和需求:
厂商 MCP 服务(Tavily / Exa 等):要注册 API Key、按量付费(Tavily 约 $8/1k、Exa $7/1k),免费额度有限;数据经过第三方服务器,无法自托管;海外服务国内访问不稳定、支付不便;单一供应商限流 / 宕机无回退;只提供搜索,学术检索、网页抓取、PDF 解析、摘要都要额外接。
自建 SearXNG + MCP 包装:要部署维护一个 Python 服务(Docker、配置、升级),公共实例常被限流 / 封禁;结果是原始聚合,没有为 LLM 优化(无相关性评分、无去重、无摘要);只有通用网页搜索,没有学术引擎、抓取、PDF;代理要手动配置。
所以我从 2026-04 的「百度千帆一个引擎」起步,逐步演进为多引擎融合的通用搜索服务,目标是让搜索成为 LLM 的免费、国内可用、结果可直接消费的基础能力。
与现成方案的差别
维度 | 厂商 MCP(Tavily / Exa) | SearXNG MCP | 本项目 |
成本 | 按量付费,免费额度有限 | 免费但需自托管 | 免费,零配置 |
部署 | 注册即用 | Docker / Python 自建维护 | 单二进制,无 CGO |
国内可用 | 差(海外服务) | 需手动配代理 | 系统代理自动检测 |
供应商容错 | 单一供应商,无回退 | 引擎聚合 | 多引擎 + 自动回退 |
LLM 优化 | 原始结果 | 原始结果 | 本地评分 + 去重 + 可选摘要 |
学术搜索 | 无 | 无 | 9 大学术引擎 |
抓取 / PDF | 需额外接 | 无 | 内置 cleanfetch / pdf_parser |
数据隐私 | 过第三方服务器 | 本地 | 本地 |
设计原则
本地优先,隐私默认 — 搜索、评分、缓存全部在本地完成,查询只发给搜索引擎本身,不经过任何第三方聚合服务。数据不出本地,这是与厂商 MCP(数据过第三方服务器)最本质的区别。
零成本起步,按需付费 — 免费引擎(百度网页 + Bing)零 Key 可用;本地启发式评分不烧 AI token;SQLite 缓存省重复请求。有 Key 才用 Key,不为用不到的能力付费。
丰简由人 — 同一份配置,mode 从 engine(零配置)到 hybrid(全引擎)渐进式选择复杂度;零配置用户和重度用户各取所需,不为复杂度买单。
解耦可组合 — 引擎、模式、工具互不耦合:mode 决定引擎组,4 个工具各自 enabled 开关,Key 可选(sk_list 多 Key 轮询)。配置驱动一切(per-engine 过滤、评分阈值、MMR、屏蔽站点、限流),全部可调,不写死。
面向 LLM 的完整工具链 — 4 个工具覆盖联网工作流:smartsearch → academicsearch → cleanfetch → pdf_parser,结果互相衔接,一次配置全链路可用。
场景化优化 — 针对真实使用场景:学术搜索(9 引擎 + 引用 / 期刊 / PDF 评分)、国内网络(直连 + 系统代理自动检测)、扫描件 PDF(MinerU OCR 回退)、时效性查询(time_range)。
快速开始
# 1. 下载二进制: https://github.com/daidaiJ/websearch-mcpserver/releases
# 2. 启动(无需手写配置,无需 API Key)
# Windows 开机自启动 可选
./websearch-mcpserver.exe install
#
# 首次 install 会在可执行文件目录自动生成一份可编辑的预设 config.yaml 和 autostart.vbs
./websearch-mcpserver start
# 或者点击
autostart.vbs
# 3. 注册到 MCP 客户端(见 docs/installation.md)「零配置」= 首次启动自动生成与
config.example.yaml相同的预设config.yaml,改端口 / Key / 模式都改这一份文件。默认只监听127.0.0.1;开放网卡(host: 0.0.0.0)时建议配置auth_token保护业务端点。
或通过 MCP Hooks 实现会话自动启停(Qwen Code 示例,完整说明见 docs/installation.md):
{
"hooks": {
"SessionStart": [{ "matcher": "*", "hooks": [{ "type": "command", "command": "/path/to/websearch-mcpserver start", "timeout": 10000 }] }],
"SessionEnd": [{ "matcher": "*", "hooks": [{ "type": "command", "command": "/path/to/websearch-mcpserver stop", "timeout": 10000 }] }]
}
}搜索模式速览
模式 | 说明 | 需要 Key |
| 百度网页搜索 + Bing(代理可用时加入 DuckDuckGo) | 无需 |
| 百度千帆搜索,失败回退百度网页搜索 | 可选 |
| API Key 池轮转:每次只调一个供应商,失败自动切换,支持 round-robin / priority / weighted | 各 Key 可选 |
| Tavily Search API(获取 Key) |
|
| Exa Web Search API(获取 Key) |
|
| AnySearch API(获取 Key) |
|
| 豆包联网搜索 Global / Custom(获取 Key) |
|
| 全引擎混合(Anysearch + 百度 + Tavily + Exa + 豆包(有 Key 时) + Bing + DuckDuckGo 等) | 各 Key 可选 |
无 Key 时自动降级为
engine模式。各模式与引擎的详细说明见 docs/search.md。
本机控制中心(可选,默认关闭)
完整配置参考(快捷方式落位、品牌关于块、全部键与默认值)见 docs/dashboard.md。
dashboard.enabled: true 后,本机浏览器访问 http://127.0.0.1:8338/dashboard/,可以看到四个页面:

页面 | 能看到什么 |
总览 | KPI(成功调用含总数与缓存命中 / 失败 / 平均耗时)、系统状态(含熔断中数量)、运行配置、四个工具模块的观测状态、客户端用量归组 |
事件 | Provider 事件流(最近 20 条,独立页):时间 / 来源 / 状态 / 耗时 / 结果数 / 主题语言 / 关键词 / 错误摘要 |
搜索源 | 每个来源的健康、最近 20 次结果、失败构成(如 |
调用记录 | 工具与来源分列;可按层级 / 状态 / 工具 / 来源 / 错误类型筛选;工具行可点 request id 展开这次调用的来源链 |
设置 | 备份当前 YAML 后写入白名单配置(模式、超时、阈值、熔断时长等),密钥永不回显;外观主题与高级操作合并为「外观与维护」卡片 |
行为边界:
被动观测:只记录真实 MCP 调用产生的元数据,不主动探测、不伪造数据;未调用过的工具也显示「可调用 · 尚无观测」。
失败分类 + 置信度:失败归类为限流 / 验证码 / 访问被拒 / 超时 / 网络 / 解析 / 无结果;样本少于 5 次标记「样本不足」,连续 3 次失败才显示熔断,只报告不干预调用。
请求级调用链:一次工具调用与其触发的来源事件共享 request id,回答「这次结果是谁给的、谁失败了」。
启用方式:把 dashboard.example.yaml 复制为主配置同目录的 dashboard.yaml(推荐),或在 config.yaml 追加 dashboard: 块:
dashboard:
enabled: true
storage_path: ./data/dashboard.db
retention_days: 30 # 明细保留天数,每日汇总长期保留
secrets_path: ./data/dashboard-secrets.json # 私密覆盖文件,接口不返回原值
# admin_password / allowed_networks / quotas / brand 见 dashboard.example.yaml首次 start / install 会自动生成这份文件并默认启用(含随机本机管理员口令);不需要时改 enabled: false 或删除该文件并重启,运行时即回到零遥测开销。独立文件按字段覆盖主配置,删除它并重启即完整回退;管理员口令、访问网段、额度、品牌主题只能写在 dashboard.yaml,WebUI 无法读取或修改。重启后生效;桌面快捷方式(install 创建)双击即「lazy 启动」:先拉起服务再打开控制台。机器可读出口(只读,不触发搜索):
curl http://127.0.0.1:8338/__admin/api/providers # 每个来源的状态机与失败构成
curl http://127.0.0.1:8338/__admin/api/metrics # Prometheus 文本指标数据与隐私
只保存脱敏元数据:查询以哈希 + 主题 + 语言 + 关键词落库,完整查询与 URL 不写入数据库;错误文本在服务端先把 URL / 邮箱 / 疑似密钥替换为占位符再截断落库。
密钥保存在独立的私密覆盖文件,页面与接口永不回显原值——是服务端不出网,不是前端掩码;配置页内置各供应商「获取 Key」直达链接。
默认仅本机 loopback 可访问;
allowed_networks放行的网段只读。写操作(设置 / 密钥 / 重启 / 清缓存 / 额度管理)需dashboard.admin_password且仅限本机,口令不可经 WebUI 修改。总览页「客户端用量」按接入的 MCP 客户端归组展示(识别来源:initialize 握手的 clientInfo 与 User-Agent,仅用于本机展示分组,不影响搜索)。
不发起任何主动探测。
完整配置项见 docs/configuration.md。
文档导航
文档 | 内容 |
安装部署(二进制 4 平台 / GHCR linux amd64+arm64 / 源码 / 客户端注册)、运维与排障 | |
完整配置参考、环境变量覆盖、默认值速查 | |
搜索模式详解、引擎对照、相关性评分、MCP 工具参数 | |
架构设计、回退链、代理检测、缓存、Go 模块嵌入、web-researcher 扩展 | |
Go Module API 与 HTTP API(MCP / SearXNG / Admin 端点) | |
版本变更日志 |
相关项目
web-researcher — 配套 Qwen Code 扩展,将网络调研卸载到子智能体,保持主模型上下文干净(详见 docs/architecture.md)
This server cannot be deployed
Maintenance
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Free web search for AI agents. No API key required. Hosted MCP in active development.
Multi-engine search for AI agents. Trust scoring, local corpus, MCP-native. Self-hostable, BYOK.
Search GitHub, npm, PyPI, StackOverflow, ArXiv from one MCP — built for coding agents.
Your agent needs the open web — searched by more than one engine, and read as clean markdown rather than raw HTML. **What you can ask for** • "Search this question with two providers and tell me where they disagree." • "Scrape these 40 URLs into markdown, in one batch." • "Crawl this documentation site and give me every page." • "Do deep research on this topic and cite the sources." • "Find the academic papers behind this claim." **How to use it** Point any MCP client at https://mcp.aisa.one/search/mcp and sign in with OAuth — there is no key to create or paste. 30 tools across several independent providers: Tavily and Exa search, answers, contents and agent runs; Firecrawl scrape, batch scrape, crawl, map and search; Perplexity Sonar, Sonar Pro, reasoning and deep research; Oxylabs AI search and LLM jobs; OpenAI and Anthropic web search; and scholarly search. **Why this rather than the source** Several independent indexes behind one account, because one engine's blind spot is not visible from inside it. **It is also a door to the rest** The same login reaches 26 sources and 580+ operations. Find the page here, then ask the same agent who links to it or how much traffic it gets — without adding a second server. **What it costs** Finding and inspecting an operation is free. Running one is billed per call at API prices, with no seat and no monthly minimum, and every call takes max_price_usd so an agent cannot overspend by accident. **Where else it reaches** https://mcp.aisa.one/seo-serp/mcp for the Google results page itself, https://mcp.aisa.one/seo-serp-other-engines/mcp for Bing, Baidu and Naver.
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