开源 AI 网络搜索工具:OpenWebSearch MCP 全新升级,支持多引擎 + 流式响应!

开源 AI 网络搜索工具:OpenWebSearch MCP 全新升级,支持多引擎 + 流式响应!

🚀 开源 AI 联网搜索工具:Open-WebSearch MCP 全新升级,支持多引擎 + 流式响应!

💡「让你的 AI 插件真正能联网」—— 不需要 API Key,搜索结果可控、开箱即用!

大家好,我最近开源了一个 AI 插件开发工具 —— Open-WebSearch MCP。这个项目旨在解决 AI 在实际应用中无法联网联网费用高昂的问题,特别适合在 Claude、LangChain、RAG 方案中添加“实时搜索”能力。


🧠 项目亮点一览

多引擎实时搜索

  • 支持 Bing百度ZEEKLOGDuckDuckGoExaBrave(目前 linux.do 暂不支持)
  • 支持HTTP代理配置,轻松解决网络访问限制
  • 支持HTTP代理配置,轻松解决网络访问限制
  • 可配置引擎组合搜索,获取更全面的内容

流式响应(MCP协议)

  • 完美兼容 Claude 插件(MCP)协议
  • 更新为支持 streamableHttpSSE 两种方式返回搜索结果,体验丝滑流畅

文章正文抓取

  • 支持提取 ZEEKLOG 博客文章全文
  • 支持提取 Linux.do(开发中)

完全免费 & 无需 API Key

  • 不再依赖 Bing API / Google Custom Search
  • 可自托管,无额度限制,数据可控

Docker 一键部署

  • 提供 docker-compose 和镜像:ghcr.io/aas-ee/open-web-search

⚙️ 如何使用?

安装非常简单:

git clone https://github.com/Aas-ee/open-webSearch cd open-webSearch npminstallnpm run build node build/index.js 

或者直接使用 Docker 启动:

docker run -d \ --name web-search \ -p 3000:3000 \ -e ENABLE_CORS=true \ -e CORS_ORIGIN=* \ ghcr.io/aas-ee/open-web-search:latest 

配置环境变量说明(可选):

# 启用CORS (默认: false)ENABLE_CORS=true # CORS来源配置 (默认: *)CORS_ORIGIN=* # 默认搜索引擎 (可选值: bing, duckduckgo, exa, brave,默认: bing)DEFAULT_SEARCH_ENGINE=duckduckgo # 启用HTTP代理 (默认: false)USE_PROXY=true # 代理服务器URL (默认: http://127.0.0.1:10809)PROXY_URL=http://your-proxy-server:port 
配合 Claude Dev Extension、Claude Desktop、Cherry Studio 使用效果更佳!

⚙️ MCP 客户端配置指南

💻 Cherry Studio

{"mcpServers":{"web-search":{"name":"Web Search MCP","type":"streamableHttp","description":"Multi-engine web search with article fetching","isActive":true,"baseUrl":"http://localhost:3000/mcp"},"web-search-sse":{"name":"Web Search SSE","type":"sse","description":"SSE version of web search","isActive":true,"url":"http://localhost:3000/sse"}}}

🔍 Claude Dev Extension (VSCode)

{"mcpServers":{"web-search":{"transport":{"type":"streamableHttp","url":"http://localhost:3000/mcp"}},"web-search-sse":{"transport":{"type":"sse","url":"http://localhost:3000/sse"}}}}

💻 Claude Desktop

{"mcpServers":{"web-search":{"transport":{"type":"streamableHttp","url":"http://localhost:3000/mcp"}},"web-search-sse":{"transport":{"type":"sse","url":"http://localhost:3000/sse"}}}}
如果你是 Docker 部署,请把 localhost 换成实际 IP 地址

🧩 MCP 工具支持

🔍 search:多引擎搜索工具

{ query:"Claude 插件开发", limit:5, engines:["bing","ZEEKLOG"]}

✅ 返回结构化数据(标题、URL、摘要、来源)


📄 fetchZEEKLOGArticle:提取 ZEEKLOG 文章全文

{ url:"https://blog.ZEEKLOG.net/xxx/article/details/xxx"}

✅ 获取正文,支持摘要分析、RAG、训练语料等场景


🧪 fetchLinuxDoArticle:抓取 Linux.do 文章(目前不稳定)


📦 CI/CD:支持 Docker 镜像自动构建发布

如果你想 Fork 并发布自己的版本,也完全没问题:

  • 支持 GitHub Actions 自动构建并发布到:
    • GitHub Container Registry(ghcr.io)
    • 阿里云容器镜像服务(可选配置 ACR)

✅ 提供详细 CI/CD 配置文档
✅ 开发者可自由部署在内网、私有云环境下


🧱 后续计划

🛠 支持更多搜索引擎(Google、知乎、Reddit)
🛠 支持文档类内容全文抽取(如微信公众号、掘金)


⭐ 项目地址

🧩 GitHub 地址:https://github.com/Aas-ee/open-webSearch
📦 Docker 镜像:ghcr.io/aas-ee/open-web-search:latest

如果你觉得这个项目对你有帮助,请 Star 一下再走 💖,你的支持是我继续迭代的最大动力!


📣 一句话总结:

「Open-WebSearch MCP:让你的 AI 插件真正实现联网搜索,开源、免费、灵活、强大。」

Read more

IntelliJ IDEA中GitHub Copilot完整使用教程:从安装到实战技巧

IntelliJ IDEA中GitHub Copilot完整使用教程:从安装到实战技巧

IntelliJ IDEA 中 AI 工具 Codex (GitHub Copilot) 完整使用教程 在 IntelliJ IDEA 中,Codex 的能力主要通过 GitHub Copilot 插件体现。它是目前最强大的 AI 编程助手,能够基于 OpenAI Codex 模型提供实时代码建议、业务逻辑实现以及复杂的重构支持。 一、 安装与环境配置 1. 插件安装 1. 打开 IntelliJ IDEA,进入设置:File -> Settings (Windows) 或 IntelliJ IDEA -> Settings (Mac)。 2. 在左侧菜单选择 Plugins,

AI绘画提示词工程:从基础原理到高效实践

快速体验 在开始今天关于 AI绘画提示词工程:从基础原理到高效实践 的探讨之前,我想先分享一个最近让我觉得很有意思的全栈技术挑战。 我们常说 AI 是未来,但作为开发者,如何将大模型(LLM)真正落地为一个低延迟、可交互的实时系统,而不仅仅是调个 API? 这里有一个非常硬核的动手实验:基于火山引擎豆包大模型,从零搭建一个实时语音通话应用。它不是简单的问答,而是需要你亲手打通 ASR(语音识别)→ LLM(大脑思考)→ TTS(语音合成)的完整 WebSocket 链路。对于想要掌握 AI 原生应用架构的同学来说,这是个绝佳的练手项目。 从0到1构建生产级别应用,脱离Demo,点击打开 从0打造个人豆包实时通话AI动手实验 AI绘画提示词工程:从基础原理到高效实践 背景:提示词的重要性与当前痛点 AI绘画模型如Stable Diffusion已经让图像生成变得触手可及,但很多开发者发现,同样的模型在不同提示词下表现差异巨大。常见问题包括: * 语义歧义:模型对抽象词汇理解不一致,比如&

最完整whisperX入门指南:从安装到实现第一个语音识别功能

最完整whisperX入门指南:从安装到实现第一个语音识别功能 【免费下载链接】whisperXm-bain/whisperX: 是一个用于实现语音识别和语音合成的 JavaScript 库。适合在需要进行语音识别和语音合成的网页中使用。特点是提供了一种简单、易用的 API,支持多种语音识别和语音合成引擎,并且能够自定义语音识别和语音合成的行为。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisperX 你还在为语音识别工具安装复杂、识别准确率低、时间戳不精准而烦恼吗?本文将带你从零开始,一步步掌握whisperX的安装配置,并实现你的第一个语音识别功能。读完本文,你将能够:搭建稳定的whisperX运行环境、使用命令行和Python API两种方式进行语音识别、获取精准的单词级时间戳、实现多 speaker 区分标注。 whisperX 简介 whisperX 是一个基于 OpenAI Whisper 的语音识别工具,它在 Whisper 的基础上进行了改进,提供了更精准的单词级时间戳和 speaker 区分功能。

论文AI率太高?八个方法教你30分钟降低AIGC,90%到2.4%亲测有效!

现在写论文的人越来越多,一写就会出现AI率过高的问题,特别是在研究生论文中,使用AI辅助写作已经非常普遍了,但是只要查重一下就会“凉了”,导师直接打回去说AI味太浓,没有自己的想法。 去年我自己也犯过同样的错误,初稿的时候AI率是66%,查重35%,导师说我全是机器的味道,那时候真的很难受。 经过一周的努力之后,一边手动修改一边测试各种工具,最后将AI率从90%以上降到了2.4%,顺利提交并通过了。 今天就来分享一下效果比较好的8个实用方法,在三十分钟内就可以把AI率降低到可以接受的程度,不管是论文、报告还是文案都可以轻松摆脱AI腔。 降AI率的核心是什么? 降AI不是简单的换词,而是去除机器的痕迹,保留主要信息。 很多人以为降低AI率就是用同义词替换,但是结果反而变得很奇怪,专业性也不强了。 其实是在打破AI所固有的模式:固定的句式、过于严谨的逻辑、表达含糊不清没有实质内容。 不用这些套路的话,AI率就会下降,学术上的严谨性也不会受到影响。 方法一:变换语态,长短句交替使用 AI经常使用被动语态以及较长的句子,如“实验数据经过分析后得到的结果”,显得很机械。短