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。」

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Clawdbot(Moltbot) 飞书机器人配置,体验老板和助手沟通的感觉

Clawdbot(Moltbot) 飞书机器人配置,体验老板和助手沟通的感觉

一、背景说明 Clawdbot可以24小时待命(参考配置方式:Clawdbot(Moltbot) windows安装配置教程(含各种问题处理)),但是网页端使用起来比毕竟没那么方便,然而clawdbot支持多种渠道交互,这也正是这个AI助理的魅力所在,想想飞书发送一个消息,一个任务就完成了,这不就是老板指挥我做事的方式吗,来赶紧体验一波老板的感觉~ 二、飞书机器人创建 飞书开放平台构建机器人:https://open.feishu.cn/ 记录App ID 和 App Secret,一会要用: 三、自动安装插件 项目地址:https://github.com/m1heng/Clawdbot-feishu 这时候,就可以发挥clawdbot的能力了,直接让clawdbot给我安装: 我要安装飞书机器人,帮我按照这个命令安装:Clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu 到这个过程有点慢,安装了好一会没反应,我开始问了: 又过了好一会没反应,

By Ne0inhk

OpenClaw 完整安装与配置文档(包含Minimax/deepseek模型接入、飞书机器人接入)

OpenClaw 完整安装与配置文档 文档说明:本文档适用于 Linux 系统(Debian/Ubuntu 系列),详细梳理 OpenClaw 从基础环境准备、核心程序安装,到模型配置(Minimax/DeepSeek)、飞书渠道对接的全流程,所有交互式配置选项完整呈现,步骤可直接复制执行,适配新手操作。 适用场景:OpenClaw 新手部署、企业内部飞书机器人对接、Minimax/DeepSeek 模型配置 前置说明: 1. 服务器需联网,确保能访问 GitHub、npm、飞书官网; 2. 操作全程使用终端命令行,建议使用远程工具(如 Xshell、Putty)连接服务器; 3. 复制命令时需完整复制,避免遗漏特殊符号; 4. 所有交互式配置选项均完整列出,按文档指引选择即可。 5. 拥有root用户/sudo权限。

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Rokid 手势识别技术深度解析:解锁 AR 无接触交互的核心秘密

Rokid 手势识别技术深度解析:解锁 AR 无接触交互的核心秘密

引言 在聊手势识别前,咱们先搞清楚:Rokid是谁?它为啥能把AR手势做得这么自然? Rokid是国内AR(增强现实)领域的“老兵”了,从2014年成立就盯着一个目标——让AR走进日常。你可能见过它的产品:能戴在脸上的“AR眼镜”Max Pro、能揣在兜里的“AR主机”Station 2、适合专业场景的“Station Pro”,这些设备不是用来“炫技”的,而是想让咱们摆脱手机、手柄的束缚,直接用手“摸”虚拟东西。 而手势识别,就是Rokid给AR设备装的“最自然的遥控器”——比如调大虚拟屏幕像捏橡皮一样捏合手指,翻页像翻书一样挥手。但不同设备、不同开发需求,需要搭配不同版本的SDK(软件开发工具包),这就像“不同型号的手机要装对应版本的APP”。 一、基础认知:先选对版本,避免开发走弯路 Rokid手势识别技术随SDK版本迭代持续优化,不同版本适配的Unity(开发工具)

By Ne0inhk

一、FPGA到底是什么???(一篇文章让你明明白白)

一句话概括 FPGA(现场可编程门阵列) 是一块可以通过编程来“变成”特定功能数字电路的芯片。它不像CPU或GPU那样有固定的硬件结构,而是可以根据你的需求,被配置成处理器、通信接口、控制器,甚至是整个片上系统。 一个生动的比喻:乐高积木 vs. 成品玩具 * CPU(中央处理器):就像一个工厂里生产好的玩具机器人。它的功能是固定的,你只能通过软件(比如按不同的按钮)来指挥它做预设好的动作(走路、跳舞),但你无法改变它的机械结构。 * ASIC(专用集成电路):就像一个为某个特定任务(比如只会翻跟头)而专门设计和铸造的金属模型。性能极好,成本低(量产时),但一旦制造出来,功能就永远无法改变。 * FPGA:就像一盒万能乐高积木。它提供了大量基本的逻辑单元(逻辑门、触发器)、连线和接口模块。你可以通过“编程”(相当于按照图纸搭建乐高)将这些基本模块连接起来,构建出你想要的任何数字系统——可以今天搭成一个CPU,明天拆了重新搭成一个音乐播放器。 “现场可编程”

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