shelpuk-ai-technology-consulting/kindly-web-search-mcp-server

Developer tools

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401 stars 35 forks 品質 90 トレンド 34MIT

Repository Install

Kindly Web Search MCP Server:ウェブ検索+堅牢なコンテンツ検索ツール(Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot、Geminiなど)を利用可能です。

概要

Kindly Web Searchは、AIコーディングエージェントによって生成されるコードの品質を向上させる一連のツールの一部です。Claudeコード生成の品質向上について詳しくはこちらをご覧ください。、、、およびスキルやMCPサーバーをサポートするすべてのエージェントと連携します。もし私たちの作り上げているものを気に入っていただけたら、ぜひ⭐お願いします。これは私たちが続ける大きなモチベーションになっています! - セリーナ - 親切ウェブ検索 - Lad MCP Server - tdd いつも通りお気に入りのAIコーディングエージェント(Claude Code、Codex、Cursorなど)をプロンプトしてください。最後にフォロー$tddを追加します。想像してみてください:Google Cloud BatchでGPUインスタンスで謎めいたエラーをデバッグしています。AIコーディングアシスタントがウェブを検索し、完璧なStackOverflowスレッドを見つけます。素晴らしいですよね?そうでもないです。ほとんどのウェブ検索MCPサーバーがAIに提供しているのは以下の通りです: 疑問はありますが、他の開発者が試した解決策はどこにあるのでしょうか?回避策は?「これが自分には効果があった」というコメントは? それらは存在しません。AIはページをスクレーピングするためにもう一度コールしなければなりません。

概要（AI 翻訳）

ウェブ検索+AIコーディングツール向けの堅牢なコンテンツ検索機能。

Kindly Web SearchはShelpuk AIテクノロジーコンサルティングエージェントスイートの一部であり、AIコーディングエージェントが生成するコード品質を合計で**15〜20%**向上させるツール群です。Claudeコード生成の品質向上についてさらにお読みください。

Claude Code、Codex、Antigravity、Cursor、Windsurf、そしてスキルやMCPサーバーをサポートするすべてのエージェントと連携します。

構成要素	役割
TDD	すべてのコーディングタスクに対してTDD、要件の規律、ピアレビューを強制する
セリーナ	セマンティックコードナビゲーション + 永続プロジェクトメモリ
ウェブ検索をご利用ください ←ここにいる	最新のAPIとパッケージドキュメントはウェブ検索で提供
Lad MCPサーバー	プロジェクト認識型AI設計とコードレビュー

もし私たちの作り上げているものを気に入っていただけたら、ぜひ⭐このリポジトリに*星号をつけてください** — これは私たちの大きなモチベーションになっています!

スイートの使い方

1.MCPサーバーを3台とスキル1つをインストールしてください:

セリーナ
親切ウェブ検索
Lad MCPサーバー
TDD

2.機能リクエスト時にスキルを活用してください:

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

Improve AI-generated code quality by 20%

Web search + robust content retrieval for AI coding tools.

Kindly Web Search is a part of the Shelpuk AI Technology Consulting agentic suite – a set of tools that together improve the code quality produced by AI coding agents by 15–20%. Read more on Claude Code generation quality improvement.

Works with Claude Code, Codex, Antigravity, Cursor, Windsurf, and any agent that supports skills or MCP servers.

Component	Role
tdd	Enforces TDD, requirements discipline, and peer review for every coding task
Serena	Semantic code navigation + persistent project memory
Kindly Web Search ← you are here	Up-to-date API and package documentation via web search
Lad MCP Server	Project-aware AI design and code review

If you like what we’re building, please ⭐ star this repo – it’s a huge motivation for us to keep going!

How to use the suite

1. Install three MCP servers and one skill:

2. Use the skill when requesting a feature:

Prompt your favorite AI coding agent (Claude Code, Codex, Cursor, etc.) as usual. Then just add Follow $tdd in the end.

> Build [your feature description]. Follow $tdd.

Kindly Web Search MCP Server

Why do we need another web search MCP server?

Picture this: You’re debugging a cryptic error in Google Cloud Batch with GPU instances. Your AI coding assistant searches the web and finds the perfect StackOverflow thread. Great, right? Not quite. Here’s what most web search MCP servers give your AI:

{
  "title": "GCP Cloud Batch fails with the GPU instance template",
  "url": "https://stackoverflow.com/questions/76546453/...",
  "snippet": "I am trying to run a GCP Cloud Batch job with K80 GPU. The job runs for ~30 min. and then fails..."
}

The question is there, but where are the answers? Where are the solutions that other developers tried? The workarounds? The “this worked for me” comments?

GitHub で README 全文を見る

インストール

uvx --from git+https://github.com/Shelpuk-AI-Technology-Consulting/kindly-web-search-mcp-server kindly-web-search-mcp-server start-mcp-server

MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →

設定

{
  "mcpServers": {
    "kindly-web-search": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/Shelpuk-AI-Technology-Consulting/kindly-web-search-mcp-server",
        "kindly-web-search-mcp-server",
        "start-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "SERPER_API_KEY": "${SERPER_API_KEY}",
        "TAVILY_API_KEY": "${TAVILY_API_KEY}",
        "SEARXNG_BASE_URL": "${SEARXNG_BASE_URL}",
        "GITHUB_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}",
        "KINDLY_BROWSER_EXECUTABLE_PATH": "${KINDLY_BROWSER_EXECUTABLE_PATH}"
      }
    }
  }
}