Rust로 작성된 번개처럼 빠른 의사 웹 검색 엔진 API는 AI 에이전트를 위한 MCP 서버로도 작동합니다. 이 프로젝트는 공식 및 비싼 API 키가 필요 없이도 SerpAPI나 Tavily 같은 인기 있는 API를 직접 다중 재생하여 결과를 동시에 스크랩하여 에뮬레이션합니다.

철학

• 성능: tokio로 구동되어 비동기 동시 I/O를 지원합니다.
• 봇 우회: TLS 모방(예: TLS/HTTP2 계층에서 Chrome 124 브라우저 사용 공간을 시뮬레이션)과 함께 rquest를 활용해 표준 HTTP 클라이언트(Rust의 curl_cffi에 해당)보다 차단을 최소화합니다.
• 표준화: DuckDuckGo, Yahoo, Brave HTML 결과를 표준화된 SearchResult JSON 배열로 정규화합니다.

코어 스택

• 악숨
• 도쿄
• RQUEST
• 스크레이퍼

🔍 지원되는 검색 엔진

• DuckDuckGo (기본 표준 검색)
• 야후 (빙 제공)
• 브레이브 서치 (독립 색인)

📁 프로젝트 구조

🤖 요원 기술 및 MCP 지원

이 프로젝트에는 Gemini CLI 및 .agents/ 규칙을 따르는 기타 도구에 대한 내장 AI 에이전트 지원이 포함되어 있습니다.

사용 가능한 기술

SoSearch API

A lightning-fast pseudo Web Search Engine API written in Rust — also works as an MCP server for AI agents. This project emulates popular APIs like SerpAPI or Tavily without needing official and expensive API keys, by multiplexing requests to popular engines directly and scraping the results concurrently.

Philosophy

• Performance: Powered by tokio for async concurrent I/O.
• Bot Bypass: Leverages rquest with TLS impersonation (e.g., simulating a Chrome 124 browser footprint at the TLS/HTTP2 layer) to minimize blocking vs standard HTTP clients (the Rust equivalent of curl_cffi).
• Standardized: Normalizes DuckDuckGo, Yahoo, and Brave HTML results into a standardized SearchResult JSON array.

Core Stack

• Axum
• Tokio
• rquest
• scraper

🔍 Supported Search Engines

• DuckDuckGo (Primary standard search)
• Yahoo (Powered by Bing)
• Brave Search (Independent index)

📁 Project Structure

src/
├── main.rs              # Entry point: HTTP server or MCP mode (--mcp)
├── search.rs            # Shared concurrent search logic
├── mcp.rs               # MCP stdio server (JSON-RPC 2.0)
├── models.rs            # SearchResultItem, SearchResponse structs
└── engines/
    ├── mod.rs            # SearchEngine enum + trait dispatch
    ├── duckduckgo.rs     # DuckDuckGo scraper
    ├── yahoo.rs          # Yahoo scraper (Bing-powered)
    └── brave.rs          # Brave Search scraper
examples/
├── fetch_html.rs        # Download raw HTML for offline debugging
└── test_parser.rs       # Offline CSS selector iteration
.gemini/                 # Gemini CLI agent config
├── GEMINI.md            # Project-level system prompt
├── settings.json        # MCP server configuration
└── skills/              # Project-level agent skills
    ├── sosearch-engine-dev/  # Scraper development workflow
    └── sosearch-api-ops/     # API operations & deployment
.agents/                 # Generic agent config (compatible with multiple AI tools)
└── skills/              # Same skills, alternative discovery path
    ├── sosearch-engine-dev/
    └── sosearch-api-ops/

🤖 Agent Skills & MCP Support

This project includes built-in AI agent support for both Gemini CLI and other tools that follow the .agents/ convention.

Available Skills

MCP Servers

Configured in .gemini/settings.json:

Usage with Gemini CLI