websearch-mcpserver

轻量级 Web Search MCP Server — 零 API Key 即可运行

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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。

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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。

更完整的回退链、代理检测与嵌入方式见 docs/architecture.md。

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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：

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核心特性

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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：

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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

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）。

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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 }] }]
  }
}

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搜索模式速览

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。

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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：

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。

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文档导航

各文档均为中文默认，同名 .en.md 为英文版。

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• 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）