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name: "performing-searches" description: "Provides concurrent web search and code search capabilities for Agents with hybrid retrieval. Supports searching multiple keywords simultaneously, Embedding re-ranking to improve relevance to ~80%. Use when users need to search the web, look up programming documentation, or mention SearXNG, MCP search, or local search." version: "1.1.3" author: "sebrinass" tags: ["search", "mcp", "searxng", "agent", "local"] category: "search" env: required: - name: "SEARXNG_URL" description: "SearXNG 实例地址" example: "http://localhost:8080" optional: - name: "EMBEDDING_API_KEY" description: "Embedding API 密钥（启用混合检索）" - name: "EMBEDDING_BASE_URL" description: "Embedding API 端点（OpenAI 兼容）" - name: "EMBEDDING_MODEL" description: "嵌入模型名称" default: "nomic-embed-text" - name: "CONTEXT7_API_KEY" description: "Context7 API Key（代码搜索）" - name: "CONTEXT7_API_URL" description: "Context7 API 地址" default: "https://api.context7.com/v1" - name: "MCP_HTTP_PORT" description: "HTTP 模式端口" default: "3000" - name: "AUTH_USERNAME" description: "Basic Auth 用户名" - name: "AUTH_PASSWORD" description: "Basic Auth 密码" - name: "SEARCH_TIMEOUT_MS" description: "搜索超时（毫秒）" default: "30000" - name: "SEARCH_PAGES" description: "搜索页数" default: "1（混合检索时为3）" - name: "SEARCH_ENGINES" description: "指定搜索引擎（逗号分隔）" - name: "SEARCH_LANGUAGE" description: "搜索语言" default: "all" - name: "HTTP_PROXY" description: "HTTP 代理地址" - name: "HTTPS_PROXY" description: "HTTPS 代理地址" source: "https://github.com/sebrinass/mcp-augmented-search" homepage: "https://github.com/sebrinass/mcp-augmented-search"

Augmented Search

为 Agent 提供高效的本地联网搜索和代码搜索能力。

快速开始

前置条件: SearXNG 实例（必需）

Docker 方式（推荐）:

docker run -d --name searxng -p 8080:8080 searxng/searxng:latest
docker run -d --name augmented-search -p 3000:3000 \
  -e SEARXNG_URL=http://host.docker.internal:8080 \
  ghcr.io/sebrinass/mcp-augmented-search:latest

npm 方式:

npm install -g augmented-search
SEARXNG_URL=http://localhost:8080 augmented-search

提供的工具

search — 思考 + 并发搜索

支持混合检索和链接去重，一次请求最多搜索 3 个关键词。

必填参数：

• thought — 当前思考内容
• thoughtNumber — 当前思考步骤编号
• totalThoughts — 预计总思考步骤数
• nextThoughtNeeded — 是否需要继续思考

可选参数：

• searchedKeywords — 搜索关键词列表（最多 3 个并发）
• site — 限制搜索域名

read — URL 内容提取

读取网页内容，支持 JS 渲染降级和正文提取。

参数：

• urls — URL 数组
• startChar / maxLength — 分页读取
• section — 提取指定章节
• paragraphRange — 段落范围
• readHeadings — 仅返回标题列表

library_search — 搜索编程库

搜索编程库，获取 Context7 兼容的库 ID。

参数：

• query — 用户问题（用于相关性排序）
• libraryName — 库名，如 react

library_docs — 查询库文档

查询库的文档和代码示例。

参数：

• libraryId — 库 ID，如 /facebook/react
• query — 用户问题

配置

必填

变量	说明
SEARXNG_URL	SearXNG 实例地址

常用可选

变量	默认值	说明
EMBEDDING_BASE_URL	-	Embedding API 端点（启用混合检索）
MCP_HTTP_PORT	-	HTTP 模式端口
SEARCH_TIMEOUT_MS	30000	搜索超时（毫秒）

完整配置请参阅 GitHub 仓库配置文档。

性能建议

模式	页数	超时	相关性
纯文本	1	10-15秒	~50%
混合检索	3	30-60秒	~80%

其他建议：

• 搜索关键词并发不超过 3 个
• 在 SearXNG 配置中过滤视频网站以提升结果质量

工具使用示例

使用 mcporter 调用

# 列出工具
mcporter list http://localhost:3000/mcp

# 调用搜索
mcporter call http://localhost:3000/mcp.search \
  thought="搜索测试" \
  thoughtNumber=1 \
  totalThoughts=1 \
  nextThoughtNeeded=false \
  searchedKeywords='["hello world"]'

# 调用 URL 读取
mcporter call http://localhost:3000/mcp.read \
  urls='["https://example.com"]'

# 调用代码库搜索
mcporter call http://localhost:3000/mcp.library_search \
  query="如何使用 React hooks" \
  libraryName="react"

# 调用代码文档查询
mcporter call http://localhost:3000/mcp.library_docs \
  libraryId="/facebook/react" \
  query="useEffect cleanup"

使用 REST API

# 健康检查
curl http://localhost:3000/health

# 搜索
curl -X POST http://localhost:3000/api/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"thought":"测试","thoughtNumber":1,"totalThoughts":1,"nextThoughtNeeded":false,"searchedKeywords":["hello"]}'

# 读取 URL
curl -X POST http://localhost:3000/api/read \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"urls":["https://example.com"]}'

详细安装

完整安装指南请参阅 GitHub 安装文档，包含：

• Docker 完整安装
• npm + 已有 SearXNG
• SearXNG 配置详解
• OpenClaw 集成
• 常见问题

资源链接

• 安装指南 — 完整安装说明
• 配置参考 — 完整环境变量说明
• GitHub 仓库
• SearXNG 文档
• Docker 镜像