AI代理搜索：不用API Key，结果本地重排

给AI代理配上网络搜索，通常意味着接第三方搜索API：付钱、申请密钥、调参数。mcpsurfr换了个路子：搜索请求直接发给多个引擎，结果在本地重排。它是个本地运行的MCP服务器（Model Context Protocol，AI模型通过它连接外部工具和数据），把相关网页内容送进LLM的上下文。

流程看图：

mcpsurfr工作流程

LLM发起查询，ddgs在auto模式下同时问几个搜索引擎，跳过被屏蔽的；MobileBERT在NumPy上做本地重排；然后抓取排名靠前的页面，保留正文。

返回结果分两步：Tier 1根据摘要选页面，Tier 2把页面切成段落做BM25关键词匹配，只返回相关段落和来源URL，大约800 token。匹配太少或太多时，进入Tier 3按语义把段落排序。

几个关键特性：

无API key。用ddgs库，auto模式多引擎查询，自动跳过被屏蔽的。
本地重排。一个小MobileBERT模型跑在纯NumPy上，只抓最好的页面。
干净正文。浏览器模拟抓取，去菜单、Cookie横幅、页脚。代码块和表格保留，同一页面不同URL只返回一次。
段落级返回。search返回回答问题的段落，token大概是整页的十分之一。没有好匹配时会问你要不要全文。
会报告遗漏。跳过的页面说明原因（被屏蔽、PDF、重复），截断的页面标记truncated，回退和引擎故障显示warnings。Google经常被屏蔽，会自动回退到auto。
自带技能。服务器提供skill和research prompt，客户端不用配置就知道怎么用。

工具分这么几个：

工具	用途
search	入口，只返回相关段落，传keywords效果更好
rag_search_ddgs	整页文本，原始模式
rag_search_google	走Google，被屏蔽时退回auto
deep_research	多个搜索词跨后端查询，合并去重
deep_research_ddgs / deep_research_google	deep_research的快捷方式

后端支持auto（默认）、brave、duckduckgo、google、grokipedia、mojeek、startpage、wikipedia、yahoo。auto和brave最靠谱。

安装用uv：

{
  "mcpServers": {
    "mcpsurfr": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/nkapila6/mcpsurfr", "mcpsurfr"]
    }
  }
}

或者Docker（支持amd64和arm64）：

{
  "mcpServers": {
    "mcpsurfr": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", "--init", "ghcr.io/nkapila6/mcpsurfr:latest"]
    }
  }
}

整页工具每次调用有40k字符预算（约10k token），想改大小，在服务器配置里加环境变量MCPSURFR_MAX_CHARS，例如80000。在Claude Desktop、Claude Code、Cursor和Goose上测过。

项目是从mcp-local-rag改名来的，老配置还能用，旧命令也保留了。

效果示例：在Claude Desktop里问一个训练数据之后的事情。

example prompt

example result

有网友看了之后说，本地重排能省不少无效请求，“是明智的设计”。也有人关心会不会在两次运行之间缓存页面。项目没有提到缓存。

项目MIT开源，经过MseeP安全审计，欢迎提Issue和PR。GitHub地址：https://github.com/nkapila6/mcpsurfr 。作者是Dan Kornas，他也写AI相关的newsletter，免费订阅：https://dankornas.substack.com