Open Agent Search

Name: Open Agent Search
Author: jayanth-mkv

de jayanth-mkvversión 1.0.5i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.jayanth-mkv/open-agent-search

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Search the web, news, images, videos and books, and extract page content for AI agents.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

Conexión: Se ejecuta en tu computadora
Transporte: stdio
Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
El registro no indica ninguna clave que completar.

Necesitas

npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "open-agent-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "open-agent-search",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add open-agent-search -- npx -y open-agent-search mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "open-agent-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "open-agent-search",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "open-agent-search": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "open-agent-search",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub jayanth-mkv, dueña del repo
… Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
… Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
– No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
– No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
… Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

Más estrellas que el 0% de los otros 7258 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 58% de los otros 7258 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7258 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Open Agent Search?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.5) llegó al registro hace 26 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js, Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado hoy

Instalar

Codebase Memory

de DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 20 días

Instalar

Exa

de exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado

Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

Open Agent Search

One self-hostable search and content layer for AI agents and applications.

What is OAS? · Agent setup · Capabilities · Architecture · API surface · Contributing

Set up with your agent

Copy this prompt into your coding agent:

Set up Open Agent Search for this project using

https://github.com/Jayanth-MKV/open-agent-search. Read its README and skills/open-agent-search-setup/SKILL.md. Reuse uv if installed, otherwise install it using the official uv instructions for my OS. Configure the local stdio MCP server with the pinned package and managed Python version from the repository's MCP manifest. Merge the server into this agent's configuration without replacing existing servers. Install the open-agent-search-setup and open-agent-search skills for this agent in project scope. Verify the MCP connection and available tools, then try one web search. Tell me if a client restart is needed. No API key is required.

Installation commands

With Node.js 22+ and uv installed:

npx --yes open-agent-search@1.0.5 --version

npx --yes open-agent-search@1.0.5 mcp

Or start the HTTP API:

npx --yes open-agent-search@1.0.5 serve

The npm launcher uses the pinned Python core. It requires uv on PATH; uv manages Python 3.12 and dependencies.

With uv installed, run the MCP server in an isolated environment:

uvx --python 3.12 --from open-agent-search==1.0.5 oas-mcp

uv can download Python 3.12 when it is missing. The first run downloads dependencies; the client starts and stops this stdio process after configuration.

For a persistent PyPI installation and HTTP server:

uv tool install --python 3.12 open-agent-search==1.0.5

open-agent-search

The HTTP server listens on port 8000 on all interfaces. Use stdio for an agent that only needs local tools.

Install both skills for Codex in the current project:

npx --yes skills add Jayanth-MKV/open-agent-search --skill open-agent-search-setup open-agent-search --agent codex --copy --yes

Replace codex with claude-code, cursor, opencode, or your supported agent. Add --global only for installation across projects. Plugin and manual setup. Use either npm or PyPI above; both start the same Python implementation.

In Claude Code 2.1.275+, install both skills and the MCP configuration in one step:

/plugin install open-agent-search --marketplace Jayanth-MKV/open-agent-search --scope project

What is Open Agent Search?

Open Agent Search (OAS) is an independent retrieval layer for AI agents and applications. It provides one consistent search and content surface across local and deployed integrations.

OAS replaces separate adapters for every search vertical with one consistent tool surface. Run it locally for a single coding agent or deploy the HTTP service for shared agent and application workloads.

Search sources, transports, and client integrations can evolve without changing the repository's core goal: give agents and applications a dependable retrieval boundary they can control.

Connect MCP or HTTP

Add search to Claude Code

claude mcp add oas -- uvx --python 3.12 --from open-agent-search==1.0.5 oas-mcp

Restart Claude Code, then ask it to search the web, news, images, videos, or books. The same uvx command works with Cursor, VS Code, Windsurf, OpenClaw, and other MCP clients.

Generic MCP configuration

"mcpServers": { "open-agent-search": { "command": "uvx", "args": ["--python", "3.12", "--from", "open-agent-search==1.0.5", "oas-mcp"] } } }

Run the HTTP API

uv tool install --python 3.12 open-agent-search==1.0.5

open-agent-search

Make a first search:

curl "http://localhost:8000/api/search/text?q=python+programming&max_results=5"

The server exposes REST endpoints at http://localhost:8000, interactive API docs at /docs, and streamable HTTP MCP at /ai/mcp.

Capabilities

One search layer, multiple transports. Use stdio MCP locally or serve REST and MCP over HTTP.
No provider API key required. Search is powered by the ddgs library.
Self-hostable. Run locally, in Docker, or deploy the HTTP service to Vercel.
Framework-independent. The protocol surface works across major MCP clients and agent stacks.
Production-minded defaults. Typed FastAPI routes, rate limiting, health checks, tests, and deployment guides are included.

Architecture

The local MCP command and the HTTP service share the same search and content capabilities. Choose the connection path that matches where the consuming agent or application runs.

Two deployment paths

Path	Command or endpoint	Best for
Local MCP	`uvx --python 3.12 --from open-agent-search==1.0.5 oas-mcp`	Giving a desktop or coding agent search with no persistent server
HTTP service	`open-agent-search`	Applications, shared agent environments, REST clients, and remote MCP

Search surface

Capability	REST endpoint	MCP availability
Text search	`GET /api/search/text`	Yes
Image search	`GET /api/search/images`	Yes
Video search	`GET /api/search/videos`	Yes
News search	`GET /api/search/news`	Yes
Book search	`GET /api/search/books`	Yes
Unified search	`GET /api/search/all`	Yes
Fetch one page	`GET /api/content/fetch`	Yes
Fetch multiple pages	`POST /api/content/fetch-multiple`	Yes

See the API reference and MCP tool reference for parameters and response shapes.

Privacy model

OAS does not require an OAS account or a search-provider API key, and it can run on infrastructure you control. Search queries still have to reach upstream search providers through DDGS, so this project should not be treated as an anonymity network. Review your deployment logs, network policy, and upstream-provider terms for sensitive workloads.

Install and deploy

From source

git clone https://github.com/jayanth-mkv/open-agent-search.git

cd open-agent-search uv sync uv run open-agent-search

Docker

docker compose up -d

Deployment details: Docker · Vercel

Documentation

Registries and agent discovery

Packages: npm and PyPI.
Local MCP bundle: Smithery. It runs on your machine and requires Node.js 22+ and uv.
MCP Registry namespace: io.github.jayanth-mkv/open-agent-search. The release workflow publishes server.json after both packages are available. Check the registry record.
Agent skills: Open Agent Search and setup are published on ClawHub. You can also install them from GitHub using the commands above. The skills.sh directory discovers skills through real installations; a repository alone does not guarantee a listing.
Glama: glama.json declares the GitHub maintainer. Directory submission and ownership verification require a separate Glama sign-in.

The npm path requires Node.js 22+ and uv. The PyPI path uses uv to manage Python 3.12. This project provides a local server and deployment code; it does not provide a shared hosted search endpoint.

The local MCPB bundle is built with python scripts/build_mcpb.py. It contains the pinned npm launcher and requires Node.js 22+ and uv on PATH. Its first launch downloads the Python core and dependencies. No credentials are bundled.

ClawHub distributes its skill copies under MIT-0, as required by that registry. This repository and its packages remain MIT licensed. GitHub Actions previews skill changes on pushes to main and publishes them on releases when CLAWHUB_TOKEN and the repository variable PUBLISH_CLAWHUB=true are configured. The workflow checks that the authenticated ClawHub owner matches the source repository owner.

Development

uv sync --group dev

uv run pytest uv run ruff check .

Open Agent Search is currently beta software. Bug reports and focused pull requests are welcome; see CONTRIBUTING.md.

License

MIT

Maintained by Xplormity Collective.

Open Agent Search

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Context7

Codebase Memory

Exa

README del creador

Set up with your agent

Installation commands

Or start the HTTP API:

What is Open Agent Search?

Connect MCP or HTTP

Add search to Claude Code

Run the HTTP API

Capabilities

Architecture

Two deployment paths

Search surface

Privacy model

Install and deploy

From source

Docker

Documentation

Registries and agent discovery

Development

License