Open Agent Search

Name: Open Agent Search
Author: jayanth-mkv

作者：jayanth-mkvバージョン 1.0.5i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.jayanth-mkv/open-agent-search

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント jayanth-mkv で確認済みです
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの7259件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7259件のうち58%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7259件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Open Agent Searchは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（1.0.5）がレジストリに届いたのは26 日前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.js, Python (uv)も必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新

インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

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

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新

インストール

Exa

作者：exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

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