Open Agent Search

Name: Open Agent Search
Author: jayanth-mkv

제작자: jayanth-mkv버전 1.0.5i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.jayanth-mkv/open-agent-search

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 jayanth-mkv 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 7258개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7258개 중 58%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7258개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Open Agent Search, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.5)은 26일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js, Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT오늘 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 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