Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Self-hosted, Tavily-compatible web search, extract, crawl and map tools for AI agents.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
SEARXNG_URLต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"siftdog": {
"command": "uvx",
"args": [
"siftdog",
"mcp"
],
"env": {
"SEARXNG_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add siftdog --env SEARXNG_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx siftdog mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"siftdog": {
"command": "uvx",
"args": [
"siftdog",
"mcp"
],
"env": {
"SEARXNG_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"siftdog": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"siftdog",
"mcp"
],
"env": {
"SEARXNG_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
SEARXNG_URL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub khsarvar ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.3.0) เข้า registry 39 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
[Website](https://siftdog.com/) · [Benchmark](https://siftdog.com/benchmark/) · [Blog](https://siftdog.com/blog/) · [Hosted waitlist](https://siftdog.com/hosted/)
Siftdog is an open-source, self-hosted web search API for AI agents and LLM apps, and a drop-in replacement for the [Tavily](https://tavily.com) API. It serves the same /search, /extract, /crawl and /map endpoints with the same request and response shapes, so code written for Tavily (including the official Python SDK and the LangChain integration) works against your own server by changing only the base URL. It needs no search API key.
advanced depth fetches each page and returns its most relevant chunksinclude_answer) written by Claude from the retrieved results/mcp or stdio with siftdog mcpPoint the official Tavily clients at your Siftdog server with api_base_url. The key can be any string when auth is disabled, or one of your API_KEYS.
from tavily import TavilyClient
client = TavilyClient(api_key="your-siftdog-key", api_base_url="http://localhost:8000") results = client.search("latest python release", search_depth="advanced", max_results=5) pages = client.extract(urls=["https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25"])
LangChain, through langchain-tavily:
from langchain_tavily import TavilySearch
search = TavilySearch( max_results=5, tavily_api_key="your-siftdog-key", api_base_url="http://localhost:8000" ) search.invoke({"query": "what is BM25 ranking"})
Tested with tavily-python 0.8.4 (search, extract, crawl, map; sync and async) and langchain-tavily 0.2.18 (search, extract).
The full stack, with a SearXNG instance for /search, using the published image:
git clone https://github.com/khsarvar/siftdog && cd siftdog
cp .env.example .env # optional: set API_KEYS and ANTHROPIC_API_KEY docker compose up
Try a search:
curl -s localhost:8000/search -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "latest python release", "search_depth": "advanced"}'
If you set API_KEYS, add -H "Authorization: Bearer ". OpenAPI docs are served at http://localhost:8000/docs.
docker run -p 8000:8000 ghcr.io/khsarvar/siftdog
/extract, /crawl and /map work on their own. For /search, point it at a SearXNG instance with the JSON format enabled: -e SEARXNG_URL=http://your-searxng:8080. Images are published for linux/amd64 and linux/arm64, tagged latest and by version (0.1.0, 0.1).
pip install siftdog
SEARXNG_URL=http://your-searxng:8080 siftdog --port 8000
Configuration is read from environment variables or a .env file (see Configuration).
Siftdog is also an MCP server with four read-only tools: siftdog_search, siftdog_extract, siftdog_crawl and siftdog_map.
Connect to a running Siftdog server (Streamable HTTP at /mcp). With Claude Code:
claude mcp add --transport http siftdog http://localhost:8000/mcp \
--header "Authorization: Bearer " # omit the header if API_KEYS is empty
Or run it locally over stdio with uv, no server needed. SEARXNG_URL is only needed for siftdog_search:
claude mcp add siftdog -e SEARXNG_URL=http://your-searxng:8080 -- uvx siftdog mcp
Claude Desktop (claude_desktop_config.json), Cursor (.cursor/mcp.json) and most other clients take the same command as JSON:
{
"mcpServers": { "siftdog": { "command": "uvx", "args": ["siftdog", "mcp"], "env": { "SEARXNG_URL": "http://your-searxng:8080" } } } }
API keys work as for the REST API: send Authorization: Bearer , or append ?api_key= to the URL for clients that can't set headers (URLs can end up in logs, so prefer the header). The HTTP endpoint only answers requests addressed to localhost unless you list your hostname in MCP_ALLOWED_HOSTS.
| Siftdog | Tavily | Firecrawl | crw | |
|---|---|---|---|---|
| License | MIT | Proprietary (hosted service) | AGPL-3.0 | AGPL-3.0 |
| Self-hosted | Yes | No | Yes | Yes (also a managed API) |
| Tavily-compatible API | Yes | — | No (own API) | No (own API) |
| Search source | SearXNG metasearch | Proprietary | — | SearXNG (bundled) |
| JavaScript rendering | No (static HTML) | — | Yes | Yes (Lightpanda, Chrome fallback) |
| MCP server | Yes (HTTP and stdio) | Yes | Yes | Yes |
| Language | Python | — | TypeScript | Rust |
Measured results: Siftdog vs Tavily search benchmark (reproducible with bench/).
When to pick something else: if you'd rather not run infrastructure, or you want Tavily's neural reranking, use hosted Tavily. If you need JavaScript-rendered pages or a scraping platform with more features, look at Firecrawl or crw. Siftdog is for teams that want the Tavily API on their own servers under a permissive license.
Siftdog is an open-source web search and extraction API for AI agents. It reproduces the Tavily API (/search, /extract, /crawl, /map) on infrastructure you run yourself, using SearXNG for search results, trafilatura for content extraction and BM25 for relevance ranking.
For the four core endpoints, yes. The request and response fields match Tavily's, and the official tavily-python SDK and langchain-tavily work by setting api_base_url. The differences: relevance scores come from BM25 rather than a neural reranker, instructions (crawl/map) and include_image_descriptions (search) are accepted but ignored, and Tavily's /research endpoint isn't implemented.
No. Search results come from SearXNG, which queries public search engines. The only optional key is ANTHROPIC_API_KEY, used when a request sets include_answer.
Yes, through the official langchain-tavily package. Pass api_base_url pointing at your Siftdog server, as in the example above.
Yes. The API server exposes MCP over Streamable HTTP at /mcp, and uvx siftdog mcp runs it over stdio for local clients such as Claude Desktop and Cursor. See Use with MCP clients.
/search return 502 "failing engines"?SearXNG gets its results by querying public search engines (Brave, DuckDuckGo, Google and others), and those engines rate-limit or CAPTCHA an IP that sends many searches. When every engine is failing, Siftdog returns 502 with the engines and reasons, for example failing engines: brave (Suspended: too many requests), duckduckgo (CAPTCHA), rather than an empty result list your agent would mistake for "nothing found". Engines recover on their own, from minutes to about a day. If some engines still work, you get their results and the server logs which engines were down. To reduce blocking, enable more engines in docker/searxng/settings.yml and avoid bursts of identical searches.
Set API_KEYS so only your clients can call it. /extract and /crawl fetch caller-supplied URLs, so Siftdog refuses private, loopback and link-local addresses, checked on every redirect and at connect time against the exact address used, which also stops DNS rebinding.
Yes: pip install siftdog, then run siftdog with SEARXNG_URL pointing at any SearXNG instance with the JSON output format enabled. /extract, /crawl and /map work without SearXNG.
python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install -e ".[dev]"
docker compose up searxng -d # uncomment its ports: in docker-compose.yml first .venv/bin/siftdog # http://127.0.0.1:8000, docs at /docs .venv/bin/pytest # offline test suite .venv/bin/ruff check . && .venv/bin/ruff format .
All endpoints take JSON POST bodies and a Authorization: Bearer header (a legacy api_key body field is also accepted). If API_KEYS is empty, auth is disabled.
| Endpoint | Purpose | Key parameters |
|---|---|---|
/search | Web search | query, search_depth (basic/advanced), topic (general/news), time_range, max_results, chunks_per_source, include_answer, include_raw_content, include_images, include_domains, exclude_domains |
/extract | Clean content from up to 20 URLs | urls, extract_depth, format (markdown/text), include_images |
/crawl | Crawl a site and return page content | url, max_depth, max_breadth, limit, select_paths, exclude_paths, select_domains, exclude_domains, allow_external, format |
/map | List a site's URLs without content | same traversal parameters as /crawl |
Differences from hosted Tavily: instructions (crawl/map) and include_image_descriptions are accepted but ignored; relevance scores come from BM25, not a neural reranker.
Environment variables (see .env.example): API_KEYS, SEARXNG_URL, ANSWER_ENABLED, ANSWER_MODEL, ANSWER_EFFORT, FETCH_TIMEOUT, FETCH_CONCURRENCY, FETCH_MAX_BYTES, ALLOW_PRIVATE_NETWORKS, CRAWL_MAX_LIMIT, MCP_ALLOWED_HOSTS.
MCP_ALLOWED_HOSTS lists the hostnames the /mcp endpoint answers besides localhost, for example search.example.com,search.example.com:*. Requests addressed to any other host get 421, which protects a local server from DNS-rebinding attacks by web pages.
Security: /extract and /crawl make the server fetch caller-supplied URLs. Requests to private, loopback and link-local addresses are blocked (including via redirects) unless ALLOW_PRIVATE_NETWORKS=true. The check runs at connect time against the exact address being connected to, so DNS rebinding can't get around it. Fetches of user URLs ignore HTTP(S)_PROXY, since a proxy would hide the destination address. As defense in depth for hostile multi-tenant deployments, also restrict egress at the network level.
Siftdog is released under the MIT License. The "Siftdog" name is covered separately by the trademark policy: use the code freely, but forks and hosted services need a different name.