MCP

Recherche web native d'agent via un MCP distant

Déployez d'abord le MCP distant en un clic, définissez AGENT_WEB_SEARCH_AUTH_TOKEN, puis laissez l'agent utiliser le même cœur provider-neutral ; la première fois, ne regardez que les results normalisés, sans présumer une API de moteur classique.

Official source · agent-web-search

Install

https://vercel.com/new/clone?repository-url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FJerryLiu369%2Fagent-web-search&env=AGENT_WEB_SEARCH_AUTH_TOKEN

Pour qui

Pour qui veut une recherche web pour un agent IA et accepte d'agréger la recherche native des modèles et des fournisseurs de recherche d'agent, plutôt qu'un moteur classique. Le texte officiel dit Agent-native web search for AI agents — aggregating model-native search and agent search providers, not traditional search engines.

La liste de compatibilité cite Codex CLI, Claude Code, OpenCode, Hermes, plus le shell ordinaire, les applications Python et les remote Streamable HTTP MCP clients.

Convient si vous pouvez faire un déploiement distant et accepter que les requêtes de recherche quittent cette machine. Le texte officiel dit No telemetry, no shared secrets, Provider keys stay in runtime environment variables. L'absence de service de clé API partagé ne signifie ni absence de réseau, ni absence de frontière de confidentialité.

Dépôt : https://github.com/JerryLiu369/agent-web-search

Premier essai en 3 minutes

Suivre uniquement One-click remote MCP. L'entrée de déploiement officielle est https://vercel.com/new/clone?repository-url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FJerryLiu369%2Fagent-web-search&env=AGENT_WEB_SEARCH_AUTH_TOKEN

Prérequis : préparer un jeton réel pour le nom de variable AGENT_WEB_SEARCH_AUTH_TOKEN, sans valeur fictive. La page n'écrit aucune commande de démarrage npx ou pip locale ; ne pas inventer une ligne d'installation.

Un appel à faible risque : une recherche via l'outil MCP natif. Le texte officiel dit a native MCP tool, sans nom de fonction ; l'utiliser comme le même provider-neutral search core.

Signal de succès : des results normalisés. La doc officielle ne liste pas les champs result. Les model-backed providers peuvent aussi renvoyer answer ; la première fois, confirmer seulement que results apparaît.

La recherche distante n'est pas à risque zéro. La requête va vers le service que vous déployez et vers les fournisseurs backend.

Cas d'usage

Cas 1 : chercher une fois avec l'outil MCP natif. Après déploiement et jeton, laisser l'agent chercher et vérifier que le retour est des results normalisés. Ne pas lire l'interface comme l'API native d'un moteur classique.

Cas 2 : quand un backend modèle est actif, regarder aussi answer. Le texte officiel dit Every backend is available through the same MCP tool, CLI, Python API, and normalized results ; model-backed providers may also return an answer. La seconde fois suit le même contrat et confirme seulement si answer apparaît. La page n'écrit pas de nom d'exécutable CLI ; ne pas inventer de ligne de commande.

Limites d'usage

Le même cœur peut aussi s'enseigner à un CLI via un standard Agent Skill, mais le chemin et la commande du fichier skill n'apparaissent pas. Les clés fournisseur restent uniquement dans les variables d'environnement d'exécution.

Le titre du dépôt mentionne free keyless defaults ; le corps exige aussi un jeton d'auth et des clés fournisseur. Sans jeton, ne pas déployer. Ne pas inventer un second nom d'outil MCP.