インストール
https://vercel.com/new/clone?repository-url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FJerryLiu369%2Fagent-web-search&env=AGENT_WEB_SEARCH_AUTH_TOKEN誰向けか
AI エージェントにウェブ検索をさせ、従来の検索エンジンではなく、モデルネイティブ検索とエージェント検索プロバイダの集約を受け入れる人向け。公式は Agent-native web search for AI agents — aggregating model-native search and agent search providers, not traditional search engines と書く。
互換リストは Codex CLI、Claude Code、OpenCode、Hermes、および通常の shell、Python アプリ、remote Streamable HTTP MCP clients を指す。
リモートデプロイを1回でき、検索リクエストがこのマシンを離れるのを受け入れる場合に合う。公式は No telemetry, no shared secrets、Provider keys stay in runtime environment variables と書く。共有 API-key サービスが無いことは、ネットワークが無いことでも、プライバシー境界が無いことでもない。
リポジトリ: https://github.com/JerryLiu369/agent-web-search
3分で最初の試行
One-click remote MCP だけ使う。公式のデプロイ入口は https://vercel.com/new/clone?repository-url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FJerryLiu369%2Fagent-web-search&env=AGENT_WEB_SEARCH_AUTH_TOKEN
前提: 環境変数名 AGENT_WEB_SEARCH_AUTH_TOKEN に対応する本物のトークンを用意する。プレースホルダを埋めない。ページはローカルの npx や pip 起動コマンドを書いていないので、インストール行を自分で足さない。
低リスクな呼び出し: ネイティブ MCP ツールで検索を1回する。公式は a native MCP tool と書くが関数名は無い。同じ provider-neutral search core として使う。
成功の合図: 正規化された results を得ること。公式説明は result フィールドを列挙していない。model-backed providers は answer も返すことがある。最初は results が出ることだけ確認する。
リモート検索はゼロリスクではない。クエリはデプロイしたサービスとバックエンドプロバイダへ行く。
利用事例
事例1: ネイティブ MCP ツールで1回検索する。デプロイとトークン設定の後、エージェントに検索させ、戻りが正規化 results か確認する。インタフェースを従来の検索エンジンのネイティブ API と見なさない。
事例2: モデルバックエンドがオンのとき answer も見る。公式は Every backend is available through the same MCP tool, CLI, Python API, and normalized results と書き、model-backed providers may also return an answer。2回目も同じ契約で、answer が出るかだけ確認する。ページは CLI 実行ファイル名を書いていないので、コマンド行を作らない。
利用上の境界
同じコアは standard Agent Skill 経由で CLI に教えられるが、スキルファイルのパスとコマンドは出ていない。プロバイダ鍵は実行時環境変数にだけ置く。
リポジトリタイトルは free keyless defaults に触れるが、本文は同時に認証トークンとプロバイダ鍵を求める。トークンが無ければデプロイしない。2つ目の MCP ツール名を発明しない。