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https://vercel.com/new/clone?repository-url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FJerryLiu369%2Fagent-web-search&env=AGENT_WEB_SEARCH_AUTH_TOKENPara quem
Para quem quer busca web para um agente de IA e aceita agregar busca nativa de modelos e provedores de busca de agente, não um buscador tradicional. O texto oficial diz Agent-native web search for AI agents — aggregating model-native search and agent search providers, not traditional search engines.
A lista de compatibilidade cita Codex CLI, Claude Code, OpenCode, Hermes, além de shell comum, aplicativos Python e remote Streamable HTTP MCP clients.
Serve se você consegue fazer um deploy remoto e aceita que as requisições de busca saiam desta máquina. O texto oficial diz No telemetry, no shared secrets, Provider keys stay in runtime environment variables. Sem serviço compartilhado de API-key não significa sem rede nem sem fronteira de privacidade.
Repositório: https://github.com/JerryLiu369/agent-web-search
Primeira tentativa em 3 minutos
Use só One-click remote MCP. A entrada oficial de deploy é https://vercel.com/new/clone?repository-url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FJerryLiu369%2Fagent-web-search&env=AGENT_WEB_SEARCH_AUTH_TOKEN
Pré-requisito: prepare um token real para o nome de variável AGENT_WEB_SEARCH_AUTH_TOKEN; não preencha um placeholder. A página não escreve um comando local de start npx ou pip; não invente uma linha de instalação.
Uma chamada de baixo risco: uma busca pela ferramenta MCP nativa. O texto oficial diz a native MCP tool, sem nome de função; use como o mesmo provider-neutral search core.
Sinal de sucesso: results normalizados. A documentação oficial não lista campos result. model-backed providers também podem devolver answer; na primeira vez confirme só que results aparecem.
A busca distante não tem risco zero. A consulta vai ao serviço que você implanta e aos provedores de backend.
Casos de uso
Caso 1: buscar uma vez com a ferramenta MCP nativa. Após o deploy e o token, deixe o agente buscar e verifique que o retorno são results normalizados. Não leia a interface como a API nativa de um buscador clássico.
Caso 2: com um backend de modelo ligado, olhe também answer. O texto oficial diz Every backend is available through the same MCP tool, CLI, Python API, and normalized results; model-backed providers may also return an answer. A segunda vez segue o mesmo contrato e só confirma se answer aparece. A página não escreve o nome de um executável CLI; não invente uma linha de comando.
Limites de uso
O mesmo núcleo também pode ser ensinado a um CLI por um standard Agent Skill, mas o caminho e o comando do arquivo de skill não aparecem. As chaves de provedor ficam só em variáveis de ambiente em tempo de execução.
O título do repositório menciona free keyless defaults; o corpo exige ao mesmo tempo token de autenticação e chaves de provedor. Sem token, não implante. Não invente um segundo nome de ferramenta MCP.