MCP Omnisearch

mcp-omnisearch

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona acceso unificado a Tavily, Brave, Kagi, Exa AI, GitHub, Linkup y Firecrawl a través de cuatro herramientas consolidadas.

Inicio rápido

Instale el servidor publicado con MCPick:

npx mcpick add \
  --name mcp-omnisearch \
  --command npx \
  --args=-y,mcp-omnisearch

MCPick usa Claude Code por defecto. Use --client y --scope para apuntar a otro cliente o agregue el servidor al repositorio actual:

npx mcpick add \
  --name mcp-omnisearch \
  --command npx \
  --args=-y,mcp-omnisearch \
  --client vscode \
  --scope project

Consulte Implementación para conocer los clientes compatibles y las opciones de almacenamiento de credenciales de proveedores.

Para ejecutar desde el código fuente en su lugar:

pnpm install
pnpm run build
node ./dist/index.js

Los proveedores sin claves se omiten y el resto sigue funcionando. Si su cliente admite la expansión de variables de entorno, haga referencia a las claves en lugar de almacenar sus valores en la configuración de MCP:

{
	"mcpServers": {
		"mcp-omnisearch": {
			"command": "npx",
			"args": ["-y", "mcp-omnisearch"],
			"env": {
				"TAVILY_API_KEY": "${TAVILY_API_KEY}",
				"EXA_API_KEY": "${EXA_API_KEY}"
			}
		}
	}
}

Agregue solo las claves de proveedor que use. La sintaxis de expansión y el almacenamiento de secretos son específicos del cliente; consulte Implementación para opciones seguras y orientación sobre el respaldo en texto plano.

Herramientas

web_search

Busque en la web con Tavily, Brave, Kagi, Exa o Kagi Enrichment.

{
	"query": "latest SvelteKit releases",
	"provider": "tavily",
	"limit": 10,
	"search_depth": "advanced",
	"topic": "news",
	"time_range": "month",
	"safe_search": true,
	"include_raw_content": false,
	"auto_parameters": false
}

Los controles de búsqueda se aplican cuando el proveedor seleccionado los admite.

ai_search

Obtenga respuestas de IA con fuentes mediante Kagi FastGPT, Exa Answer, Linkup o Tavily Research. Tavily Research devuelve primero un ID de tarea; pásalo de vuelta como research_id para recuperar el informe.

{
	"query": "Explain the differences between REST and GraphQL",
	"provider": "kagi_fastgpt"
}

github_search

Busque código, repositorios o usuarios de GitHub.

{
	"query": "filename:remote.ts @sveltejs/kit",
	"search_type": "code",
	"limit": 5
}

web_extract

Extraiga, rastree, raspe, resuma o encuentre contenido similar con Tavily, Kagi, Firecrawl o Exa.

{
	"url": "https://example.com/long-article",
	"provider": "tavily",
	"mode": "extract",
	"extract_depth": "advanced",
	"query": "installation requirements",
	"chunks_per_source": 3,
	"format": "markdown"
}

Documentación

• Selección de proveedor — elija proveedores según tarea, clave, modo y capacidad.
• Operadores de búsqueda — matriz de soporte de operadores y ejemplos probados.
• Resultados grandes — comportamiento de respuesta en línea vs. archivo y advertencias de implementación remota.
• Implementación — configuración de cliente MCP, WSL y Firecrawl.
• Solución de problemas — claves, acceso, validación, límites de velocidad y fallos comunes.

Variables de entorno

• TAVILY_API_KEY
• KAGI_API_KEY
• BRAVE_API_KEY
• GITHUB_API_KEY
• EXA_API_KEY
• LINKUP_API_KEY
• FIRECRAWL_API_KEY
• FIRECRAWL_BASE_URL opcional, para Firecrawl autoalojado
• OMNISEARCH_LARGE_RESULT_MODE opcional, file por defecto o inline

Desarrollo

pnpm install
pnpm run build
pnpm test

Por favor, lea CONTRIBUTING.md antes de abrir un PR.

Licencia

Licencia MIT: consulte LICENSE.

Agradecimientos

Construido sobre Protocolo de Contexto de Modelo, Tavily, Kagi, Búsqueda Brave, Exa AI, Linkup y Firecrawl.