Scout
Enables AI agents to perform comprehensive search across 27 search engines including web, academic, code, community, package managers, video, images, podcasts, and maps, with multi-modal support, caching, and security features.
README
Scout
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AI Agent 全能搜索工具
完全免费 · 27 引擎 · 多模态 · MCP 协议
快速开始 · 功能特性 · 搜索引擎 · MCP 工具 · 配置选项
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🎯 为什么选择 Scout?
Scout 是专为 AI Agent 设计的全能搜索工具,通过 MCP 协议提供标准化的搜索接口。
| 特性 | Scout | Tavily | Exa | SerpAPI |
|---|---|---|---|---|
| 免费使用 | ✅ 完全免费 | ❌ 有限额 | ❌ 有限额 | ❌ 付费 |
| 无需 API Key | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 搜索引擎数量 | 26 | 1 | 1 | 1 |
| 多模态搜索 | ✅ 视频/图片/播客 | ❌ | ❌ | ❌ |
| MCP 协议 | ✅ 原生支持 | ❌ | ❌ | ❌ |
| 本地缓存 | ✅ SQLite/Redis | ❌ | ❌ | ❌ |
✨ 功能特性
🔍 27 个搜索引擎
通用搜索 (8) 学术搜索 (4) 代码搜索 (2)
↓ ↓ ↓
社区搜索 (3) 包管理 (3) 知识搜索 (1)
↓ ↓ ↓
新闻搜索 (1) 多模态搜索 (4) 地图搜索 (1)
↓ ↓
YouTube · Bilibili · OpenStreetMap
Unsplash · Podcast
🎬 多模态搜索
- 视频搜索 — YouTube、Bilibili 视频教程
- 图片搜索 — Unsplash 高质量图片
- 播客搜索 — Podcast 节目发现
- 地图搜索 — OpenStreetMap 地点查询
⚡ 高性能架构
- 并发搜索 — asyncio 异步并发,不阻塞
- 智能缓存 — SQLite + FTS5 全文搜索
- 结果合并 — RRF (Reciprocal Rank Fusion) 算法
- 熔断器 — 引擎连续失败自动暂停
🛡️ 安全防护
- SSRF 防护 — DNS 解析 + IP 范围验证
- 并发限制 — Semaphore 控制最大并发数
- 重定向验证 — 每次重定向都检查安全性
🚀 快速开始
安装
# 克隆仓库
git clone https://github.com/duguobao812718-wq/scout.git
cd scout
# 安装依赖
pip install -e .
# 注册到 Claude Code
claude mcp add -s user scout -- python -m src
重启 Claude Code,即可使用 12 个搜索工具。
验证安装
# 列出可用引擎
python -m src --list-engines
# 运行测试
python -m pytest tests/ -v
🔍 搜索引擎
通用搜索
| 引擎 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 最全的搜索结果 | 通用搜索 | |
| Bing | 微软搜索引擎 | 通用搜索 |
| Brave | 隐私保护 | 隐私搜索 |
| DuckDuckGo | 无追踪 | 隐私搜索 |
| Mojeek | 独立索引 | 替代选择 |
| Startpage | Google 隐私前端 | 隐私搜索 |
| Yandex | 俄罗斯搜索引擎 | 俄语内容 |
| SearXNG | 元搜索,多实例 | 自建实例 |
学术搜索
| 引擎 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Semantic Scholar | AI 驱动的学术搜索 | 论文发现 |
| arXiv | 预印本论文 | 最新研究 |
| Google Scholar | 最全的学术搜索 | 论文引用 |
| PubMed | 生物医学文献 | 医学研究 |
代码搜索
| 引擎 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| GitHub | 代码仓库搜索 | 开源项目 |
| StackOverflow | 编程问答 | 问题解决 |
社区搜索
| 引擎 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 社区讨论 | 深度讨论 | |
| HackerNews | 技术新闻 | 技术趋势 |
| Twitter/X | 社交媒体 | 实时动态 |
包管理搜索
| 引擎 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| npm | JS/TS 包 | 前端开发 |
| PyPI | Python 包 | Python 开发 |
| HuggingFace | AI 模型/数据集 | AI 开发 |
多模态搜索
| 引擎 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| YouTube | 视频搜索 | 视频教程 |
| Bilibili | 中文视频 | 技术分享 |
| Unsplash | 图片搜索 | 高质量图片 |
| Podcast | 播客搜索 | 音频内容 |
地图搜索
| 引擎 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| OpenStreetMap | 免费地图 API | 地点查询、地址搜索、POI 搜索 |
🛠️ MCP 工具
| 工具 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
search |
多引擎搜索 | search("Python tutorial") |
fetch |
抓取页面 | fetch("https://python.org") |
fetch_batch |
批量抓取 | fetch_batch([url1, url2]) |
research |
深度研究 | research("What is ML?") |
summarize |
搜索+摘要 | summarize("latest AI news") |
read_doc |
读取 PDF | read_doc("paper.pdf") |
engines |
列出引擎 | engines() |
cache_search |
搜索缓存 | cache_search("Python") |
semantic_search |
语义搜索 | semantic_search("machine learning") |
extract_structured |
提取结构化数据 | extract_structured(url) |
⚙️ 配置选项
环境变量
在项目目录下创建 .env 文件:
# 代理配置(国内用户)
SCOUT_PROXY=http://127.0.0.1:7897
# 缓存后端
SCOUT_CACHE_BACKEND=sqlite # 或 redis
SCOUT_REDIS_URL=redis://localhost:6379/0
# 速率限制
SCOUT_RATE_LIMIT_PER_MINUTE=60
# 安全搜索
SCOUT_SAFESEARCH=moderate # off / moderate / strict
高级配置
# 请求超时
SCOUT_REQUEST_TIMEOUT=15
# 最大结果数
SCOUT_MAX_RESULTS=10
# 缓存 TTL
SCOUT_CACHE_TTL_SECONDS=604800 # 7 天
📊 性能指标
| 指标 | 值 |
|---|---|
| 搜索引擎数量 | 26 |
| MCP 工具数量 | 12 |
| 测试用例数量 | 243 |
| 代码行数 | ~8500 |
| 平均搜索延迟 | < 2s |
| 缓存命中延迟 | < 10ms |
🏗️ 项目结构
scout/
├── src/
│ ├── server.py # MCP 服务器入口
│ ├── config.py # 配置管理
│ ├── cache.py # SQLite 缓存
│ ├── cache_redis.py # Redis 缓存
│ ├── scoring.py # 结果评分
│ ├── suggestions.py # 搜索建议
│ ├── summary.py # 结果摘要
│ ├── ratelimit.py # 限速 + 熔断器
│ ├── engines/ # 26 个搜索引擎
│ │ ├── __init__.py # 引擎基类 + 注册表
│ │ ├── google.py # 通用搜索
│ │ ├── youtube.py # 视频搜索
│ │ └── ...
│ └── fetchers/ # 内容抓取
│ ├── http.py # HTTP 抓取
│ └── documents.py # PDF 解析
├── tests/ # 测试用例
├── pyproject.toml # 项目配置
└── README.md # 本文件
🤝 贡献指南
欢迎贡献新的搜索引擎!添加新引擎只需 3 步:
# 1. 创建 src/engines/myengine.py
from . import JsonApiEngine, register_engine
class MyEngine(JsonApiEngine):
name = "myengine"
def build_url(self, query, max_results, filters=None):
return f"https://api.example.com/search?q={query}"
def parse(self, data):
# 解析返回结果
return [SearchResult(...)]
# 2. 注册引擎
register_engine(MyEngine())
# 3. 在 __init__.py 中导入
from . import myengine
运行测试验证:
python -m pytest tests/ -v
📚 参考项目
- free-search-mcp — 免费搜索 MCP
- mcp-smart-searcher — 多引擎搜索
- exa-mcp-server — 语义搜索
- Agent-Reach — 多平台抓取
📄 许可证
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Scout — 让 AI Agent 看得更远,搜得更广
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A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
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An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
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MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.