Searchpin

面向 AI Agent 的自托管免费联网搜索 —— 零 API Key，零成本。2026 年，AI 开发的重心正从"能聊天"转向"能自主执行任务"——本地部署的长运行 Agent 将成为主流。当 Agent 需要 7×24 小时持续运行，每一次联网搜索都不能被 API 配额或账单打断。Searchpin 从一开始就为这个场景设计：零外部依赖、零调用限制，Agent 可以无上限地搜索、抓取、验证，开发者不用关心任何成本。

为什么选择 Searchpin

🇨🇳 专为中国网络环境优化

默认接入百度、搜狗、Bing CN、Bing Intl 四条搜索引擎，四路并行查询。全程国内网络直连，无需代理、无需 VPN。大部分海外同类项目依赖 Google、DuckDuckGo、Brave 等引擎，在国内基本不可用。

🧠 语义重排——竞品没有的核心能力

四个引擎返回的所有结果并非简单堆砌，而是通过 embedding 模型按与查询的语义相似度重新排序。你的 AI 拿到的是已经筛选过的高质量结果，不是几十条杂乱链接。在目前免费 MCP 搜索服务器中，具备此能力的屈指可数。

💰 完全零成本、零门槛

无需注册任何账号、无需申请任何 API Key、没有调用次数限制。不依赖任何商业 API，不会哪天突然收费或限制配额——整个链路都在你自己的机器上运行。

🔍 专为现代网页优化

内置 SSR 内容提取，能解析 Next.js、Nuxt 等前端框架渲染的页面，提取 JSON-LD 结构化数据和微数据。普通 HTML 解析面对这类页面只会拿到空白内容。

🛡️ 污染检测 + 交叉验证

自动识别与查询无关的结果并标记。四条独立搜索引擎的结果可交叉验证，让 LLM 参考多个来源做出更可信的判断。

⚡ 工程权衡，性能可控

开发时在每个环节都做了取舍，确保日常使用不拖后腿：

• Token 经济 — 搜索结果只返回标题、URL 和摘要，结构化提取数据紧凑截断。LLM 自行判断哪些页面值得全文抓取，不浪费上下文窗口。
• 响应高效 — 四引擎异步并行查询，总耗时取决于最慢的那个，而非逐个累积。单次搜索通常 1–2 秒完成。
• 内存友好 — 嵌入模型（仅约 118MB）仅在首次使用时通过 hf-mirror.com（HuggingFace 国内镜像）下载一次，之后本地缓存复用。

快速开始

pip install searchpin && searchpin-setup

首次运行会自动通过国内镜像下载嵌入模型（仅约 118MB），仅此一次。

配置

Claude Desktop / Cursor / 任何 MCP 客户端

在 mcpServers 配置中添加：

{
  "mcpServers": {
    "Searchpin": {
      "command": "searchpin-server",
      "args": []
    }
  }
}

VS Code

或手动在 .vscode/mcp.json 中添加：

{
  "servers": {
    "Searchpin": {
      "command": "searchpin-server",
      "args": []
    }
  }
}

Docker

docker run -i --rm ghcr.io/telly6/searchpin:latest

Python API

from searchpin import SearchEngine

engine = SearchEngine()
results = engine.search("Python 3.13 新特性")
page = engine.fetch("https://docs.python.org/3/whatsnew/3.13.html")
engine.close()