Rivalsearchmcp

RivalSearchMCP

決定論的なリサーチ用 MCP サーバー — ウェブ、ソーシャル、学術、ニュース、コード、ドキュメントをすべて一か所で検索できます。API キー不要、サーバー内で LLM は実行されず、エージェントの連携に適した構造化出力を提供します。

🆓 100％無料のオープンソース — 中核となるツールに API キーやサブスクリプションは不要です。ホスト型サーバーには、公平な利用を目的としたレート制限があります。

できること

RivalSearchMCP は FastMCP 3.x サーバーで、次の情報を検索、取得、スコア付け、比較する9つの特化型ツールを提供します。

• 5つのウェブ検索エンジン（DuckDuckGo、Bing、Yahoo、Mojeek、Wikipedia） — Scrapling による TLS フィンガープリントに安全なフェッチを用いて、並行検索と重複排除を実行
• 9つのソーシャルプラットフォーム（Reddit、Hacker News、Stack Overflow、Dev.to、Medium、Product Hunt、Bluesky、Lobste.rs、Lemmy） — 認証不要
• 5つのニュースソース（Google News、Bing News、The Guardian、GDELT、DuckDuckGo News） — 期間による絞り込みに対応
• 5つの学術データベース（OpenAlex、CrossRef、arXiv、PubMed、Europe PMC）+ 4つのデータセットハブ（Kaggle、HuggingFace、Dataverse、Zenodo）
• GitHub リポジトリ（レート制限機能を内蔵）
• ドキュメント（PDF、Word、テキスト、画像。画像の OCR に対応）
• ウェブサイトの巡回（リサーチ、ドキュメント、マッピングの各モード）

サーバー内では LLM を実行しません。 すべてのツールは決定論的で監査可能な出力を返し、情報の統合は呼び出し元のモデルが行います。構造化出力が役立つツール（content_operations score、find_conflicts）は、人が読みやすい Markdown 表示と解析可能な structuredContent 辞書の両方を含む ToolResult を返すため、エージェントは文章を正規表現で解析することなく、ツールの出力を連携できます。

✅ 役立つ理由

• 1つの接続で9つのツール — 情報ソースごとに別々の MCP サーバーを接続する必要はありません
• 品質の自動スコアリング — すべての結果にティア、新しさ、裏付け、引用のスコア（0～100）が付き、複数の結果を含むすべての応答に総合信頼度シグナルが付きます
• 矛盾の検出 — content_operations find_conflicts は、数値、日付、見解の食い違いを単なる平均化で隠すことなく、独立したシグナルとして複数の情報源から検出します
• エンティティのプロファイル — research_topic(mode="entity") は8つの情報源を並行して検索し、信頼度付きの統合レポートを返します
• 本番環境向けの堅牢性 — ツールごとのタイムアウト、レート制限（セッションあたり100 req/min）、応答サイズ上限、エラーのマスキング、ミドルウェアレベルの可観測性を備えています

💡 クエリの例

接続したら、AI アシスタントに次のように質問してみてください。

「RivalSearchMCP を使って FastAPI と Django を調査してください。両方で research_topic を実行し、最近のニュースを集約し、Reddit と Hacker News の議論を確認し、GitHub で活動を検索し、学術論文を探し、上位の情報源をスコア付けして、それらの間に矛盾があれば提示してください。」

📦 始め方

RivalSearchMCP は FastMCP 上でホストされるリモート MCP サーバーとして動作します。以下の手順に従ってインストールするだけで、すぐに使い始められます。

ライブサーバーに接続する

または、次の設定を手動で追加します。

Cursor の場合：

{
  "mcpServers": {
    "RivalSearchMCP": {
      "url": "https://RivalSearchMCP.fastmcp.app/mcp"
    }
  }
}

Claude Desktop の場合：

• 「設定」→「リモートサーバーを追加」に移動します
• URL を入力します：https://RivalSearchMCP.fastmcp.app/mcp

VS Code の場合：

• 上記の JSON を .vscode/mcp.json ファイルに追加します

Claude Code の場合：

• 組み込みの MCP 管理機能を使用します：claude mcp add RivalSearchMCP --url https://RivalSearchMCP.fastmcp.app/mcp

FastMCP CLI によるローカルインストール

前提条件：

# Install UV (modern Python package manager)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Install FastMCP CLI (optional but recommended)
uv tool install fastmcp

方法 1：ワンコマンドでインストール（最も簡単）

# Clone repository
git clone https://github.com/damionrashford/RivalSearchMCP.git
cd RivalSearchMCP

# Install directly to your MCP client:
fastmcp install claude-desktop server.py   # For Claude Desktop
fastmcp install cursor server.py           # For Cursor
fastmcp install claude-code server.py      # For Claude Code

方法 2：クイック実行（インストール不要）

git clone https://github.com/damionrashford/RivalSearchMCP.git
cd RivalSearchMCP

# Run directly with FastMCP CLI
fastmcp run server.py  # Auto-detects entrypoint, uses STDIO

# Or run in HTTP mode for testing
fastmcp run server.py --transport http --port 8000

方法 3：Inspector を使った開発

# Run with MCP Inspector for testing
fastmcp dev server.py

方法 4：UV の手動セットアップ

git clone https://github.com/damionrashford/RivalSearchMCP.git
cd RivalSearchMCP
uv sync

# Add to Claude Desktop or Cursor config:
{
  "RivalSearchMCP": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/full/path/to/RivalSearchMCP",
      "run",
      "python",
      "server.py"
    ]
  }
}

🛠 利用可能なツール（全 9 種類）

すべてのツールには ToolAnnotations（readOnlyHint、openWorldHint、destructiveHint、idempotentHint）が付与されているため、Claude や ChatGPT などの MCP クライアントは、安全な場合に確認プロンプトを省略できます。また、すべてのツールには timeout= による上限が設定されており、応答しないソースによってクライアントが停止するのを防ぎます。

検索と探索（5 ツール）

• web_search — DuckDuckGo、Bing、Yahoo、Mojeek、Wikipedia を横断して複数の検索エンジンで同時に検索します。Scrapling による TLS フィンガープリント処理で、Cloudflare／Akamai のフロントを回避します。個々のエンジンで障害が発生しても、ほかのエンジンには影響しません。
• social_search — 9 つのプラットフォームに対応します：Reddit、Hacker News、Stack Overflow、Dev.to、Medium、Product Hunt、Bluesky、Lobste.rs、Lemmy。認証は不要です。
• news_aggregation — 5 つのソースに対応します：Google News、Bing News、The Guardian、GDELT、DuckDuckGo News。time_range（day/week/month/anytime）を指定できます。
• github_search — レート制限（認証なしの場合、1 時間あたり 60 件）を組み込んだリポジトリ検索です。README を含めるかどうかを指定できます。
• map_website — research、docs、map の各モードでサイトを巡回し、ページごとの品質スコアと総合的な信頼度指標を返します。

コンテンツ分析（3 ツール）

• content_operations — 1 つのツールで 6 つの操作を実行します：retrieve、stream、analyze、extract、score、find_conflicts。
  • score は URL を階層／鮮度／裏付け／引用の観点から評価し（0～100）、Markdown と構造化 JSON の両方を返します。
  • find_conflicts は 2～10 件のソースを比較し、数値／日付／極性の不一致を信頼度の重み付けとともに提示します。
• research_topic — 2 つのモードがあります：topic（検索＋取得＋関連度順に並べた重要な調査結果）と entity（名前付きエンティティの統合的なクロスソースプロフィールを作成し、ウェブ／ニュース／GitHub／ソーシャル／学術情報を並行して検索）。
• document_analysis — PDF、Word、プレーンテキスト、画像からテキストを抽出します。画像には EasyOCR を使用します（遅延読み込み。セットアップ不要）。上限は 50 MB です。

調査ワークフロー（1 ツール）

• scientific_research — 学術論文とデータセットを検索します。論文プロバイダー 5 種類（OpenAlex、CrossRef、arXiv、PubMed、Europe PMC）とデータセットハブ 4 種類（Kaggle、HuggingFace、Dataverse、Zenodo）に対応します。

プラグイン

RivalSearchMCP は、Claude Code と OpenAI Codex の両方でインストール可能なプラグインとして提供されています。このプラグインはホスト型 MCP サーバー https://RivalSearchMCP.fastmcp.app/mcp を登録するため、リポジトリをクローンしたり、ローカルサーバーを起動したりする必要はありません。

GitHub リポジトリがプラグインマーケットプレイスです。マーケットプレイスを一度追加すれば、どちらか一方または両方のプラグインをインストールできます。

• rival-search-mcp はホスト型 MCP サーバーを登録し、9 つのツールを提供します。
• rival-search-mcp-skills はスタンドアロンのエージェントスキル、リファレンスドキュメント、CLI ヘルパーをインストールします。

Claude Code

ターミナルから：

# 1. Add this repo as a marketplace
claude plugin marketplace add damionrashford/RivalSearchMCP --scope user

# 2. Install the plugin
claude plugin install rival-search-mcp@rivalsearchmcp --scope user

# Optional: install the skill-only plugin
claude plugin install rival-search-mcp-skills@rivalsearchmcp --scope user

Claude Code 内では、同じフローをスラッシュコマンドで利用できます。

/plugin marketplace add damionrashford/RivalSearchMCP
/plugin install rival-search-mcp@rivalsearchmcp
/plugin install rival-search-mcp-skills@rivalsearchmcp

チーム／プロジェクトにインストールする場合は、--scope user の代わりに --scope project を使用するか、マーケットプレイスを .claude/settings.json に追加します。

{
  "extraKnownMarketplaces": {
    "rivalsearchmcp": {
      "source": {
        "source": "github",
        "repo": "damionrashford/RivalSearchMCP"
      }
    }
  }
}

インストール後、/plugin install rival-search-mcp@rivalsearchmcp と /plugin install rival-search-mcp-skills@rivalsearchmcp を使って、どちらか一方または両方のプラグインをインストールします。

インストールすると、Claude Code では MCP ツールが mcp__RivalSearchMCP__* として公開されます。プロンプトの例：

Use RivalSearchMCP to search recent news about open source AI agents.
Use RivalSearchMCP to compare FastAPI and Django across web, GitHub, and academic sources.
Use RivalSearchMCP to retrieve this URL, score the source, and identify conflicting claims.

OpenAI Codex

# 1. Add this repo as a marketplace
codex plugin marketplace add damionrashford/RivalSearchMCP --ref main

# 2. Install the plugin
codex plugin add rival-search-mcp@rival-search-mcp-marketplace

# Optional: install the skill-only plugin
codex plugin add rival-search-mcp-skills@rival-search-mcp-marketplace

インストール後、Codex のセッションを開始または更新し、RivalSearchMCP を使用するよう Codex に依頼します。プロンプトの例：

Use RivalSearchMCP to run web_search for current MCP server comparisons.
Use RivalSearchMCP to research this company across news, GitHub, and social sources.
Use RivalSearchMCP to find scientific papers about retrieval augmented generation.

すでにマーケットプレイスを追加していて、最新のプラグインメタデータを取得する場合：

codex plugin marketplace upgrade

プラグインの構成

plugins/rival-search-mcp/
├── .claude-plugin/
│   └── plugin.json       # Claude Code manifest
├── .codex-plugin/
│   └── plugin.json       # Codex manifest
└── .mcp.json             # Registers https://RivalSearchMCP.fastmcp.app/mcp

plugins/rival-search-mcp-skills/
├── .claude-plugin/
│   └── plugin.json       # Claude Code skill plugin manifest
├── .codex-plugin/
│   └── plugin.json       # Codex skill plugin manifest
└── skills/
    └── rival-search-mcp/ # Agent skill, resources, and CLI helper

マーケットプレイスカタログの場所：

• .claude-plugin/marketplace.json — Claude Code
• .agents/plugins/marketplace.json — Codex

プラグインパッケージ：

• plugins/rival-search-mcp/.claude-plugin/plugin.json — Claude Code マニフェスト
• plugins/rival-search-mcp/.codex-plugin/plugin.json — Codex マニフェスト
• plugins/rival-search-mcp/.mcp.json — ホスト型 MCP サーバーの登録
• plugins/rival-search-mcp-skills/skills/rival-search-mcp/ — 単体で使えるエージェントスキルパッケージ

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エージェントスキル

RivalSearchMCP には Claude Code Agent Skill が付属しています。MCP の設定なしで AI エージェントが 9 個すべてのツールを使える、自己完結型の CLI です。

Claude Code スキルとして使用する

スキルを Claude Code のスキルディレクトリにコピーします：

# Project-level (available when working in this repo)
cp -r skills/rival-search-mcp .claude/skills/

# Global (available in all projects)
cp -r skills/rival-search-mcp ~/.claude/skills/

Claude はスキルを自動的に検出し、ウェブ調査、競合分析、コンテンツの発見を依頼されたときに CLI を使用します。

CLI を直接使用する

CLI は依存関係を内包しているため、uv で実行するだけです：

uv run skills/rival-search-mcp/scripts/cli.py call-tool web_search --query "your query"
uv run skills/rival-search-mcp/scripts/cli.py call-tool social_search --query "AI agents" --platforms reddit
uv run skills/rival-search-mcp/scripts/cli.py call-tool news_aggregation --query "tech news" --time-range week
uv run skills/rival-search-mcp/scripts/cli.py list-tools

スキルの構成

skills/rival-search-mcp/
├── SKILL.md              # Agent instructions (auto-loaded by Claude Code)
├── scripts/
│   └── cli.py            # Standalone CLI with all 9 tools
└── resources/
    ├── search.md         # web_search, social_search, news_aggregation, github_search, map_website
    ├── content.md        # content_operations, document_analysis
    └── research.md       # research_topic, scientific_research

⚡ 主な機能

• マルチエンジン検索：5 つの検索エンジン（DuckDuckGo、Bing、Yahoo、Mojeek、Wikipedia）を使用し、Scrapling 経由で TLS フィンガープリントを安全に扱ったフェッチを実行
• 9 プラットフォームのソーシャル調査：Reddit、Hacker News、Stack Overflow、Dev.to、Medium、Product Hunt、Bluesky、Lobste.rs、Lemmy
• 5 ソースのニュース集約：Google News、Bing News、The Guardian、GDELT、DuckDuckGo News — 時間範囲によるフィルタリングに対応
• 5 つの学術データベース＋4 つのデータセットハブ：OpenAlex、CrossRef、arXiv、PubMed、Europe PMC ＋ Kaggle、HuggingFace、Dataverse、Zenodo
• 決定論的な出力：サーバー内では LLM を実行せず、呼び出し元のモデルが情報を統合します
• 構造化された ToolResult：content_operations score と find_conflicts は、Markdown（人間向け）と解析可能な JSON（エージェントの連携向け）の両方を返します
• 自動品質スコアリング：複数の結果を返すすべてのツールが、項目ごとの品質スコア（0～100）と総合的な信頼度指標を付与します
• 競合の検出：信頼度の重み付けを用いて、ソース間の数値、日付、極性の不一致を検出します
• ドキュメント分析：PDF／Word／テキスト／画像（画像は EasyOCR 経由で自動ダウンロード）
• 本番環境向けの堅牢性：ツールごとのタイムアウト、スライディングウィンドウ方式のレート制限、応答サイズ上限、エラーのマスキング、FastMCP 3.x ミドルウェアスタック
• 認証不要：すべてのツールを API キーや設定なしで利用できます。

💬 よくある質問

RivalSearchMCP は本当に無料ですか？

はい。RivalSearchMCP は MIT License のもとで提供される、無料のオープンソースです。コアツールの利用に有料 API やサブスクリプションは必要ありません。ホスト型サーバーでは公平な利用を目的としたレート制限を適用しています。異なる制限が必要な場合は、セルフホストできます。

API キーは必要ですか？

いいえ。RivalSearchMCP は API キー、認証、設定なしで完全に動作します。URL を追加するだけで、すぐに 9 つすべてのツールを利用できます。

どの MCP クライアントに対応していますか？

RivalSearchMCP は、Claude Desktop、Cursor、VS Code、Claude Code を含む、MCP 対応のあらゆるクライアントで動作します。

セルフホストできますか？

はい。リポジトリをクローンし、uv sync --extra dev を実行してから、fastmcp run（stdio）または fastmcp run --transport http --host 0.0.0.0 --port 8000（HTTP）を実行します。詳しい手順は、上記の「はじめに」セクションをご覧ください。

サーバー内に LLM／リサーチエージェントがないのはなぜですか？

意図的な設計です。サーバーは決定論的で監査可能な出力を返すため、呼び出し元のモデルがそれをもとに推論できます。一貫性のある機械は、情報を統合する機械のように幻覚を起こすことがありません。自律型エージェントのループが必要な場合は、クライアント側で実行してください。

🤝 貢献

貢献を歓迎します！バグの修正、新しいリサーチツールの追加、ドキュメントの改善など、皆さまのご協力に感謝します。

1. プロジェクトをフォークする
2. 機能ブランチを作成する（git checkout -b feature/AmazingFeature）
3. 変更をコミットする（git commit -m 'Add some AmazingFeature'）
4. ブランチにプッシュする（git push origin feature/AmazingFeature）
5. プルリクエストを作成する

💡 問題、フィードバック、サポート

バグを見つけた場合、機能をリクエストしたい場合、または RivalSearchMCP の利用方法を共有したい場合は、ぜひお知らせください！

• バグを報告する — 問題を報告して、改善にご協力ください
• 機能をリクエストする — あると便利な新機能をご提案ください
• ユースケースを共有する — RivalSearchMCP の利用方法をお聞かせください

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帰属表示とライセンス

このプロジェクトは MIT License のもとで提供されるオープンソースです。RivalSearchMCP を利用する場合は、RivalSearchMCP へのリンクを掲載して、クレジットを表示してください。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

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