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FATSEARCH

FATSEARCH

ローカル
fatsearch.comブラウザ自動化506 日前に更新

FATSEARCH について

FATSEARCHは、AIエージェント向けにウェブページ、PDF、文書、GitHub検索結果をキャッシュ付きMarkdownに変換するMCPサーバー兼コマンドラインツールです。まず通常のHTTP取得を試し、設定済みプロバイダーで描画が必要なページや取得が阻まれるページにも対応し、IDでセクションを参照できます。

主な機能

  1. 01ページやファイルをMarkdownに変換
  2. 02結果のキャッシュとセクションID
  3. 03描画・取得制限へのプロバイダー対応
  4. 04ウェブとGitHubの検索
  5. 05取得コスト・時間・トークン数の記録

活用シーン

  1. 01エージェントでJavaScriptページやPDFを読む
  2. 02ページ全体でなく必要なセクションを取得
  3. 03取得コストとトークン使用量を確認
  4. 04エージェントからウェブやGitHubを検索

MCP 対応

FATSEARCHはstdioのMCPサーバーとして`fats(cmd)`ツールを公開します。MCPクライアントはコマンドラインと同じコマンドで、取得、検索、キャッシュ内容の確認を行えます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ
パッケージ
cargofatsearch0.2.4

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

FATSEARCH:AI エージェント向けのウェブ検索版 ripgrep。

エージェントに組み込まれた fetch では読めないページ(JS ページ、PDF)を、独自のプロバイダーキーを使って読み込みます。
ディスク上にクリーンな Markdown として保存し、アウトラインと ID で移動できます。


crates.io npm release license


同じ質問、同じ回答:FATSEARCH がエージェントのコンテキストに入れるのは1,384トークン、Firecrawl はページ全体の112,517トークンです。

同じ質問 · 同じ回答 · コンテキストを81分の1に
それが狙いです。


エージェントが読むページごとに、これだけのコストがかかります

Wikipedia · Rust · モデル入力は100万トークンあたり$2(Claude Sonnet 5.5、2026-10-19)コンテキスト内のトークン数Fetchモデル料金
Firecrawl112,5171クレジット$0.23
Bright Data Unlocker103,6251リクエスト$0.21
Oxylabs Web API102,6091リクエスト$0.21
Tavily Extract97,5040.2クレジット$0.20
Jina Reader94,415無料$0.19
FATSEARCH918$0$0.002

エージェントには短いアウトラインが渡されます。詳しく知りたいときはページ全体ではなく、1つのセクションを読みます。
メニュー、Cookie バナー、ナビゲーション、フッターリンク、トラッキングスクリプトは取り除かれます。
価格、日付、数値は保持されます (loss guard がすべてカウントします)。

ヒント

「無料」の fetch は、モデル側では約100倍のコストがかかります。そして、その後のすべてのターンでもコンテキストに残ります。


チャットにキーが送られることはありません

fats setup <provider> を実行すると、127.0.0.1 上でランダムなトークンに保護された、30分間有効な一度限りのキー入力フォームが開きます。
ブラウザーでそこにキーを貼り付けるため、チャット、モデルのコンテキスト、エージェントのログにキーが残りません。
フォームは別のオリジンからの POST を拒否し、キーをその場で検証して、モード 0600 で保存し、該当するプロバイダーにのみ送信します。

$ fats setup decodo
= setup decodo · waiting for the key at http://127.0.0.1:59802/k/e0c8baba7a5b058947f4fdab97dabb05/decodo · 30 min · $0
tell the user (never ask for the key in chat):
1. open https://dashboard.decodo.com/web-data/playground  (no account yet: https://dashboard.decodo.com/register)
2. Copy the API key shown on the Web Data playground. Do NOT paste it in this chat.
3. open http://127.0.0.1:59802/k/e0c8baba7a5b058947f4fdab97dabb05/decodo , paste the key, press Save
then: fats setup   (when the user says done; end your turn, do not poll · checks it, $0)
link dead (30 min passed)? run fats setup decodo again and give the user the new line 3

fats setup は、まだキー入力を待っているフォーム(! form_waiting decodo · 23 min left · <its URL>)か、期限切れのフォーム(! form_expired decodo · the link the user got is dead → fats setup decodo · new link, same 3 steps)を表示します。 SSH 経由(SSH_CONNECTION または SSH_TTY が設定されている場合)では、ターミナルでキーを貼り付ける方法を示す行がもう1つ表示されます。


## 難しいページについて

fats はまずプレーンな HTTP を試します(無料)。ページが JavaScript のシェル、CAPTCHA、またはアクセス制限に阻まれている場合は、プロバイダーに切り替えます。最も安価なものから試し、ヘッジを行い、すべての呼び出しでコストを追跡します。

$ fats https://www.nytimes.com/ dry:true
nytimes.com/ fetch plain → oxy (after a captcha) → bd ∥ oxyjs after 5s → new u1 · up to $0.0040

$ fats stats
u1 rust-lang.org · Rust Programming Language · plain 230ms $0.0000 · 1.2ktok
u2 en.wikipedia.org · Rust (programming language… · plain 558ms $0.0000 · 40.9ktok

fats stats が示すのはマーケティング文句ではなく、実際の数値です。

難しいページ 38 件 ソーシャル · ニュース · ショッピング · 旅行 · クラシファイド · 検索 · 各 1 回実行

返されたテキストに回答が含まれるまでの時間1 s10 s20 s60 s
FATSEARCH 0.2.0 2026-10-2112191935 /38
Firecrawl 2026-10-160222424
Tavily 2026-10-169171819

FATSEARCH は難しいページをより多く読み取ります。Firecrawl と Tavily は、読み取れたページではより高速です(同じページの中央値:23.7 s 対 4.9 s、23.7 s 対 1.0 s)。読み取りは別の日に実行しました。方法と全行 → · 上の表:1 ページ、6 つのリーダー →

エージェントでのテスト結果 FATSEARCH 0.1.3 · Claude Code 2.1.280、各 1 回実行、2026-10-19

  • 51 のタスクで、FATSEARCH MCP と Firecrawl MCP を比較:正解は 50/51 対 51/51 · 1,000 タスクあたり $15.06 対 $53.48 · 中央値 5.3 s 対 6.7 s · 遅いほうから 10%の所要時間 43.8 s 対 21.5 s。詳細 →
  • Claude Code の WebFetch は npm、Medium、G2 で 403 エラーになりましたが、FATSEARCH は 3 つすべてを読み取りました。詳細 →
  • Wikipedia の 1 ページでオープンソースのリーダーを比較:FATSEARCH は回答までに 1,384 トークンを使用。mcp-server-fetch、Crawl4AI、mcp-searxng、セルフホスト可能な Firecrawl はページ全体で 75k~117k を使用しました。詳細 →
  • 敗北した結果も含む全表:docs/benchmarks.md

はじめに

1 · インストール2 · キー (任意)3 · 接続
brew install fatsearch/tap/fatsearchfats setupclaude mcp add --scope user fats -- fats mcp

または  curl -fsSL https://fatsearch.com/install.sh | sh  ·  Windows:npm i -g fatsearch  ·  cargo install --locked fatsearch  ·  すべてのホスト →

メモ

パッケージ名は fatsearch、コマンド名は fats です(ripgrep → rg と同様です)。Homebrew、npm、インストール スクリプトでは、別名として fatsearch も追加されます。cargo install で追加されるのは fats のみです。 アカウントは不要です。 プロバイダーキーがなくても、fats は通常のリクエストで取得できる内容を読み取ります。ウェブ検索には Oxylabs または Bright Data のキーが必要です。 いずれか 1 つのキー(Oxylabs、Bright Data、または Decodo)があれば、そのプロバイダーを通じてページをレンダリングし、アクセス制限を解除します。


## セットアップ

ターミナルで操作する場合: fats setup を実行します。メニューには(↑↓ Enter)、無料の取得と各プロバイダーの状態が表示され、その後に設定(エージェント接続、キャッシュ、統計、テレメトリー)が表示されます。プロバイダーを選び、キーを貼り付けます(• と文字数で表示されます)。fats は保存前にキーをリアルタイムで確認します。fats setup oxy を実行すると、特定のプロバイダーに直接進めます(bd、decodo、gh も同様です)。

エージェントを使う場合、またはターミナルがない場合: エージェントが fats setup oxy(または bd、decodo、gh)を実行します。プロバイダーのダッシュボードへのリンクと、127.0.0.1 上で一度だけ使えるフォームを表示します。このフォームは30分間開いています。エージェントから URL を受け取り、チャットには決して貼り付けず、ブラウザーでフォームにキーを貼り付けます(表示内容)。その後、エージェントが fats setup を実行してキーを確認します($0)。

キーはキー用ディレクトリ内の auth.json(モード 0600)に保存され、各プロバイダーにのみ送信されます。auth.json が唯一のキーの保存元です。 fats は環境変数からキーを送信しないため、保存したキーがすべての呼び出しで使われます(fats は各キーの末尾4文字を表示します:keys oxy …6XBR · bd none · decodo none · gh none · auth.json)。ブラウザーを使えないマシン(CI、SSH)では、キーをパイプで渡してください:printf %s "$KEY" | fats setup oxy でキーを確認して保存します。キーをすでに環境変数に設定している場合は、一度 fats setup import-env を実行します。キーを確認して、まだ保存されていない場合に限りコピーし、保存済みのキーを置き換えることはありません。キーを置き換えると、古いファイルは auth.json.bak(0600)として保持されます。

プロバイダーキーページ、JS なしページ、レンダリングありウェブ検索
無料(プレーン HTTP、自分の IP)なし$0——
Oxylabs Web APIfats setup oxy(インポート:OXYLABS_WEB_API_KEY)$0.0010$0.0015$0.0010
Bright Data Web Unlockerfats setup bd(インポート:BRIGHTDATA_API_KEY、ゾーン:BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE)—$0.0015$0.0015
Decodo Web Data APIfats setup decodo(インポート:DECODO_AUTH_TOKEN)$0.0010$0.0015—
GitHub(fats gh)fats setup gh で gh CLI のトークンをコピー(インポート:GH_TOKEN)$0——

ページごとの定価です。dry:true と fats stats で使われます。Oxylabs と Bright Data の使用額は fats account で確認できます。Decodo ではこのキーの使用量を確認できないため、表示される $ は定価であり、実際の使用額との照合は行われません。

キーを失わずに無効にする: fats setup oxy off を実行し、再び有効にするには fats setup oxy on を実行します。

無料の取得では自分の接続が使われます: 自分の IP からページごとに1リクエスト、サイトごとに開始できるのは毎秒最大1回です。ページはプロバイダーへのリクエストを購入するのではなく、順番を待ちます。プロバイダーはそれぞれ独自の IP を使い、速度制限はありません。fats setup free off を実行すると、すべてのページがプロバイダーに送られるため、ページごとに料金がかかります。


MCP

ツールは1つ。文字列は1つ。コマンドは同じです。

claude mcp add --scope user fats -- fats mcp                      # Claude Code
codex mcp add fats -- fats mcp                                    # Codex
{"mcpServers": {"fats": {"command": "fats", "args": ["mcp"]}}}   # Cursor, Desktop, …

ツールは fats(cmd) で、カードは約60トークンです。fats u1#3 を知っているエージェントなら、ツール全体を使えます。
MCP Registry:mcp-name: io.github.fatsearch/fats


コマンド

コマンド説明
fats <url>取得 → 整理 → アウトライン作成。u1 としてキャッシュ
fats u1#3セクション3を読む
fats u1 priceページ内を絞り込む
fats u1 links · fats l4番号付きリンク · 1つをたどる
fats rust async runtimeウェブ検索 → 結果を ID で表示
fats gh rust markdownGitHub リポジトリをスター数順に表示
fats ./report.pdfローカルファイル。ページごとに1セクション
fats statsすべての取得について、プロバイダー、ms、料金、トークンを表示
… dry:true実行内容と料金を表示

オプション  limit:20  country:de  js:true  wait:30  fresh:true  ·  すべてを1画面で確認:fats help  ·  うまく使う方法:fats guide


## エージェント向け

エージェントスキルはこのリポジトリでバージョン管理されています(skills/fatsearch/SKILL.md)。コンテキストをあふれさせずにページを読む方法や、fats がない場合のインストール、接続、確認方法が記載されています。

npx skills add fatsearch/fatsearch        # Agent Skills standard: Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI, …
gh skill install fatsearch/fatsearch      # the same through GitHub CLI ≥ 2.90

どちらの CLI もないエージェントは、リリースに固定された以下のファイルを読み込みます。 https://raw.githubusercontent.com/fatsearch/fatsearch/v0.2.4/skills/fatsearch/SKILL.md。 これにより、エージェントはレビュー可能なバージョン管理済みのテキストを確認でき、実行するものがウェブサイトから取得されることはありません。

エージェント向けのプレーンな Markdown ドキュメント:fatsearch.com/llms.txt。


テレメトリー

FATSEARCH は、問題の修正に役立てるため、匿名の使用状況統計を共有します。読んだ内容や検索した内容が共有されることはありません。

  • 送信されないもの: URL、検索内容、ページのテキスト、ファイル、API キー、IP アドレス、ID。
  • 送信されるもの: fatsearch のバージョン、OS、使用したパッケージ(npm、Homebrew、cargo など)、使用したコマンド、エラー、動作したプロバイダー、コードのクラッシュ。

fats telemetry show で送信内容を正確に確認できます。fats setup → Settings → Telemetry、fats setup telemetry off、FATS_TELEMETRY=0 または DO_NOT_TRACK=1 で無効にできます。詳細:docs/telemetry.md


17–21 MB のバイナリ    4 ms で起動    5 ms でキャッシュ済みデータを読み込み    $0 の通常のページ    $0.001–0.0065 の難しいページ(キー 3 つ)

17 MB(macOS arm64)~21 MB(Linux x86_64) · ネイティブ環境では 4 ms、npm の shim では Node の分として約 40 ms 追加
デーモン不要 · ブラウザー不要 · 匿名の使用状況統計(無効化:fats setup telemetry off · FATS_TELEMETRY=0 · DO_NOT_TRACK=1) · 実行ごとの詳細 →


(まだ)できないこと
  • match:near / match:topic:ローカルモデルが必要です
  • スキャンされた PDF の OCR → ! no_text
  • DOCX / XLSX → ! not_in_v1 zip
  • OS のキーチェーン:キーは auth.json に保存されます(モード 0600)
  • リモート MCP:stdio のみ
  • ログイン:ログインが必要なページは引き続きアクセスできません

それぞれ、足りないものと対処方法を説明する ! の行が表示されます。決して黙って処理しません。


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MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。