Open Agent Search

Open Agent Search

AI エージェントやアプリケーション向けの、セルフホスト可能な検索・コンテンツレイヤーです。

OAS とは？ · エージェントのセットアップ · 機能 · アーキテクチャ · API サーフェス · コントリビューション

エージェントでセットアップする

このプロンプトをコーディングエージェントにコピーしてください。

Set up Open Agent Search for this project using
https://github.com/Jayanth-MKV/open-agent-search. Read its README and
skills/open-agent-search-setup/SKILL.md. Reuse uv if installed, otherwise
install it using the official uv instructions for my OS. Configure the
local stdio MCP server with the pinned package and managed Python version
from the repository's MCP manifest. Merge the server into this agent's
configuration without replacing existing servers. Install the
open-agent-search-setup and open-agent-search skills for this agent in
project scope. Verify the MCP connection and available tools, then try
one web search. Tell me if a client restart is needed. No API key is required.

インストールコマンド

Node.js 22+ と uv をインストールした状態で：

npx --yes [email protected] --version
npx --yes [email protected] mcp
# Or start the HTTP API:
npx --yes [email protected] serve

npm ランチャーは、固定バージョンの Python コアを使用します。PATH 上に uv が必要です。uv が Python 3.12 と依存関係を管理します。

uv をインストールした状態で、分離された環境で MCP サーバーを実行します。

uvx --python 3.12 --from open-agent-search==1.0.5 oas-mcp

uv は、Python 3.12 がない場合にダウンロードできます。初回実行時に依存関係がダウンロードされ、設定後、クライアントがこの標準入出力プロセスを起動・停止します。

PyPI から永続的にインストールして HTTP サーバーを実行する場合：

uv tool install --python 3.12 open-agent-search==1.0.5
open-agent-search

HTTP サーバーは、すべてのインターフェースでポート 8000 をリッスンします。ローカルツールのみを必要とするエージェントには、標準入出力を使用してください。

現在のプロジェクトに、Codex 用の両方のスキルをインストールします。

npx --yes skills add Jayanth-MKV/open-agent-search --skill open-agent-search-setup open-agent-search --agent codex --copy --yes

codex を claude-code、cursor、opencode、またはサポート対象のエージェントに置き換えてください。プロジェクトをまたいでインストールする場合のみ、--global を追加してください。プラグインと手動セットアップ。上記の npm または PyPI のいずれかを使用してください。どちらも同じ Python 実装を起動します。

Claude Code 2.1.275+ では、両方のスキルと MCP 設定を一度にインストールできます。

/plugin install open-agent-search --marketplace Jayanth-MKV/open-agent-search --scope project

Open Agent Search とは？

Open Agent Search（OAS）は、AI エージェントやアプリケーション向けの独立した検索レイヤーです。ローカル環境とデプロイ済みの連携機能で、一貫した検索・コンテンツサーフェスを提供します。

OAS は、検索分野ごとに個別のアダプターを用意する方式を、共通のツールサーフェスに置き換えます。単一のコーディングエージェント向けにローカルで実行することも、HTTP サービスをデプロイしてエージェントやアプリケーションの共有ワークロードに対応することもできます。

検索ソース、トランスポート、クライアント連携は進化しても、リポジトリの基本目標は変わりません。エージェントやアプリケーションが制御できる、信頼性の高い検索境界を提供します。

MCP または HTTP に接続する

Claude Code に検索機能を追加する

claude mcp add oas -- uvx --python 3.12 --from open-agent-search==1.0.5 oas-mcp

Claude Code を再起動し、ウェブ、ニュース、画像、動画、書籍を検索するよう依頼してください。同じ uvx コマンドは、Cursor、VS Code、Windsurf、OpenClaw、その他の MCP クライアントでも使用できます。

{
  "mcpServers": {
    "open-agent-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--python", "3.12", "--from", "open-agent-search==1.0.5", "oas-mcp"]
    }
  }
}

uv tool install --python 3.12 open-agent-search==1.0.5
open-agent-search

最初の検索を実行します。

curl "http://localhost:8000/api/search/text?q=python+programming&max_results=5"

サーバーは http://localhost:8000 で REST エンドポイント、/docs で対話型 API ドキュメント、/ai/mcp でストリーミング可能な HTTP MCP を提供します。

機能

• 1 つの検索レイヤーで複数のトランスポートに対応。 ローカルでは stdio MCP を使用するか、HTTP 経由で REST と MCP を提供します。
• プロバイダーの API キーは不要です。 検索には ddgs ライブラリを使用します。
• セルフホスト可能。 ローカルや Docker で実行するほか、HTTP サービスを Vercel にデプロイできます。
• フレームワークに依存しません。 プロトコルのインターフェースは、主要な MCP クライアントやエージェントスタックで利用できます。
• 本番運用を考慮したデフォルト設定。 型付きの FastAPI ルート、レート制限、ヘルスチェック、テスト、デプロイガイドが含まれています。

アーキテクチャ

ローカル MCP コマンドと HTTP サービスは、同じ検索機能とコンテンツ機能を共有します。利用するエージェントやアプリケーションの実行場所に合った接続方法を選択してください。

2 つのデプロイ方法

検索機能

パラメーターとレスポンスの形式については、API リファレンスおよびMCP ツールリファレンスを参照してください。

プライバシーモデル

OAS アカウントや検索プロバイダーの API キーは不要で、管理下にあるインフラストラクチャで実行できます。ただし、検索クエリは DDGS 経由で上流の検索プロバイダーに送信する必要があるため、このプロジェクトを匿名化ネットワークとして扱わないでください。機密性の高いワークロードでは、デプロイ環境のログ、ネットワークポリシー、上流プロバイダーの利用規約を確認してください。

インストールとデプロイ

ソースから

git clone https://github.com/jayanth-mkv/open-agent-search.git
cd open-agent-search
uv sync
uv run open-agent-search

Docker

docker compose up -d

デプロイの詳細：Docker · Vercel

ドキュメント

• インストール
• クイックスタート
• MCP 連携
• API エンドポイント
• コントリビューション

レジストリとエージェントの発見

• パッケージ：npm と PyPI。
• ローカル MCP バンドル：Smithery。お使いのマシンで実行され、Node.js 22+ と uv が必要です。
• MCP Registry の名前空間：io.github.jayanth-mkv/open-agent-search。両方のパッケージが利用可能になると、リリースワークフローが server.json を公開します。レジストリの登録情報を確認する。
• エージェントスキル：Open Agent Search と setup は ClawHub で公開されています。上記のコマンドを使用して GitHub からインストールすることもできます。skills.sh ディレクトリは実際のインストールを通じてスキルを検出します。リポジトリがあるだけでは掲載は保証されません。
• Glama：glama.json では GitHub のメンテナーを宣言しています。ディレクトリへの登録申請と所有権の確認には、別途 Glama へのサインインが必要です。

npm の方法では Node.js 22+ と uv が必要です。PyPI の方法では uv を使用して Python 3.12 を管理します。このプロジェクトが提供するのはローカルサーバーとデプロイ用コードであり、共有のホスト型検索エンドポイントではありません。

ローカル MCPB バンドルは python scripts/build_mcpb.py でビルドします。バンドルには固定バージョンの npm ランチャーが含まれており、PATH 上に Node.js 22+ と uv が必要です。初回起動時に Python コアと依存関係をダウンロードします。認証情報はバンドルされていません。

ClawHub のレジストリ要件に従い、ClawHub ではスキルのコピーが MIT-0 で配布されます。このリポジトリとそのパッケージのライセンスは引き続き MIT です。CLAWHUB_TOKEN とリポジトリ変数 PUBLISH_CLAWHUB=true が設定されている場合、GitHub Actions は main へのプッシュ時にスキルの変更をプレビューし、リリース時に公開します。このワークフローでは、認証済みの ClawHub オーナーがソースリポジトリのオーナーと一致することを確認します。

開発

uv sync --group dev
uv run pytest
uv run ruff check .

Open Agent Search は現在ベータ版のソフトウェアです。不具合の報告や、目的を絞ったプルリクエストを歓迎します。CONTRIBUTING.md をご覧ください。

ライセンス

MIT

Xplormity Collective がメンテナンスしています。