mcp-omnisearch

mcp-omnisearch

Tavily、Brave、Kagi、Exa AI、GitHub、Linkup、Firecrawl に統合された 4 つのツールからアクセスできる Model Context Protocol（MCP）サーバーです。

クイックスタート

MCPick を使って公開済みのサーバーをインストールします。

npx mcpick add \
  --name mcp-omnisearch \
  --command npx \
  --args=-y,mcp-omnisearch

MCPick はデフォルトで Claude Code を使用します。--client と --scope を使って、別のクライアントを指定するか、現在のリポジトリにサーバーを追加します。

npx mcpick add \
  --name mcp-omnisearch \
  --command npx \
  --args=-y,mcp-omnisearch \
  --client vscode \
  --scope project

対応クライアントとプロバイダーの認証情報の保存方法については、デプロイを参照してください。

ソースから実行する場合：

pnpm install
pnpm run build
node ./dist/index.js

キーが設定されていないプロバイダーはスキップされ、ほかのプロバイダーはそのまま動作します。クライアントが環境変数の展開に対応している場合は、MCP 設定にキーの値を保存せず、キーを参照してください。

{
	"mcpServers": {
		"mcp-omnisearch": {
			"command": "npx",
			"args": ["-y", "mcp-omnisearch"],
			"env": {
				"TAVILY_API_KEY": "${TAVILY_API_KEY}",
				"EXA_API_KEY": "${EXA_API_KEY}"
			}
		}
	}
}

使用するプロバイダーのキーだけを追加してください。展開構文とシークレットの保存方法はクライアントによって異なります。安全な方法と平文で保存する場合の注意点については、デプロイを参照してください。

ツール

web_search

Tavily、Brave、Kagi、Exa でウェブを検索します。

{
	"query": "latest SvelteKit releases",
	"provider": "tavily",
	"limit": 10,
	"search_depth": "advanced",
	"topic": "news",
	"time_range": "month",
	"safe_search": true,
	"include_raw_content": false,
	"auto_parameters": false
}

検索オプションは、選択したプロバイダーが対応している場合に適用されます。

ai_search

Exa Answer、Linkup、Tavily Research を使って、出典付きの AI 回答を取得します。Tavily Research は最初にタスク ID を返します。レポートを取得するには、その ID を research_id として渡します。

{
	"query": "Explain the differences between REST and GraphQL",
	"provider": "exa_answer"
}

github_search

GitHub のコード、リポジトリ、ユーザーを検索します。

{
	"query": "filename:remote.ts @sveltejs/kit",
	"search_type": "code",
	"limit": 5
}

web_extract

Tavily、Firecrawl、Exa を使って、コンテンツを抽出、クロール、スクレイピングしたり、類似コンテンツを検索したりします。

{
	"url": "https://example.com/long-article",
	"provider": "tavily",
	"mode": "extract",
	"extract_depth": "advanced",
	"query": "installation requirements",
	"chunks_per_source": 3,
	"format": "markdown"
}

ドキュメント

• プロバイダーの選択 — タスク、キー、モード、機能に基づいてプロバイダーを選択します。
• 検索演算子 — 演算子の対応状況とテスト済みの例をまとめています。
• 大きな結果 — インラインとファイルのレスポンス動作、およびリモートデプロイに関する注意点を説明します。
• デプロイ — MCP クライアント、WSL、Firecrawl の設定について説明します。
• トラブルシューティング — キー、アクセス、検証、レート制限、よくあるエラーについて説明します。

環境変数

• TAVILY_API_KEY
• KAGI_API_KEY
• BRAVE_API_KEY
• GITHUB_API_KEY
• EXA_API_KEY
• LINKUP_API_KEY
• FIRECRAWL_API_KEY
• FIRECRAWL_BASE_URL 任意。セルフホスト可能な Firecrawl 用
• OMNISEARCH_LARGE_RESULT_MODE 任意。デフォルトは file、または inline

開発

pnpm install
pnpm run build
pnpm test

PR を作成する前に、CONTRIBUTING.md をお読みください。

ライセンス

MIT License — 詳細は LICENSE を参照してください。

謝辞

Model Context Protocol、Tavily、Kagi、Brave Search、Exa AI、Linkup、Firecrawl を基盤として構築されています。