SkySearch

为 AI Agent 设计的搜索工具，解决"Agent 需要实时、准确获取互联网信息"的问题。

解决了什么问题

Agent（如 Claude Code）做深度研究时，需要：

1. 搜索 — 从 Bing 获取最新结果
2. 抓取 — 从结果 URL 提取完整内容（很多是 JS 动态渲染）
3. 判断 — 人工或程序判断哪些 URL 值得抓

传统方案的问题：

• requests / curl 抓不到 JS 渲染的页面（知乎、SPA、单页应用）
• Selenium 太重、启动慢、资源占用大
• Google Search API 要钱，Bing API 也要钱

SkySearch = Bing 搜索 + DrissionPage 动态渲染 + BM25 排序，轻量、免费、Agent 友好。

核心能力

安装

pip install skysearch

快速开始

Agent 工作流

# Step 1: 调用 search工具，获取 Bing搜索结果
search(query="浙江大学 录取 分数线", num=10)

# Step 2: Agent 人工/程序判断哪些 URL 值得抓

# Step 3: 对选中的 URL 调用 fetch 工具
fetch(url="https://example.com", output_mode="info")

MCP Server

Claude Code 等 MCP 客户端可直接调用 search 和 fetch 工具：

skysearch-mcp

API 设计理念

search + fetch 分离，而不是 search_and_fetch 自动完成：

• Agent 可以先看搜索结果（快），再决定抓哪些
• 抓取是按需的，不浪费资源在无关 URL 上
• 适合深度研究场景，不适合"搜完就完事"的简单场景

命令行

# 搜索
skysearch "关键词" -n 10

# 抓取
skysearch --url https://example.com --mode info

# 强制动态渲染
skysearch --url https://example.com --mode info --headed

Claude Code 配置

在 CLAUDE.md 或项目根目录添加 MCP 服务器配置

{
  "mcpServers": {
    "skysearch": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "skysearch.mcp"],
      "description": "Bing 搜索 + 网页抓取"
    }
  }
}

配置后 Claude Code 会自动连接，Agent 可直接调用 search 和 fetch 工具。

项目结构

skysearch/
├── __init__.py         # 导出 search, fetch, utils
├── cli.py              # Click CLI
├── core/
│   ├── search.py       # Bing 搜索 + BM25
│   ├── fetcher/        # Fetcher 类
│   │   ├── fetcher.py  # 单次 fetch 封装
│   │   ├── static_fetch.py
│   │   ├── dynamic_fetch.py
│   │   └── parse.py
│   ├── utils/          # 解析工具
│   │   ├── utils.py    # parse_bing_results, extract_real_url
│   │   └── ranker.py   # rank_documents
│   └── service.py      # API 封装
└── mcp/
    ├── server.py        # FastMCP 入口
    └── tools.py         # @mcp.tool() search/fetch

License

MIT