The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
MySearch Proxy
Unified search MCP, proxy console, and skill for Tavily, Firecrawl, and Social / X.
Install
git clone https://github.com/skernelx/MySearch-ProxyInstall command taken from the project's README or registry entry. Always review code before running it.
README excerpt
Read full README on GitHub →MySearch Proxy
MySearch Proxy 是一套给 AI 助手准备的统一搜索栈。
它把原本分散的 4 件事收成了同一个仓库:
mysearch/- 真正可安装的 MySearch MCP
skill/- 给 Codex / Claude Code 的 skill 与安装说明
openclaw/- 给 OpenClaw / ClawHub 的独立 skill bundle
proxy/- 给团队或公开部署使用的控制台与代理层
支持的搜索能力:
- Tavily
- Firecrawl
- Exa
- 可选 X / Social
目标很简单:
- 让本地 AI 助手先用起来
- 让 OpenClaw 直接装上去
- 让团队共享一套统一搜索后端
- 让调用方尽量少关心底层 provider 差异
项目入口:
- GitHub: skernelx/MySearch-Proxy
- Docker Hub: skernelx/mysearch-proxy
- ClawHub: clawhub.ai/skernelx/mysearch
为什么做这个项目
很多搜索类项目只解决其中一小段:
- 只给一个
web_search - 只会搜,不会抓正文
- 只会调官方 API,不方便接自建网关
- 只给 prompt,不给真正能安装的运行时
- 只做 key 面板,不解决 AI 如何调用
MySearch Proxy 选择直接把整条链补齐:
上游 provider / 聚合网关
-> Tavily / Firecrawl / Exa / X / Social
MySearch Proxy
-> 控制台、Token、额度同步、兼容代理接口
MySearch MCP / Codex Skill / OpenClaw Skill
-> 给 Codex、Claude Code、OpenClaw、其他 Agent 直接使用
推荐架构
当前最推荐的是 proxy-first:
上游 provider
-> MySearch Proxy
-> 生成 MySearch 通用 token
-> MySearch MCP / OpenClaw skill / 其他 Agent
这条路的好处很直接:
- 客户端只需要一组
MYSEARCH_PROXY_* - Tavily / Firecrawl / Exa 不再散落到每台机器
- 可以统一管理 token、调用统计和额度同步
- OpenClaw、本地 Codex、团队代理都能复用同一套配置
如果你暂时还没有 Proxy,也可以让 mysearch/ 或 openclaw/ 直接连官方
provider。
最新优化(v0.1.11)
这次版本重点是把 provider 健康状态从“只看有没有 key”升级成“能看出 key 是不是活着”,并把 docs / resource 路由对失效 provider 的自保补齐;上一版 config-first、Python 3.10 兼容和 Firecrawl 域名过滤回退继续保留。
配置入口收口:
MySearchruntime 现在会优先读取~/.codex/config.toml的mcp_servers.mysearch.env。install.sh会先继承宿主已注册的MYSEARCH_*,再用mysearch/.env只补缺省值。- OpenClaw wrapper 现在会优先读取
openclaw.json的skills.entries.mysearch.env。 .env继续支持,但明确只保留给本地单仓调试兜底,不再是推荐主路径。- 读取宿主 config 时不再强依赖 Python 3.11 的
tomllib,对 Python 3.10 会自动回退到轻量解析。
文档 / 资源类结果重排:
docs / github / pdf / resource / tutorial的 blended 结果现在会优先官方域名和官方文档路径。- 显式传了
include_domains时,会进一步把命中域名的结果稳定放到前面。 reddit / arxiv / researchgate / medium / youtube这类明显第三方页面不再轻易抢前几条。citations会跟随重排后的结果顺序,避免前排已经修正但引用顺序还是旧的。- Firecrawl 如果在
site:domain query这一跳返回空结果,会自动做一轮无site:的 Firecrawl 检索,再在客户端按域名过滤,优先把结果留在 Firecrawl 链路里,而不是立刻退回 Tavily。
Provider 健康检查与路由自保:
health现在除了available_keys,还会返回每个 provider 的live_status、live_error、last_checked_at。- 例如
Tavily key 已失效 / 被停用,现在会明确显示成auth_error,而不是只看起来像“有 key 可用”。 - docs / resource / balanced 路由会跳过
auth_error的 provider,不再把失效的 Tavily 当成发现阶段主路由。 - Firecrawl 的域名 fallback 也会跳过
auth_error的 Tavily,避免本来已经切开主路由,最后又在 fallback 阶段被 401 绊倒。
路由与参数稳定性:
- MCP 入口现在兼容单字符串形式的
sources、include_domains、formats等参数。 - 显式指定
provider时,不会再被balanced策略偷偷混成hybrid。
- MCP 入口现在兼容单字符串形式的
抓取质量修复:
extract_url(auto)现在会识别更多假正文,并按需回退。- 已覆盖
linux.doanti-bot 提示、验证码挑战页、GitHub blob 页面壳等场景。 - GitHub 公开仓库
blob页面在auto模式下会优先改写到 raw 地址直接抓正文。
社交结果一致性:
- 日期过滤后如果没有命中,
results / citations / answer会保持一致,不再残留旧内容。
- 日期过滤后如果没有命中,
Social / X fallback:
social/search现在支持主模型结果过少或上游报错时自动 fallback。- 返回里新增
route元信息,能直接看到实际选中的模型、fallback 是否触发,以及每轮尝试结果数。 - 推荐线上配置改为:主模型
grok-3-mini,fallbackgrok-4.1-fast,阈值3。
Similar plugs
Reverse engineer anything with agents, from app behavior down to native binaries.
Build Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype…
User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, ...)
Open-source Python library for AI browser agents, plus Browser Use Cloud: stealth browsers and a hosted agent API.