Peeky Search

Peek搜索

](https://www.npmjs.com/package/peeky-search) 

找到你真正想要的答案。

内置的网络搜索为您提供摘要。peeky搜索为您提供了Stack Overflow的答案，包括代码修复、有人调试您的确切问题的GitHub讨论、实际解释边缘情况的文档段落。

没有LLM摘要层。仅基于IR的提取（BM25+结构启发式），直接从源中提取相关段落。

npx peeky-search --search --query "zod transform vs refine" --max 3

# Search Results for: "zod transform vs refine"

Found 3 of 3 pages with relevant content.

## Zod: .transform() vs .refine() - Stack Overflow
Source: https://stackoverflow.com/questions/73715295

Use `.refine()` when you want to add custom validation logic that returns
true/false. Use `.transform()` when you want to modify the parsed value
before it's returned.

### Key difference
`.refine()` validates and returns the same type. `.transform()` can change
the output type entirely:

const stringToNumber = z.string().transform(val => parseInt(val));
// Input: string, Output: number

这是给谁的

• 开发人员调试奇怪的问题 -在GitHub讨论或Stack Overflow中显示您的确切错误答案
• 代理商和RAG建设者 -带有来源归属的可验证摘录，而非综合摘要
• 任何厌倦了“这里有一个概述”的人 -当你需要特定的修复，而不是教程时

证据与总结

内置的网络搜索工具使用LLM 总结 页。你会得到一个完美的概览，但边缘的情况会变得平滑。

偷窥搜索摘录 证据 -来源的实际段落，按相关性排序。您可以确切地看到文档所说的内容，维护人员在GitHub线程中写的内容，以及公认的Stack Overflow答案所推荐的内容。

总结遗漏了哪些表面

总结会让你达成共识。peeky为您提供了实际解决问题的具体细节：

这些是隐藏在搜索结果第3页、评论线程和“相关”侧栏中的详细信息——人类可以通过点击找到这些内容，但这些摘要会被掩盖。

示例：找到真正的答案

对于 Bun SQLite vs better-sqlite3 performance:

内置WebSearch 返回了Bun的官方声明（速度快3-6倍）和一些普遍的怀疑。

偷窥搜索 发现了GitHub上的实际讨论，其中better squelite3维护者分析了基准测试具有误导性的原因，表明对于真正的SQLite重查询，better squilite3实际上可以更快。

这就是区别：总结给你营销。peeky为您提供了有人实际调查的GitHub线程。

安装

需要 码头工人 运行SearXNG搜索后端。

npx peeky-search setup

这将：

1. 检查先决条件（Docker已安装并正在运行）
2. 在Docker中启动本地SearXNG实例
3. 输出MCP配置以添加到您的客户端

然后将配置添加到MCP客户端并重新启动。

隐私

peeky搜索完全在本地运行：

• 瑟克斯NG 在您的机器上运行Docker
• 搜索不会影响Anthropic、OpenAI或任何第三方
• 无查询记录、无遥测、无数据收集

内置的网络搜索工具通过人工智能提供商路由查询。您无法了解这些查询会发生什么。

命令

npx peeky-search setup              # One-time setup
npx peeky-search setup --port 9999  # Use custom port
npx peeky-search status             # Check if SearXNG is running
npx peeky-search start              # Start SearXNG
npx peeky-search stop               # Stop SearXNG
npx peeky-search uninstall          # Remove everything

MCP客户端配置

运行安装程序后，将以下内容添加到MCP客户端配置中：

{
  "mcpServers": {
    "peeky-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "peeky-search", "mcp"],
      "env": {
        "SEARXNG_URL": "http://localhost:8888"
      }
    }
  }
}

在何处添加此内容：

• 克劳德代码：运行 claude mcp add 并提供配置或编辑 ~/.claude/settings.json
• 光标：添加到 .cursor/mcp.json 在您的项目或 ~/.cursor/mcp.json 全球范围内
• 其他MCP客户端：检查客户的文档，了解MCP服务器配置的位置

用法

MCP工具

配置后，您的MCP客户端将可以访问两个工具：

peeky_web_search

搜索网络并获取摘录。

输入：

{
  "query": "react useEffect cleanup function",
  "maxResults": 5,
  "diagnostics": false
}

输出： 从多个带有源URL的页面中提取摘录。

peeky_fetch_page

获取并阅读一个网页。

输入：

{
  "url": "https://react.dev/learn/synchronizing-with-effects",
  "query": "cleanup function"
}

输出： 已清理带有标题和源URL的markdown格式的页面内容。如果 query 返回与查询相关的重点摘录。

命令行界面

搜索模式 （使用SearXNG）：

npx peeky-search --search --query "prisma vs drizzle orm" --max 5

URL模式 （摘自特定页面）：

npx peeky-search --url "https://docs.example.com/auth" --query "JWT refresh tokens"

提取模式 （清除页面内容）：

npx peeky-search --fetch --url "https://react.dev/learn"
npx peeky-search --fetch --url "https://react.dev/learn" --query "useState"

文件模式 （从本地HTML中提取）：

npx peeky-search --query "authentication" --file docs.html --debug

其他选项：

• --timing 或 -t：显示性能时间细分
• --diagnostics：逐页显示提取详细信息（搜索模式）

运作原理

搜索管道

SearXNG → Dedupe URLs → Block JS domains → Title filter → Session dedupe
                                                                ↓
                                                          Scrape pages
                                                                ↓
                                                    Extract → Rank → Budget

1. 搜索：查询本地SearXNG的URL
2. 预刮过滤：跳过被阻止的域，按标题/代码段相关性过滤（40%查询令牌阈值）
3. 会话重复数据删除：跳过已为类似查询获取的URL
4. 刮擦：具有超时处理的并行获取
5. 提取并排名：运行提取管道，按组合相关性排名
6. 预算：在字符限制内拟合结果

提取管道

HTML → Strip boilerplate → Extract blocks → Segment sentences
                                                    ↓
                                              BM25 + Heuristics
                                                    ↓
                                            Rank → Select anchors
                                                    ↓
                                      Expand context → Deduplicate
                                                    ↓
                                          Assemble excerpts (budget)

1. 预处理：删除脚本、样式、导航、广告和样板
2. 片段：将块（标题、段落、列表、代码）提取成句子
3. 质量门：拒绝低质量的页面（句子太少，大部分是片段）
4. 得分：BM25用于术语相关性+9结构启发式
5. 选择：选择位置/内容多样的顶级句子
6. 扩展：围绕锚点构建上下文，尊重部分边界
7. 组装：在角色预算内调整摘录

演出

代币效率

与获取原始HTML/makdown并将其发送到上下文相比：

与原始HTML提取相比，减少了约95%。 内置的网络搜索也会压缩内容（通过摘要），但使用隐藏的LLM调用来实现——peeky使用纯IR实现了类似的令牌计数，没有中间模型。

速度

• 提取：每页约20-50ms（纯计算，无LLM）
• 搜索：约3-4s共5页（网络版）
• 无隐藏成本你所看到的就是你所付出的

评分系统

BM25 （权重：0.6）：经典词频逆文档频率。

启发法 （重量：0.4）：

提取模式

• 严格：用于单页提取。需要强有力的多期匹配。
• 搜索：用于多页搜索。放宽阈值，接受部分匹配。

配置

管道默认值

{
  bm25Weight: 0.6,
  heuristicWeight: 0.4,
  maxAnchors: 5,
  minScore: 0.25,
  diversityThreshold: 0.4,
  contextBefore: 5,
  contextAfter: 8,
  maxExcerpts: 3,
  charBudget: 6000
}

MCP默认值

{
  searxngUrl: "http://localhost:8888",
  maxResults: 5,
  timeout: 5000,
  perPageCharBudget: 3000,
  totalCharBudget: 12000
}

提示

禁用内置网络搜索

如果启用了内置的网络搜索工具，模型可能会默认使用该工具。为确保模型使用peeky搜索：

• 克劳德代码：在设置中禁用网络搜索，否则模型将更喜欢WebSearch而不是MCP工具
• 其他客户：检查是否可以禁用内置的网络/浏览器工具

添加规则或内存

除非明确指示，否则某些型号无法识别MCP工具。添加如下规则：

使用peeky_web_search进行网络搜索。使用peeky_fetch_page读取URL。

在何处添加此内容：

• 光标：添加到 .cursorrules 或项目规则
• 其他客户：添加到系统提示、内存或自定义指令中

致谢

• 瑟克斯NG -支持搜索后端的尊重隐私的元搜索引擎
• 模型上下文协议 -使AI助手可用的协议
• 再见 -快速HTML解析
• 词干提取器 -波特为代币规范化而进行的封堵

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许可证

麻省理工学院