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performing-searches执行搜索

Agent Skill

performing-searches 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

14,160

周安装

590

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

4,720
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:performing-searches(执行搜索)
来源仓库:https://github.com/sebrinass/performing-searches
安装命令:
openclaw skills install performing-searches
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install performing-searches

简介

performing-searches 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中根据关键词或任务场景定位候选结果。

  • 可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • 它为混合检索代理提供并发 Web 搜索和代码搜索功能,支持多关键词并行和 Embedding 匹配。
  • 涉及大规模搜索时应注意速率限制与结果去重。

SKILL.md

name
performing-searches
description
Provides concurrent web search and code search capabilities for Agents with hybrid retrieval. Supports searching multiple keywords simultaneously, Embedding re-ranking to improve relevance to ~80%. Use when users need to search the web, look up programming documentation, or mention SearXNG, MCP search, or local search.
version
1.1.2
author
sebrinass
tags
["search", "mcp", "searxng", "agent", "local"]
category
search
env
required
description
SearXNG 实例地址
example
http://localhost:8080
optional
description
Embedding API 密钥(启用混合检索)
description
Embedding API 端点(OpenAI 兼容)
description
HTTP 模式端口
default
3000
description
搜索超时(毫秒)
default
30000
description
Context7 API Key(代码搜索)
source
https://github.com/sebrinass/mcp-augmented-search
homepage
https://github.com/sebrinass/mcp-augmented-search

Augmented Search

为 Agent 提供高效的本地联网搜索和代码搜索能力。

快速开始

前置条件: SearXNG 实例(必需)

Docker 方式(推荐):

docker run -d --name searxng -p 8080:8080 searxng/searxng:latest
docker run -d --name augmented-search -p 3000:3000 \
  -e SEARXNG_URL=http://host.docker.internal:8080 \
  ghcr.io/sebrinass/mcp-augmented-search:latest

npm 方式:

npm install -g augmented-search
SEARXNG_URL=http://localhost:8080 augmented-search

提供的工具

search — 思考 + 并发搜索

支持混合检索和链接去重,一次请求最多搜索 3 个关键词。

必填参数:

  • thought — 当前思考内容
  • thoughtNumber — 当前思考步骤编号
  • totalThoughts — 预计总思考步骤数
  • nextThoughtNeeded — 是否需要继续思考

可选参数:

  • searchedKeywords — 搜索关键词列表(最多 3 个并发)
  • site — 限制搜索域名

read — URL 内容提取

读取网页内容,支持 JS 渲染降级和正文提取。

参数:

  • urls — URL 数组
  • startChar / maxLength — 分页读取
  • section — 提取指定章节
  • paragraphRange — 段落范围
  • readHeadings — 仅返回标题列表

library_search — 搜索编程库

搜索编程库,获取 Context7 兼容的库 ID。

参数:

  • query — 用户问题(用于相关性排序)
  • libraryName — 库名,如 react

library_docs — 查询库文档

查询库的文档和代码示例。

参数:

  • libraryId — 库 ID,如 /facebook/react
  • query — 用户问题

配置

必填

变量说明
SEARXNG_URLSearXNG 实例地址

常用可选

变量默认值说明
EMBEDDING_BASE_URL-Embedding API 端点(启用混合检索)
MCP_HTTP_PORT-HTTP 模式端口
SEARCH_TIMEOUT_MS30000搜索超时(毫秒)

完整配置请参阅 GitHub 仓库配置文档

性能建议

模式页数超时相关性
纯文本110-15秒~50%
混合检索330-60秒~80%

其他建议:

  • 搜索关键词并发不超过 3 个
  • 在 SearXNG 配置中过滤视频网站以提升结果质量

工具使用示例

使用 mcporter 调用

# 列出工具
mcporter list http://localhost:3000/mcp

# 调用搜索
mcporter call http://localhost:3000/mcp.search \
  thought="搜索测试" \
  thoughtNumber=1 \
  totalThoughts=1 \
  nextThoughtNeeded=false \
  searchedKeywords='["hello world"]'

# 调用 URL 读取
mcporter call http://localhost:3000/mcp.read \
  urls='["https://example.com"]'

# 调用代码库搜索
mcporter call http://localhost:3000/mcp.library_search \
  query="如何使用 React hooks" \
  libraryName="react"

# 调用代码文档查询
mcporter call http://localhost:3000/mcp.library_docs \
  libraryId="/facebook/react" \
  query="useEffect cleanup"

使用 REST API

# 健康检查
curl http://localhost:3000/health

# 搜索
curl -X POST http://localhost:3000/api/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"thought":"测试","thoughtNumber":1,"totalThoughts":1,"nextThoughtNeeded":false,"searchedKeywords":["hello"]}'

# 读取 URL
curl -X POST http://localhost:3000/api/read \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"urls":["https://example.com"]}'

详细安装

完整安装指南请参阅 GitHub 安装文档,包含:

  • Docker 完整安装
  • npm + 已有 SearXNG
  • SearXNG 配置详解
  • OpenClaw 集成
  • 常见问题

资源链接

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

71.27%
按下载量换算3,364

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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