Open Agent Search Setup

安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install open-agent-search-setup
2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
   全局模式
   ~/.openclaw/skills/
   工作区
   /skills/
   优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 open-agent-search-setup。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
   更倾向于下载？
   获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
   下载技能 (.zip)

什么是

Open Agent Search Setup 是一个 Openclaw Skills 工作流，用于安装 open-agent-search 并将其本地 Model Context Protocol (MCP) 服务器连接到兼容的 AI 编程 agent。它使用带有托管 Python 3.12 的 uv，不需要付费的搜索 API 密钥或账号。
该技能涵盖安装、MCP 配置、验证、疑难解答和可选的 HTTP 托管。它帮助 agent 暴露出诸如 search_web、search_news、search_images、search_videos、search_books、search_everything、fetch_content 和 fetch_multiple_contents 等工具，同时保留现有的 MCP 设置。

应用场景

为新的 AI agent 或项目安装 Open Agent Search。
将 Open Agent Search stdio MCP 服务器添加到客户端的 MCP 配置中。
解决缺失
uv
、不可用的
uvx
、MCP 启动失败或仅在 agent 重启后才显示的工具等问题。
验证搜索和内容提取工具是否被正确暴露。
在 Node.js 或
uv
已可用的情况下使用 npm 或基于 Python 的启动器。
针对明确需要网络服务的部署，可选择通过 HTTP 托管 MCP。
解释隐私边界：即使服务器在本地运行，查询和提取的 URL 也会发送给上游提供商和网站。

工作原理

检查是否安装了 uv，如果缺失则引导用户查看官方安装说明。
使用 uvx 配合托管的 Python 3.12 启动锁定的 Open Agent Search 包，或者使用带有 npm 或 npx 的 Node.js 启动器。
允许首次启动将 Python 和依赖项下载到托管环境中。
为 AI agent 的 MCP 客户端配置一个运行 uvx 并传递锁定包与 oas-mcp 入口点的 open-agent-search 服务器。
保留所有现有的 MCP 服务器和设置，当客户端无法定位 uvx 时解析出绝对路径。
为当前 agent 安装设置和使用技能，或者在 Node.js 不可用时手动复制这两个技能目录。
初始化 MCP 连接，列出可用工具，并运行一次简短且非敏感的网页搜索。
区分本地连接成功与上游提供商错误，报告实际失败原因，并避免重复重试。
在需要时重启客户端，并明确指出验证是否仍处于挂起状态。
仅在需要时使用可选的 HTTP 托管；本地 MCP 工作流不应无故启动网络服务。

配置指南

Prerequisites
uv 已安装且在 PATH 中可用。
Node.js 22 或更高版本，用于基于 npm 的启动器或技能安装。
支持 stdio MCP 服务器的 AI agent 或 MCP 客户端。
不需要付费的搜索 API 密钥或账号。
Launch the local stdio MCP server
uvx --python 3.12 --from open-agent-search==1.0.4 oas-mcp
该服务器由 MCP 客户端管理，不应被视为打印搜索结果的普通 CLI。其首次启动可能会下载 Python 和依赖项。
Alternative npm or npx launcher
npx --yes open-agent-search@1.0.4 mcp
或安装锁定的包并运行其启动器：
npm install open-agent-search@1.0.4
oas-mcp
npm 启动器仍然需要 uv。需要时将 OPEN_AGENT_SEARCH_UVX 设置为绝对 uvx 路径。其 --version 和 --help 检查不会启动 Python。
MCP configuration
添加一个名为 open-agent-search 的服务器，命令为 uvx，参数如下：
{
"command": "uvx",
"args": ["--python", "3.12", "--from", "open-agent-search==1.0.4", "oas-mcp"]
}
将该入口合并到现有的客户端配置中，不要删除其他服务器。不要使用将诊断输出写入 stdout 的命令包裹 stdio 进程。
Install the agent skills
npx --yes skills add Jayanth-MKV/open-agent-search --skill open-agent-search-setup open-agent-search --agent codex --copy --yes
将 codex 替换为当前 agent 支持的标识符，默认使用项目作用域。当插件已经提供这两个技能时，跳过此步骤。如果 Node.js 不可用，在检查现有目标位置后，将两个仓库技能目录复制到客户端支持的技能目录中。
Optional HTTP hosting
uv tool install --python 3.12 open-agent-search==1.0.4
open-agent-search serve
HTTP 托管在端口 8000 上监听所有接口，并在 /ai/mcp 暴露 HTTP MCP。仅将其用于明确需要 HTTP 部署的任务。
Open Agent Search Setup 数据架构与分类体系
Configuration and runtime data
Area Details
MCP server name open-agent-search
Local command 带有托管 Python 3.12 的 uvx
Package pin open-agent-search==1.0.4
stdio entry point oas-mcp
Optional HTTP command open-agent-search serve
HTTP endpoint http://:8000/ai/mcp
Environment override OPEN_AGENT_SEARCH_UVX 选择绝对 uvx 可执行文件
Exposed tool taxonomy
Web search: search_web
Image search: search_images
Video search: search_videos
News search: search_news
Book search: search_books
Broad search: search_everything
Single-page retrieval: fetch_content
Multi-page retrieval: fetch_multiple_contents
Files and persistence
MCP 服务器通过 stdio 在本地启动，并在 MCP 客户端的生命周期内受管理。
在首次启动期间，uvx 可能会下载托管的 Python 和包依赖项。
Agent 技能安装会将设置和使用技能目录添加到所选的技能位置。
MCP 配置存储服务器命令和参数列表；应保留现有的配置条目。
该工作流未定义本地搜索结果数据库或持久化结果文件 schema。
搜索查询和提取的 URL 会发送给上游提供商和网站，因此本地执行并不能使请求具有私密性。

高级特性

open-agent-search==1.0.4
进行锁定包执行，提高了跨 agent 和环境的可复现性。
托管的 Python 3.12 执行避免了需要单独配置的项目虚拟环境。
支持直接
uvx
执行以及 npm 或 npx 启动器。
OPEN_AGENT_SEARCH_UVX
允许客户端在 PATH 解析失败时使用绝对
uvx
路径。
具备插件感知的安装方式，当两个技能都已捆绑时可防止重复设置。
兼容支持 stdio 服务器生命周期管理的 MCP 客户端。
提供多种专门的搜索模式以及单 URL 和多 URL 内容提取。
包含针对工具发现、依赖重启的可用性以及上游错误与连接失败区分的验证指导。
在明确的网络部署场景下，提供端口 8000 上
/ai/mcp
的可选 HTTP MCP 托管。
在配置更新期间保留现有的 MCP 服务器和设置。

name: open-agent-search-setup description: Install Open Agent Search skills and connect its local stdio MCP server to an AI agent using uv and managed Python. Use for initial installation or MCP connection troubleshooting.

Set up Open Agent Search

Use the official npm or Python package open-agent-search. No paid search API key or account is required. Search queries and fetched URLs go to upstream providers and websites; running locally does not make those requests private.

Check uv --version. If missing, follow https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ for the user's OS. Use an isolated environment with managed Python 3.12:

uvx --python 3.12 --from open-agent-search==1.0.4 oas-mcp

Alternatively, with Node.js 22+ and uv installed, use npx --yes open-agent-search@1.0.4 mcp or install open-agent-search@1.0.4 with npm and run oas-mcp. The npm launcher still requires uv and uses the same managed Python package. Its --version and --help work without starting Python. OPEN_AGENT_SEARCH_UVX can select an absolute uvx path.

The first launch downloads Python if needed and dependencies. The Python entry point is a stdio server, not a CLI that prints search results or a --help check. Let the MCP client manage its lifetime.

For a plugin installation, the bundled MCP manifest already supplies this command. Otherwise add a server named open-agent-search with command uvx and args ["--python", "3.12", "--from", "open-agent-search==1.0.4", "oas-mcp"] to the current client's supported MCP configuration. Merge that entry and preserve all other servers and settings. If the client cannot find uvx, resolve its absolute executable path. Do not wrap stdio with commands that print to stdout.

Install the setup and usage skills for the current agent:

npx --yes skills add Jayanth-MKV/open-agent-search --skill open-agent-search-setup open-agent-search --agent codex --copy --yes

Replace codex with the current agent's supported identifier and default to project scope. A plugin supplies both skills, so skip duplicate installation. If Node.js is unavailable, copy only these two repository skill directories into the client's supported skills directory, checking existing destinations before replacing them.

Verify through the MCP client: initialize, list tools, and confirm search_web, search_images, search_videos, search_news, search_books, search_everything, fetch_content, and fetch_multiple_contents. Run one short web search for a non-sensitive query. Distinguish connection success from an upstream search failure; include the actual error and avoid repeated retries. If tools become available only after a restart, state that verification is still pending.

HTTP hosting is optional. uv tool install --python 3.12 open-agent-search==1.0.4 exposes open-agent-search; the npm command is open-agent-search serve. Both listen on all interfaces at port 8000 and mount HTTP MCP at /ai/mcp. Do not start HTTP hosting or deploy a service for a task that only asks for local MCP tools.

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