Grok Search

Grok Search интегрирует возможности поиска в реальном времени в ИИ-модели, такие как Claude, устраняя ограничения по дате знаний. Получайте структурированные, оптимизированные для ИИ результаты для улучшенного поиска информации и проверки фактов.

Веб-скрапинг и сбор данных Разработка API Data Science и ML ★ 313 GitHub (313 ★)

Grok Search — это MCP-сервер (Model Context Protocol), построенный на FastMCP, предназначенный для расширения возможностей ИИ-моделей, таких как Claude и Claude Code, за счёт мощного веб-поиска в реальном времени через прокси-платформы, такие как Grok. Этот инструмент позволяет ИИ получать самую актуальную интернет-информацию, эффективно преодолевая ограничения по дате обучения. Он значительно улучшает проверку фактов, обеспечивая точность и своевременность данных, и возвращает структурированный JSON, содержащий заголовки, ссылки и краткие описания, что делает данные легко понимаемыми и цитируемыми для ИИ-моделей. Благодаря протоколу MCP и принципу plug-and-play сервер легко интегрируется в клиенты Claude Desktop и Claude Code.

English | 简体中文

通过 MCP 协议将 Grok 搜索能力集成到 Claude，显著增强文档检索与事实核查能力

概述

Grok Search MCP 是一个基于 FastMCP 构建的 MCP（Model Context Protocol）服务器，通过转接第三方平台（如 Grok）的强大搜索能力，为 Claude、Claude Code 等 AI 模型提供实时网络搜索功能。

核心价值

突破知识截止限制：让 Claude 访问最新的网络信息，不再受训练数据时间限制
增强事实核查：实时搜索验证信息的准确性和时效性
结构化输出：返回包含标题、链接、摘要的标准化 JSON，便于 AI 模型理解与引用
即插即用：通过 MCP 协议无缝集成到 Claude Desktop、Claude Code 等客户端

工作流程：Claude → MCP → Grok API → 搜索/抓取 → 结构化返回

💡 更多选择Grok search 的理由

与其他搜索方案对比：

特性	Grok Search MCP	Google Custom Search API	Bing Search API	SerpAPI
AI 优化结果	✅ 专为 AI 理解优化	❌ 通用搜索结果	❌ 通用搜索结果	❌ 通用搜索结果
内容摘要质量	✅ AI 生成高质量摘要	⚠️ 需二次处理	⚠️ 需二次处理	⚠️ 需二次处理
实时性	✅ 实时网络数据	✅ 实时	✅ 实时	✅ 实时
集成复杂度	✅ MCP 即插即用	⚠️ 需自行开发	⚠️ 需自行开发	⚠️ 需自行开发
返回格式	✅ AI 友好 JSON	⚠️ 需格式化	⚠️ 需格式化	⚠️ 需格式化

功能特性

✅ OpenAI 兼容接口，环境变量配置
✅ 实时网络搜索 + 网页内容抓取
✅ 支持指定搜索平台（Twitter、Reddit、GitHub 等）
✅ 配置测试工具（连接测试 + API Key 脱敏）
✅ 动态模型切换（支持切换不同 Grok 模型并持久化保存）
✅ 工具路由控制（一键禁用官方 WebSearch/WebFetch，强制使用 GrokSearch）
✅ 自动时间注入（搜索时自动获取本地时间，确保时间相关查询的准确性）
✅ 可扩展架构，支持添加其他搜索 Provider

安装教程

Step 0.前期准备（若已经安装uv则跳过该步骤）

Details

Python 环境：

Python 3.10 或更高版本
已配置 Claude Code 或 Claude Desktop

uv 工具（推荐的 Python 包管理器）：

请确保您已成功安装 uv 工具：

Windows 安装 uv

在 PowerShell 中运行以下��令：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

💡 重要提示 ：我们 强烈推荐 Windows 用户在 WSL（Windows Subsystem for Linux）中运行本项目！

Linux/macOS 安装 uv

使用 curl 或 wget 下载并安装：

# 使用 curl
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 或使用 wget
wget -qO- https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Step 1. 安装 Grok Search MCP

使用 claude mcp add-json 一键安装并配置： 注意： 需要替换 GROK_API_URL 以及 GROK_API_KEY这两个字段为你自己的站点以及密钥，目前只支持openai格式，所以如果需要使用grok，也需要使用转为openai格式的grok镜像站

claude mcp add-json grok-search --scope user '{
  "type": "stdio",
  "command": "uvx",
  "args": [
    "--from",
    "git+https://github.com/GuDaStudio/GrokSearch",
    "grok-search"
  ],
  "env": {
    "GROK_API_URL": "https://your-api-endpoint.com/v1",
    "GROK_API_KEY": "your-api-key-here"
  }
}'

Step 2. 验证安装 & 检查MCP配置

claude mcp list

应能看到 grok-search 服务器已注册。

配置完成后，强烈建议在 Claude 对话中运行配置测试，以确保一切正常：

在 Claude 对话中输入：

请测试 Grok Search 的配置

或直接说：

显示 grok-search 配置信息

工具会自动执行以下检查：

✅ 验证环境变量是否正确加载
✅ 测试 API 连接（向 /models 端点发送请求）
✅ 显示响应时间和可用模型数量
✅ 识别并报告任何配置错误

如果看到 ❌ 连接失败 或 ⚠️ 连接异常，请检查：

API URL 是否正确
API Key 是否有效
网络连接是否正常

Step 3. 配置系统提示词

为了更好的使用Grok Search 可��通过配置Claude Code或者类似的系统提示词来对整体Vibe Coding Cli进行优化，以Claude Code 为例可以编辑 ~/.claude/CLAUDE.md中追加下面内容，提供了两版使用详细版更能激活工具的能力：

💡 提示：现在可以使用 toggle_builtin_tools 工具一键禁用官方 WebSearch/WebFetch，强制路由到 GrokSearch！

精简版提示词

# Grok Search 提示词 精简版
## 激活与路由
**触发**：网络搜索/网页抓取/最新信息查询时自动激活
**替换**：尽可能使用 Grok-search的工具替换官方原生search以及fetch功能

## 工具矩阵

| Tool | Parameters | Output | Use Case |
|------|------------|--------|----------|
| `web_search` | `query`(必填), `platform`/`min_results`/`max_results`(可选) | `[{title,url,content}]` | 多源聚合/事实核查/最新资讯 |
| `web_fetch` | `url`(必填) | Structured Markdown | 完整内容获取/深度分析 |
| `get_config_info` | 无 | `{api_url,status,test}` | 连接诊断 |
| `switch_model` | `model`(必填) | `{status,previous_model,current_model}` | 切换Grok模型/性能优化 |
| `toggle_builtin_tools` | `action`(可选: on/off/status) | `{blocked,deny_list,file}` | 禁用/启用官方工具 |

## 执行策略
**查询构建**：广度用 `web_search`，深度用 `web_fetch`，特定平台设 `platform` 参数
**搜索执行**：优先摘要 → 关键 URL 补充完整内容 → 结果不足调整查询重试（禁止放弃）
**结果整合**：交叉验证 + **强制标注来源** `[标题](URL)` + 时间敏感信息注明日期

## 错误恢复

连接失败 → `get_config_info` 检查 | 无结果 → 放宽查询条件 | 超时 → 搜索替代源


## 核心约束

✅ 强制 GrokSearch 工具 + 输出必含来源引用 + 失败必重试 + 关键信息必验证
❌ 禁止无来源输出 + 禁止单次放弃 + 禁止未验证假设

详细版提示词

💡 Grok Search Enhance 系统提示词（详细版）（点击展开）

  # Grok Search Enhance 系统提示词（详细版）

  ## 0. Module Activation
  **触发条件**：当需要执行以下操作时，自动激活本模块：
  - 网络搜索 / 信息检索 / 事实核查
  - 获取网页内容 / URL 解析 / 文档抓取
  - 查询最新信息 / 突破知识截止限制

  ## 1. Tool Routing Policy

  ### 强制替换规则
  | 需求场景 | ❌ 禁用 (Built-in) | ✅ 强制使用 (GrokSearch) |
  | :--- | :--- | :--- |
  | 网络搜索 | `WebSearch` | `mcp__grok-search__web_search` |
  | 网页抓取 | `WebFetch` | `mcp__grok-search__web_fetch` |
  | 配置诊断 | N/A | `mcp__grok-search__get_config_info` |

  ### 工具能力矩阵

| Tool | Parameters | Output | Use Case |
|------|------------|--------|----------|
| `web_search` | `query`(必填), `platform`/`min_results`/`max_results`(可选) | `[{title,url,content}]` | 多源聚合/事实核查/最新资讯 |
| `web_fetch` | `url`(必填) | Structured Markdown | 完整内容获取/深度分析 |
| `get_config_info` | 无 | `{api_url,status,test}` | 连接诊断 |
| `switch_model` | `model`(必填) | `{status,previous_model,current_model}` | 切换Grok模型/性能优化 |
| `toggle_builtin_tools` | `action`(可选: on/off/status) | `{blocked,deny_list,file}` | 禁用/启用官方工具 |


  ## 2. Search Workflow

  ### Phase 1: 查询构建 (Query Construction)
  1.  **意图识别**：分析用户需求，确定搜索类型：
      - **广度搜索**：多源信息聚合 → 使用 `web_search`
      - **深度获取**：单一 URL 完整内容 → 使用 `web_fetch`
  2.  **参数优化**：
      - 若需聚焦特定平台，设置 `platform` ���数
      - 根据需求复杂度调整 `min_results` / `max_results`

  ### Phase 2: 搜索执行 (Search Execution)
  1.  **首选策略**：优先使用 `web_search` 获取结构化摘要
  2.  **深度补充**：若摘要不足以回答问题，对关键 URL 调用 `web_fetch` 获取完整内容
  3.  **迭代检索**：若首轮结果不满足需求，**调整查询词**后重新搜索（禁止直接放弃）

  ### Phase 3: 结果整合 (Result Synthesis)
  1.  **��息验证**：交叉比对多源结果，识别矛盾信息
  2.  **时效标注**：对时间敏感信息，**必须**标注信息来源与时间
  3.  **引用规范**：输出中**强制包含**来源 URL，格式：`[标题](URL)`

  ## 3. Error Handling

  | 错误类型 | 诊断方法 | 恢复策略 |
  | :--- | :--- | :--- |
  | 连接失败 | 调用 `get_config_info` 检查配置 | 提示用户检查 API URL / Key |
  | 无搜索结果 | 检查 query 是否过于具体 | 放宽搜索词，移除限定条件 |
  | 网页抓取超时 | 检查 URL 可访问性 | 尝试搜索替代来源 |
  | 内容被截断 | 检查目标页面结构 | 分段抓取或提示用户直接访问 |

  ## 4. Anti-Patterns

  | ❌ 禁止行为 | ✅ 正确做法 |
  | :--- | :--- |
  | 搜索后不标注来源 | 输出**必须**包含 `[来源](URL)` 引用 |
  | 单次搜索失败即放弃 | 调整参数后至少重试 1 次 |
  | 假设网页内容而不抓取 | 对关键信息**必须**调用 `web_fetch` 验证 |
  | 忽略搜索结果的时效性 | 时间敏感信息**必须**标注日期 |

  ---
  模块说明：
  - 强制替换：明确禁用内置工具，强制路由到 GrokSearch
  - 三工具覆盖：web_search + web_fetch + get_config_info
  - 错误处理：包含配置诊断的恢复策略
  - 引用规范：强制标注来源，符合信息可追溯性要求

详细项目介绍

MCP 工具说明

本项目提供五个 MCP 工具：

`web_search` - 网络搜索

参数	类型	必填	默认值	说明
`query`	string	✅	-	搜索查询语句
`platform`	string	❌	`""`	聚焦搜索平台（如 `"Twitter"`, `"GitHub, Reddit"`）
`min_results`	int	❌	`3`	最少返回结果数
`max_results`	int	❌	`10`	最多返回结果数

返回：包含 title、url、content 的 JSON 数组

返回示例（点击展开）

[
  {
    "title": "Claude Code - Anthropic官方CLI工具",
    "url": "https://claude.com/claude-code",
    "description": "Anthropic推出的官方命令行工具，支持MCP协议集成，提供代码生成和项目管理功能"
  },
  {
    "title": "Model Context Protocol (MCP) 技术规范",
    "url": "https://modelcontextprotocol.io/docs",
    "description": "MCP协议官方文档，定义了AI模型与外部工具的标准化通信接口"
  },
  {
    ...
  }
]

`web_fetch` - 网页内容抓取

参数	类型	必填	说明
`url`	string	✅	目标网页 URL

功能：获取完整网页内容并转换为结构化 Markdown，保留标题层级、列表、表格、代码块等元素

返回示例（点击展开）

---
source: https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture
title: MCP 架构设计文档
fetched_at: 2024-01-15T10:30:00Z
---

# MCP 架构设计文档

## 目录
- [核心概念](#核心概念)
- [协议层次](#协议层次)
- [通信模式](#通信模式)

## 核心概念

Model Context Protocol (MCP) 是一个标准化的通信协议，用于连接 AI 模型与��部工具和数据源。
...

更多信息请访问 [官方文档](https://modelcontextprotocol.io)

`get_config_info` - 配置信息查询

无需参数。显示配置状态、测试 API 连接、返回响应时间和可用模型数量（API Key 自动脱敏）

返回示例（点击展开）

{
  "api_url": "https://YOUR-API-URL/grok/v1",
  "api_key": "sk-a*****************xyz",
  "config_status": "✅ 配置完整",
  "connection_test": {
    "status": "✅ 连接成功",
    "message": "成功获取模型列表 (HTTP 200)，共 x 个模型",
    "response_time_ms": 234.56
  }
}

`switch_model` - 模型切换

参数	类型	必填	说明
`model`	string	✅	要切换到的模型 ID（如 `"grok-4-fast"`, `"grok-2-latest"`, `"grok-vision-beta"`）

功能：

切换用于搜索和抓取操作的默认 Grok 模型
配置自动持久化到 ~/.config/grok-search/config.json
支持跨会话保持设置
适用于性能优化或质量对比测试

返回示例（点击展开）

{
  "status": "✅ 成功",
  "previous_model": "grok-4-fast",
  "current_model": "grok-2-latest",
  "message": "模型已从 grok-4-fast 切换到 grok-2-latest",
  "config_file": "/home/user/.config/grok-search/config.json"
}

使用示例：

在 Claude 对话中输入：

请将 Grok 模型切换到 grok-2-latest

或直接说：

切换模型到 grok-vision-beta

`toggle_builtin_tools` - 工具路由控制

参数	类型	必填	默认值	说明
`action`	string	❌	`"status"`	操作类型：`"on"`/`"enable"`(禁用官方工具)、`"off"`/`"disable"`(启用官方工具)、`"status"`/`"check"`(查看状态)

功能：

控制项目级 .claude/settings.json 的 permissions.deny 配置
禁用/启用 Claude Code 官方的 WebSearch 和 WebFetch 工具
强制路由到 GrokSearch MCP 工具
自动定位项目根目录（查找 .git）
保留其他配置项

返回示例（点击展开）

{
  "blocked": true,
  "deny_list": ["WebFetch", "WebSearch"],
  "file": "/path/to/project/.claude/settings.json",
  "message": "官方工具已禁用"
}

使用示例：

# 禁用官方工具（推荐）
禁用官方的 search 和 fetch 工具

# 启用官方工具
启用官方的 search 和 fetch 工具

# 检查当前状态
显示官方工具的禁用状态

项目架构

（点击展开）

src/grok_search/
├── config.py          # 配置管理（环境变量）
├── server.py          # MCP 服务入口（注册工具）
├── logger.py          # 日志系统
├── utils.py           # 格式化工具
└── providers/
    ├── base.py        # SearchProvider 基类
    └── grok.py        # Grok API 实现

常见问题

Q: 如何获取 Grok API 访问权限？ A: 注册第三方平台 → 获取 API Endpoint 和 Key → 使用 claude mcp add-json 配置

Q: 配置后如何验证？ A: 在 Claude 对话中说"显示 grok-search 配置信息"，查看连接测试结果

许可证

本项目采用 MIT License 开源。

如果这个项目对您有帮助，请给个 ⭐ Star！

Grok Search — MCP-сервер для поиска через Grok

Grok Search — это MCP-сервер, построенный на FastMCP, который предоставляет Claude (и другим AI-клиентам) доступ к реальному веб-поиску через API Grok. Он выходит за рамки стандартных поисковых инструментов, возвращая структурированные JSON-результаты, оптимизированные для понимания AI-моделями.

Основные возможности

Реальный поиск в интернете — получение свежих данных, не ограниченных датой обучения модели.
Извлечение содержимого страниц — преобразование HTML в чистый Markdown.
Управление моделью Grok — динамическое переключение между моделями (например, grok-2-latest, grok-4-fast) с сохранением настроек.
Маршрутизация инструментов — возможность отключить встроенные WebSearch/WebFetch Claude Code и принудительно использовать GrokSearch.
Диагностика подключения — встроенная проверка конфигурации и API-соединения.
Ограничение по платформам — фильтрация поиска по Twitter, Reddit, GitHub и другим.

Установка

Предварительные требования

Python 3.10 или выше
uv (рекомендуемый менеджер пакетов)
Аккаунт и API-ключ для сервиса, поддерживающего OpenAI-совместимый формат (например, Grok через прокси)

Установка uv

Windows (PowerShell):

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Рекомендуется использовать WSL.

Linux/macOS:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Шаг 1: Установка и настройка MCP-сервера

Используйте команду claude mcp add-json для одной команды установки и конфигурации. Замените GROK_API_URL и GROK_API_KEY на свои значения:

claude mcp add-json grok-search --scope user '{
  "type": "stdio",
  "command": "uvx",
  "args": ["--from", "git+https://github.com/GuDaStudio/GrokSearch", "grok-search"],
  "env": {
    "GROK_API_URL": "https://your-api-endpoint.com/v1",
    "GROK_API_KEY": "your-api-key-here"
  }
}'

Шаг 2: Проверка установки

Убедитесь, что сервер зарегистрирован:

claude mcp list

После этого в диалоге с Claude можно выполнить проверку конфигурации:

Проверь конфигурацию Grok Search

Инструмент get_config_info выведет статус API, время отклика и количество доступных моделей.

Шаг 3: (Рекомендуется) Настройка системного промпта

Для максимальной эффективности добавьте в ~/.claude/CLAUDE.md (или аналогичный файл) инструкции по использованию инструментов GrokSearch. Пример короткой версии:

# Grok Search
## Активация и маршрутизация
- При любом запросе на поиск в интернете используй инструменты GrokSearch (`mcp__grok-search__web_search`, `mcp__grok-search__web_fetch`) вместо встроенных.
- Для диагностики вызывай `mcp__grok-search__get_config_info`.

## Инструменты
| Tool | Параметры | Назначение |
|------|-----------|------------|
| `web_search` | `query` (обяз.), `platform`, `min_results`, `max_results` | Поиск и возврат структурированных результатов |
| `web_fetch` | `url` (обяз.) | Извлечение полного содержимого страницы в Markdown |
| `get_config_info` | нет | Проверка подключения к API |
| `switch_model` | `model` (обяз.) | Переключение модели Grok |
| `toggle_builtin_tools` | `action` (on/off/status) | Включение/отключение встроенных инструментов |

## Правила
- Всегда указывай источники в формате «Название (URL)».
- При недостатке информации изменяй запрос и повторяй поиск (не сдавайся после первой попытки).
- Для ключевых данных обязательно вызывай `web_fetch` на конкретный URL.

Инструменты (подробно)

`web_search`

Параметры: query (строка, обязательный), platform (строка, опционально: "Twitter", "Reddit", "GitHub" и т.д.), min_results (int, по умолчанию 3), max_results (int, по умолчанию 10).
Возвращает: массив JSON с полями title, url, content.

`web_fetch`

Параметры: url (строка, обязательный).
Возвращает: Markdown-представление страницы с сохранением структуры.

`get_config_info`

Без параметров. Показывает URL API, маскированный ключ, статус подключения и количество моделей.

`switch_model`

Параметры: model (строка, обязательный) — идентификатор модели (например, grok-2-latest).
Настройка сохраняется в ~/.config/grok-search/config.json.

`toggle_builtin_tools`

Параметры: action (строка, опционально): "on" / "enable" — отключить встроенные инструменты; "off" / "disable" — включить; по умолчанию — показать статус.
Изменяет файл .claude/settings.json в корне проекта.

Примеры использования в диалоге с Claude

Найди последние новости по ИИ — вызовет web_search.
Открой страницу https://example.com — вызовет web_fetch.
Проверь настройки Grok Search — вызовет get_config_info.
Переключи модель на grok-4-fast — вызовет switch_model.
Отключи встроенные инструменты поиска — вызовет toggle_builtin_tools.

Структура проекта

src/grok_search/
├── config.py        # Управление конфигурацией (env)
├── server.py        # Точка входа MCP
├── logger.py        # Логирование
├── utils.py         # Утилиты форматирования
└── providers/
    ├── base.py      # Абстрактный базовый класс поискового провайдера
    └── grok.py      # Реализация для Grok API

Часто задаваемые вопросы

Как получить API-ключ? Обратитесь к стороннему провайдеру, предоставляющему OpenAI-совместимый интерфейс для Grok (например, через прокси-сервисы). Укажите его endpoint и ключ в переменных окружения.

Как проверить, что всё работает? Скажите Claude: «Покажи конфигурацию Grok Search» — если соединение успешно, появится зелёный статус.

Лицензия

Проект распространяется под лицензией MIT.

Если проект оказался полезным, поставьте ⭐ на GitHub.

Источник: https://mcpmarket.com/server/grok-search

概述

核心价值

功能特性

安装教程

Step 0.前期准备（若已经安装uv则跳过该步骤）

Windows 安装 uv

Linux/macOS 安装 uv

Step 1. 安装 Grok Search MCP

Step 2. 验证安装 & 检查MCP配置

Step 3. 配置系统提示词

精简版提示词

详细版提示词

详细项目介绍

MCP 工具说明

web_search - 网络搜索

web_fetch - 网页内容抓取

get_config_info - 配置信息查询

switch_model - 模型切换

toggle_builtin_tools - 工具路由控制

项目架构

常见问题

许可证

Grok Search — MCP-сервер для поиска через Grok

Основные возможности

Установка

Предварительные требования

Установка uv

Шаг 1: Установка и настройка MCP-сервера

Шаг 2: Проверка установки

Шаг 3: (Рекомендуется) Настройка системного промпта

Инструменты (подробно)

web_search

web_fetch

get_config_info

switch_model

toggle_builtin_tools

Примеры использования в диалоге с Claude

Структура проекта

Часто задаваемые вопросы

Лицензия

Что такое Grok Search?

Как Grok Search повышает производительность ИИ-моделей?

Каковы ключевые особенности Grok Search?

Совместим ли Grok Search с Claude и другими ИИ-моделями?

Как Grok Search обрабатывает получение веб-контента?

Комментарии

`web_search` - 网络搜索

`web_fetch` - 网页内容抓取

`get_config_info` - 配置信息查询

`switch_model` - 模型切换

`toggle_builtin_tools` - 工具路由控制

`web_search`

`web_fetch`

`get_config_info`

`switch_model`

`toggle_builtin_tools`