mcp-omnisearch MCP — ユースケース, インストール & ライブデモ

なぜ使うのか

主な機能

4つのツールで検索、AI検索、GitHub、コンテンツ抽出をカバー — ツールの乱立なし
プロバイダーごとにAPIキーを持ち込み、課金中のものだけ利用可能
検索にはTavily、Brave、Kagi、Exa、AI検索にはKagi FastGPT、Exa、Linkupを利用
Firecrawlのセルフホスト対応（FIRECRAWL_BASE_URL経由）
Docker + OpenAPI（MCPO）によるリモートデプロイに対応

ライブデモ

実際の動作

omnisearch.replay ▶ 準備完了

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インストール

クライアントを選択

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "omnisearch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-omnisearch"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開く。保存後、アプリを再起動。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "omnisearch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-omnisearch"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor は Claude Desktop と同じ mcpServers スキーマを使用。プロジェクト設定はグローバルより優先。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "omnisearch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-omnisearch"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cline サイドバーの MCP Servers アイコンをクリックし、"Edit Configuration" を選択。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "omnisearch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-omnisearch"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop と同じ形式。Windsurf を再起動して反映。

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "omnisearch",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-omnisearch"
      ]
    }
  ]
}

Continue はマップではなくサーバーオブジェクトの配列を使用。

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "omnisearch": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "mcp-omnisearch"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers に追加。保存時に Zed がホットリロード。

claude mcp add omnisearch -- npx -y mcp-omnisearch

ワンライナー。claude mcp list で確認、claude mcp remove で削除。

ユースケース

実用的な使い方： mcp-omnisearch

複数の検索エンジンをフォールバックしながらトピックをリサーチする

👤 リサーチャー、アナリスト、単一エンジンの偏りで痛い目にあった方 ⏱ ~15 min beginner

使うタイミング： あるエンジンのトップ10が別のエンジンと大きく異なるような新しいトピックの調査時。

前提条件

検索APIキーが最低1つ必要（Tavilyの無料枠が最も手軽） — tavily.com/signup — 無料枠は月1000リクエスト

フロー

まず最もコストの低いプロバイダーで検索を実行

Search Tavily for 'latest MCP protocol changes 2026'. Summarize the top 5 results.✓ コピーしました

→ 引用付きのサマリー
別のプロバイダーでクロスチェック

Now search the same query on Brave. Which results show up in both? Which are unique?✓ コピーしました

→ 重複分析
最も有望な結果のフルコンテンツを抽出

Use web_extract on the top result and give me the actual useful text, not nav boilerplate.✓ コピーしました

→ 記事のクリーンなMarkdown

結果： 複数エンジンの一致によって信頼度が高まった、クロスバリデーション済みのリサーチ結果。

注意点

プロバイダーごとにクォータが異なる — Tavilyは余裕があるが、Kagiはクエリ単位で課金 — 探索的な検索はTavilyに回し、Kagiは高精度な「答えをくれ」系のクエリでFastGPT経由で使う
web_extractがJS多用サイトで失敗する — SPAにはFirecrawl（JSレンダリング対応）を使用し、静的ページにはTavily extractを使用

組み合わせ： notion

AI検索で引用付きのクイックアンサーを取得する

👤 「10本の青いリンク」ではなく「答えそのもの」が欲しい方 ⏱ ~5 min beginner

使うタイミング： ソース付きの推論を伴う、具体的な事実に関する質問がある場合。

前提条件

AI検索キーが最低1つ必要: KAGI_API_KEY、EXA_API_KEY、またはLINKUP_API_KEY — Kagi FastGPTがクエリ単価で最安

フロー

ai_searchで質問する

Use ai_search (Kagi FastGPT) for: what's the default rate limit for the GitHub Models API as of Q1 2026?✓ コピーしました

→ 引用付きの直接回答
引用元を検証する

Open the top citation with web_extract and confirm the claim.✓ コピーしました

→ 引用元テキスト

結果： 検証済みのクイックアンサー。通常の検索往復より安価かつ高速。

注意点

AI検索はソースを自信満々に誤引用することがある — 重要な主張については必ずweb_extractでトップの引用元を確認する

パブリックGitHubでリファレンス実装を検索する

👤 ライブラリを評価中、またはコードパターンを探している開発者 ⏱ ~15 min intermediate

使うタイミング： 「Rustで誰かXを解決していないか？」のような質問がある場合。

前提条件

スコープなしのGITHUB_API_KEY（パブリックのみ） — github.com/settings/tokens — スコープリストが空のクラシックトークンでOK

フロー

コードオペレーターで検索する

github_search for fn main() language:rust path:src/ 'tokio::select!' — top 20 repos.✓ コピーしました

→ ファイルヒット付きのリポジトリリスト
読む価値のある特定ファイルを取得する

For the top 3 hits, use web_extract on the raw.githubusercontent URLs and show me the tokio::select! patterns they use.✓ コピーしました

→ コンテキスト付きのコード抜粋

結果： 学習に役立つ実際の実装を集めた、フォーカスされたリーディングリスト。

組み合わせ： github

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

omnisearch + notion

複数エンジンでトピックをリサーチし、精製したノートをNotionに保存する

Research 'post-quantum TLS 2026 state of play' across Tavily and Brave, extract the 3 best sources, and save a Notion page summarizing them.✓ コピーしました

omnisearch + github

GitHubパブリック検索でリポジトリを発見し、github MCPで最も良いものを詳しく操作する

github_search for rate-limiter libraries in Go, pick the top, then via the github MCP open its latest 3 issues.✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール	入力	呼び出すタイミング	コスト
web_search	query: str, provider?: tavily\|brave\|kagi\|exa, options?: {site?, filetype?, time?, lang?}	オペレーター制御が可能な汎用ウェブ検索	1 provider API call
ai_search	query: str, provider?: kagi_fastgpt\|exa\|linkup	リンクではなく、引用付きの直接回答が欲しい場合	1 AI-search call (costlier than regular search)
github_search	query: str, kind?: code\|repo\|user	GitHub構文によるコード・リポジトリ・ユーザーの検索	1 GitHub API call (30/min code search limit)
web_extract	url: str, provider?: firecrawl\|tavily\|kagi	URLからクリーンな記事テキストを取得する	1 extractor call

コストと制限

運用コスト

APIクォータ: プロバイダーごと。Tavily: 月1000リクエスト無料。Brave: 月2000無料。Kagi: クエリ単位課金。Exa: 無料枠月約1000。
呼び出しあたりのトークン: 検索結果: 500〜1500トークン。引用付きAI検索: 1〜3k。抽出記事: 2〜8k。
金額: 無料で開始可能（Tavily、Brave、Exaの無料枠）。Kagiはクエリ単位課金。Firecrawlセルフホスト＝無料。
ヒント: ルーティング: 安価な広範検索 → Tavily/Brave、高精度の回答 → Kagi FastGPT、コンテンツ抽出 → セルフホストFirecrawl。

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

最小スコープ： GitHub token: empty scopes (public only)

認証情報の保管： プロバイダーごとの環境変数: TAVILY_API_KEY、BRAVE_API_KEYなど。

データ送信先： 設定済みの各プロバイダーのAPIにクエリが送信され、結果が返却されます。

絶対に付与しない： GitHub token with repo write — web_search is public-only Self-hosted Firecrawl without auth exposed to public internet

各プロバイダーの利用規約が適用されます。あるプロバイダーでスクレイピングし、別のプロバイダーで抽出して再公開しないでください。
プロバイダーはクエリをログに記録します。シークレットや社内専用の用語を検索しないでください。

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

Provider not configured

該当プロバイダーの環境変数を設定するか、provider=パラメータで別のプロバイダーにルーティングしてください。

確認： echo $TAVILY_API_KEY

Firecrawl extraction timeout

重いSPAが原因です。Firecrawlのタイムアウトを引き上げるか、静的ページにはtavily/kagi extractにフォールバックしてください。

GitHub search returns 403

未認証のコード検索は厳しくレート制限されています。スコープが空でもGITHUB_API_KEYを設定してください。

確認： curl -H 'Authorization: Bearer $GITHUB_API_KEY' https://api.github.com/rate_limit

代替案

mcp-omnisearch 他との比較

代替案	代わりに使う場面	トレードオフ
brave-search MCP	エンジン1つだけでよく、最小限のコンフィグにしたい場合	AI検索なし、マルチプロバイダーの冗長性なし
searxng MCP	APIキー不要の完全セルフホスト型メタ検索が欲しい場合	SearXNGインスタンスを自分でホストする必要あり
kindly-web-search	より充実したコンテンツ取得（StackOverflowスレッド全文、GitHub issuesなど）が組み込まれたものが欲しい場合	対応プロバイダーが少ない

その他

リソース

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