Grok Search

这是 GuDaStudio/GrokSearch 的 fork（sunami-grok-search）。 上游的 web_search 把检索外包给上游网关，直连官方 api.x.ai 时不会真正检索， 只会让模型编造 citation_card 引用、sources_count 恒为 0。 本 fork 改走 xAI Responses API 的原生 web_search / x_search 工具， 引用从 annotations[].url_citation 结构化读取，并把 X 检索的账号/时间过滤开放为参数。 改动详情见 SUNAMI.md；换机器部署把 PROMPT.md 里的提示词丢给 agent 即可。下方为上游原始文档。

一、概述

Grok Search MCP 是一个基于 FastMCP 构建的 MCP 服务器，采用双引擎架构：Grok 负责 AI 驱动的智能搜索，Tavily 负责高保真网页抓取与站点映射，各取所长为 Claude Code / Cherry Studio 等LLM Client提供完整的实时网络访问能力。

Claude ──MCP──► Grok Search Server
                  ├─ web_search  ───► Grok API（AI 搜索）
                  ├─ web_fetch   ───► Tavily Extract → Firecrawl Scrape（内容抓取，自动降级）
                  └─ web_map     ───► Tavily Map（站点映射）

功能特性

• 双引擎：Grok 搜索 + Tavily 抓取/映射，互补协作
• Firecrawl 托底：Tavily 提取失败时自动降级到 Firecrawl Scrape，支持空内容自动重试
• OpenAI 兼容接口，支持任意 Grok 镜像站
• 自动时间注入（检测时间相关查询，注入本地时间上下文）
• 一键禁用 Claude Code 官方 WebSearch/WebFetch，强制路由到本工具
• 智能重试（支持 Retry-After 头解析 + 指数退避）
• 父进程监控（Windows 下自动检测父进程退出，防止僵尸进程）

效果展示

我们以在cherry studio中配置本MCP为例，展示了claude-opus-4.6模型如何通过本项目实现外部知识搜集，降低幻觉率。 如上图，为公平实验，我们打开了claude模型内置的搜索工具，然而opus 4.6仍然相信自己的内部常识，不查询FastAPI的官方文档，以获取最新示例。 如上图，当打开grok-search MCP时，在相同的实验条件下，opus 4.6主动调用多次搜索，以获取官方文档，回答更可靠。

二、安装

前置条件

• Python 3.10+
• uv（推荐的 Python 包管理器）
• Claude Code

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

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

一键安装

若之前安装过本项目，使用以下命令卸载旧版MCP。

claude mcp remove grok-search

将以下命令中的环境变量替换为你自己的值后执行。Grok 接口需为 OpenAI 兼容格式；Tavily 为可选配置，未配置时工具 web_fetch 和 web_map 不可用。

GuDa 用户（推荐）

GuDa 用户只需配置 GUDA_API_KEY 即可享受完整服务，所有 API 地址自动派生：

claude mcp add-json grok-search --scope user '{
  "type": "stdio",
  "command": "uvx",
  "args": [
    "--from",
    "git+https://github.com/GuDaStudio/GrokSearch@grok-with-tavily",
    "grok-search"
  ],
  "env": {
    "GUDA_API_KEY": "your-guda-api-key"
  }
}'

自定义配置

如需使用自己的 API 端点，可分别配置各服务：

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

除此之外，你还可以在env字段中配置更多环境变量

注意：配置了 GUDA_API_KEY 后，GROK_API_URL/GROK_API_KEY/TAVILY_*/FIRECRAWL_* 均为可选，系统自动从 GUDA_BASE_URL 派生。显式设置的独立变量优先级更高。

验证安装

claude mcp list

🍟 显示连接成功后，我们十分推荐在 Claude 对话中输入

调用 grok-search toggle_builtin_tools，关闭Claude Code's built-in WebSearch and WebFetch tools

工具将自动修改项目级 .claude/settings.json 的 permissions.deny，一键禁用 Claude Code 官方的 WebSearch 和 WebFetch，从而迫使claude code调用本项目实现搜索！

三、MCP 工具介绍

四、常见问题

许可证

MIT License