name	search-aggregator
description	Aggregated search service with concurrent recall, URL deduplication, and result caching. Use when: (1) Research requires multiple search engines, (2) Need to deduplicate results from multiple sources, (3) Want to cache search results for repeated queries.

Search Aggregator - 搜索聚合服务

并发调用多个搜索引擎，自动去重 URL，结果缓存。

工作原理

用户查询
    │
    ├─> hybrid_research (模式检测)
    │       │
    │       ├─ 分析查询类型
    │       └─ 返回应该调用的引擎列表
    │
    ├─> Claude 并发调用各搜索引擎
    │       ├── Exa
    │       ├── Brave
    │       ├── Bocha
    │       └─ Metaso
    │
    └─> aggregate_search (聚合去重)
            ├── URL 规范化 (移除追踪参数)
            ├── 域名分组
            ├── 相似度去重
            └─ 返回去重后的结果

可用工具

1. hybrid_research

用途: 自动检测查询类型，返回应该调用的搜索引擎

输入:
  query: "分析 Rust 在 2025 的采用趋势"

输出:
  mode: "Mode-A"
  modeDescription: "Technical Analysis"
  engines: ["Exa", "Brave", "Metaso"]
  instructions: |
    1. 并发调用上述搜索引擎
    2. 收集结果后调用 aggregate_search

模式对应关系:

模式	触发关键词	引擎组合
Quick	怎么, 如何, what is	Exa
Mode-A	分析, 评估, 趋势	Exa + Brave + Metaso
Mode-R	市场, 格局, 竞争	Brave + Bocha + Metaso
Mode-T	对比, vs, 比较	Exa + GitHub
Mode-F	全面, 深入, 综述	全部引擎

2. aggregate_search

用途: 聚合多个搜索引擎的结果并去重

输入:
  query: "搜索查询"
  engine_results:
    Exa: [...]
    Brave: [...]
    Metaso: [...]
  max_per_domain: 2  # 同一域名最多保留2条
  similarity_threshold: 0.8  # URL 相似度阈值

输出:
  results: [...]  # 去重后的结果
  stats:
    totalOriginal: 15
    totalAfterDedup: 8
    dedupRate: 46.7
    engineCounts:
      Exa: 5
      Brave: 6
      Metaso: 4

去重规则:

移除追踪参数: ?ref=twitter, &utm_source=google
URL 规范化: 统一 https，移除尾部斜杠
同域名限流: 最多保留 2 条
相似度判断: slug 相似度 > 80% 视为重复

3. quick_search

用途: 简单查询的快速搜索（单路）

输入:
  query: "Python 怎么打印"
  engine: "Exa"
  results: [...]  # 从 Exa 获取的原始结果

输出:
  results: [...]  # 前 5 条结果
  count: 5

4. cache_info

用途: 查看和管理缓存

输入:
  action: "stats"  # 或 "clear_expired", "clear_all"

输出:
  size: 10
  keys: ["query1::exa,brave", "query2::metaso"]

使用流程

流程 1: 深度研究

用户: "分析 Rust 在 2025 的采用趋势"

1. 调用 hybrid_research(query="...")
   → 返回: mode=Mode-A, engines=[Exa, Brave, Metaso]

2. 并发调用三个搜索引擎:
   - mcp__exa__get_code_context_exa
   - mcp__brave-search__brave_web_search
   - mcp__metaso__metaso_web_search

3. 调用 aggregate_search 合并结果
   → 返回去重后的 8-12 条结果

流程 2: 快速查询

用户: "Python 怎么打印"

1. 调用 hybrid_research(query="...")
   → 返回: mode=quick, engines=[Exa]

2. 调用 mcp__exa__get_code_context_exa

3. 调用 quick_search (可选，用于缓存)

URL 去重示例

原始结果:
  - https://example.com/post?ref=twitter
  - https://example.com/post?utm_source=google
  - https://blog.example.com/similar-post
  - https://example.com/post-related
  - https://another.com/article

去重后:
  - https://example.com/post (合并了前2条)
  - https://blog.example.com/similar-post
  - https://another.com/article

统计: 5 → 3 (去重率 40%)

缓存策略

场景	TTL	说明
新闻类查询	3 分钟	时效性高
技术文档	10 分钟	相对稳定
学术论文	30 分钟	长期有效

与其他 MCP 的关系

search-aggregator (聚合层)
    │
    ├──> mcp__exa__* (代码/API)
    ├──> mcp__brave-search__* (新闻)
    ├──> mcp__bocha__* (中文)
    ├──> mcp__metaso__* (学术)
    └──> mcp__github__* (项目)

本 Server 不直接调用其他 MCP，而是由 Claude 并发调用后传入聚合。

name	search-aggregator
description	Aggregated search service with concurrent recall, URL deduplication, and result caching. Use when: (1) Research requires multiple search engines, (2) Need to deduplicate results from multiple sources, (3) Want to cache search results for repeated queries.

Search Aggregator - 搜索聚合服务

并发调用多个搜索引擎，自动去重 URL，结果缓存。

工作原理

用户查询
    │
    ├─> hybrid_research (模式检测)
    │       │
    │       ├─ 分析查询类型
    │       └─ 返回应该调用的引擎列表
    │
    ├─> Claude 并发调用各搜索引擎
    │       ├── Exa
    │       ├── Brave
    │       ├── Bocha
    │       └─ Metaso
    │
    └─> aggregate_search (聚合去重)
            ├── URL 规范化 (移除追踪参数)
            ├── 域名分组
            ├── 相似度去重
            └─ 返回去重后的结果

可用工具

1. hybrid_research

用途: 自动检测查询类型，返回应该调用的搜索引擎

输入:
  query: "分析 Rust 在 2025 的采用趋势"

输出:
  mode: "Mode-A"
  modeDescription: "Technical Analysis"
  engines: ["Exa", "Brave", "Metaso"]
  instructions: |
    1. 并发调用上述搜索引擎
    2. 收集结果后调用 aggregate_search

模式对应关系:

模式	触发关键词	引擎组合
Quick	怎么, 如何, what is	Exa
Mode-A	分析, 评估, 趋势	Exa + Brave + Metaso
Mode-R	市场, 格局, 竞争	Brave + Bocha + Metaso
Mode-T	对比, vs, 比较	Exa + GitHub
Mode-F	全面, 深入, 综述	全部引擎

2. aggregate_search

用途: 聚合多个搜索引擎的结果并去重

输入:
  query: "搜索查询"
  engine_results:
    Exa: [...]
    Brave: [...]
    Metaso: [...]
  max_per_domain: 2  # 同一域名最多保留2条
  similarity_threshold: 0.8  # URL 相似度阈值

输出:
  results: [...]  # 去重后的结果
  stats:
    totalOriginal: 15
    totalAfterDedup: 8
    dedupRate: 46.7
    engineCounts:
      Exa: 5
      Brave: 6
      Metaso: 4

去重规则:

移除追踪参数: ?ref=twitter, &utm_source=google
URL 规范化: 统一 https，移除尾部斜杠
同域名限流: 最多保留 2 条
相似度判断: slug 相似度 > 80% 视为重复

3. quick_search

用途: 简单查询的快速搜索（单路）

输入:
  query: "Python 怎么打印"
  engine: "Exa"
  results: [...]  # 从 Exa 获取的原始结果

输出:
  results: [...]  # 前 5 条结果
  count: 5

4. cache_info

用途: 查看和管理缓存

输入:
  action: "stats"  # 或 "clear_expired", "clear_all"

输出:
  size: 10
  keys: ["query1::exa,brave", "query2::metaso"]

使用流程

流程 1: 深度研究

用户: "分析 Rust 在 2025 的采用趋势"

1. 调用 hybrid_research(query="...")
   → 返回: mode=Mode-A, engines=[Exa, Brave, Metaso]

2. 并发调用三个搜索引擎:
   - mcp__exa__get_code_context_exa
   - mcp__brave-search__brave_web_search
   - mcp__metaso__metaso_web_search

3. 调用 aggregate_search 合并结果
   → 返回去重后的 8-12 条结果

流程 2: 快速查询

用户: "Python 怎么打印"

1. 调用 hybrid_research(query="...")
   → 返回: mode=quick, engines=[Exa]

2. 调用 mcp__exa__get_code_context_exa

3. 调用 quick_search (可选，用于缓存)

URL 去重示例

原始结果:
  - https://example.com/post?ref=twitter
  - https://example.com/post?utm_source=google
  - https://blog.example.com/similar-post
  - https://example.com/post-related
  - https://another.com/article

去重后:
  - https://example.com/post (合并了前2条)
  - https://blog.example.com/similar-post
  - https://another.com/article

统计: 5 → 3 (去重率 40%)

缓存策略

场景	TTL	说明
新闻类查询	3 分钟	时效性高
技术文档	10 分钟	相对稳定
学术论文	30 分钟	长期有效

与其他 MCP 的关系

search-aggregator (聚合层)
    │
    ├──> mcp__exa__* (代码/API)
    ├──> mcp__brave-search__* (新闻)
    ├──> mcp__bocha__* (中文)
    ├──> mcp__metaso__* (学术)
    └──> mcp__github__* (项目)

本 Server 不直接调用其他 MCP，而是由 Claude 并发调用后传入聚合。