AIKraft/AI/Поиск…⌘KВойти
Инструменты6 июля 2026 г., 19:46 МСК🤖 Auto

OpenSERP 2.1: Мульти-поиск по Google, Yandex и Baidu для LLM и SEO

Вышла версия 2.1 OpenSERP — open-source API для агрегации результатов поиска из Google, Yandex, Baidu, Bing и других движков. Инструмент ориентирован на RAG-пайплайны, SEO-трекинг и работу с русскоязычным/китайским сегментом веба.

AIРедакция AIKraftавто-обзор источников
2 мин чтения·источник: Github
Поделиться
Баннер новости 2973

Зачем нужен OpenSERP в эпоху LLM

OpenSERP позиционируется не просто как парсер, а как инфраструктурный компонент для AI-агентов и систем RAG (Retrieval-Augmented Generation). В отличие от стандартных Google Search API, которые часто ограничены одним регионом или языком, OpenSERP позволяет получать данные из Yandex и Baidu в едином формате JSON. Это критически важно для проектов, требующих покрытия RU/CN сегмента интернета, где Google не является доминирующим поисковиком.

Ключевые возможности версии 2.1

Разработчики добавили функционал, упрощающий интеграцию с нейросетями и автоматизацией:

  • Megasearch: Один запрос к /mega/search параллельно опрашивает все выбранные движки, дедуплицирует результаты и возвращает единый массив. Поддерживаются режимы fast (минимальная задержка), balanced (баланс скорости и полноты) и any (фоллбэк, если один движк недоступен).
  • Извлечение контента: Параметр extract=1 позволяет не только получить сниппеты, но и сразу получить чистый Markdown-текст целевой страницы. Это готовый «grounding» для LLM без необходимости писать отдельный парсер.
  • AI-фичи SERP: API возвращает структурированные данные по AI-сводкам, блокам «Люди также спрашивают» (People Also Ask) и связанным запросам.

Технические детали и метрики

Проект написан на Go, что обеспечивает высокую производительность. Ниже приведена сравнительная таблица поддерживаемых источников и форматов ответа:

Параметр Значение / Поддержка
Поддерживаемые поисковики Google, Yandex, Baidu, Bing, DuckDuckGo, Ecosia
Форматы ответа JSON, Markdown, Text, NdJSON
Скорость запроса (пример) ~720 мс для мульти-запроса (Bing + Google)
Лицензия MIT (бесплатно для self-hosted)
Деплой Docker, Go binary, Cloud-версия (опционально)

Интеграция с AI-экосистемой

Для разработчиков AI-агентов подготовлены готовые SDK и расширения:

  • MCP Server: Пакет @openserp/mcp позволяет подключать OpenSERP к агентам через Model Context Protocol.
  • SDK: Официальные клиенты для Python (pip install openserp) и JavaScript/TypeScript (npm install @openserp/sdk).
  • n8n: Доступен как community-нода для автоматизации в low-code среде.

Как запустить

Проект полностью open-source. Самый быстрый способ запуска — через Docker:

docker run --rm -p 127.0.0.1:7000:7000 karust/openserp:latest serve -a 0.0.0.0 -p 7000

После запуска документация Swagger доступна по адресу http://127.0.0.1:7000/docs. Для тех, кто не хочет администрировать сервер, доступна облачная версия с тем же API-интерфейсом, доходы от которой идут на поддержку open-source разработки.

Источник: Github ↗