TinySearch v0.6.1 发布：本地 LLM 轻量网页检索工具新增「自带浏览器」

TinySearch 是一款面向本地大语言模型的自托管 MCP/FastAPI 网页检索工具，v0.6.1 版本在原有架构上引入了多项改进，其中最受关注的是「自带浏览器」（bring-your-own-browser）支持。

核心机制

TinySearch 的设计思路是：在网页内容进入模型上下文窗口之前，先在本地完成筛选与压缩。它采用 BM25 关键词检索结合本地 ONNX embedding 向量匹配，从抓取的网页中提取与查询相关的文本片段，并以原始正文加来源 URL 的形式返回给模型。整个流程不依赖外部付费搜索或抓取 API，中间环节也不需要大模型做摘要或过滤。

这一设计尤其针对 4B/9B 级别的小参数本地模型——给这类模型灌入 50k token 的网页内容、再指望它自己挑出 5 段关键信息并不现实。

v0.6.1 主要更新

• 自带浏览器支持：通过 CDP 协议，用户可指向自己运营的浏览器（带个人 profile、代理、Cookie 等），替代工具自带的 Chromium 实例，对反爬严格的站点尤为有用。
• 搜索与抓取分离：search 接口不再启动 Chromium 或加载 embedding 模型，保持轻量快速；scrape_urls 支持一次传入 1–5 个 URL 并发抓取。
• 问答与全文两种模式：可对单个页面提出聚焦问题、由 TinySearch 检索并重排相关片段，也可直接返回清理后的页面正文。
• 相关链接返回：按查询相关性排序后返回，由上层智能体决定下一步访问目标，避免工具自动扩散抓取范围。
• MCP 响应格式升级：从旧的文本 prompt 格式改为 XML 格式。
• 预处理优化：在 Markdown 生成前完成模板化内容剥离。

可复现的基准测试

开发者附带了可复现的 benchmark 脚本。在 8 个研究类查询、同一批网页的条件下：

• 抓取原始网页合计：146,878 tokens
• 经 TinySearch 筛选后：53,426 tokens
• 总体压缩比约 64%

需注意的是，这一比例并非普适保证：对于结构臃肿的站点可达 80% 以上，而本身已较干净的页面则变化有限。

适用场景与局限

TinySearch 的典型工作流为：search → 模型挑选 URL → scrape_urls → 模型仅获得相关证据，适合运行本地小模型且希望自托管搜索/抓取流程的用户。

作为小型自托管工具，其能力受限于浏览器/CDP 接入环境，在对自动化访问控制严格的站点上仍可能失效；benchmark 也仅覆盖 8 个查询，代表性有限。项目源代码已在 GitHub 开放（自托管、MCP/FastAPI），可作为本地 LLM 工具链中的一环进行尝试与二次开发。