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• 以下为项目介绍正文内容。

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使用 rust copy 了孙佬的 GrokSearch，平常使用内存不到 5MB

grok-search-rs

Grok 联网搜索 MCP—— 这次用 Rust 重写，单文件二进制、冷启动毫秒级。

GitHub 仓库 | npx grok-search-rs 或 npm install -g grok-search-rs

孙佬的 grok-search 工具 —— 把 Grok 联网搜索、Tavily 抓取、Firecrawl 兜底整合成 MCP，让 Claude Code / Codex / Cursor 这类客户端瞬间获得 “实时联网 + 网页全文” 的能力，是真的好用。

但 Node/Python 实现跑起来动辄上百 MB 内存、冷启动慢半拍，于是就有了这个 Rust 重写版：一份代码、跨平台二进制、纯 stdio MCP，接哪都行。

并且在调用的时候自动开启了 web_search 工具调用（x_search 可以配置开启）。

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感谢 @DaiSun 【grok 不止 with tavily mcp】模型太笨不会自己发散思维帮忙把信息搜全？L 站 / 知乎有盾 fetch 不下来？grok 搜的全但幻觉高的离谱？不存在嗷，统统不存在！

想要极致轻量？把 Node 一脚踢开

npx 路径上头会挂个 Node 当 stdio 转发器，再轻也得 30~50MB。

先装一次，再直接指二进制

npm install -g grok-search-rs

    "grok-search-rs": {
      "type": "stdio",
      "command": "grok-search-rs",
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "",
        "GROK_SEARCH_API_KEY": "",
        "GROK_SEARCH_MODEL": "",
        "GROK_SEARCH_URL": "",
        "TAVILY_API_KEY": "",
        "TAVILY_API_URL": "https://api.tavily.com"
      }
    }

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获取 API Key

涉及几个第三方平台，论坛公益站能用就用，官方 free tier 也基本够日常 AI Coding 玩。

Grok（xAI）

最稳的当然还是走 xAI 官方：

1. 去 https://x.ai/api 创建一个 API Key（xai-... 开头）
2. 如果你走 new-api /one-api 之类中转也可以
   项目已经默认开启 web_search，可以配置开启 x_search
3. 模型默认走 grok-4-1-fast-reasoning，便宜更快；也可通过 GROK_SEARCH_MODEL 切到 grok-4 或其他兼容型号
4. GROK_SEARCH_URL 既能填根 URL 也能填 /v1，本服务会自动归一化到 /v1/responses

Tavily

去 https://tavily.com 注册，控制台直接 Generate Key，免费额度对个人足够日常用。

Firecrawl（可选）

去 Firecrawl - Search, Scrape, and Interact with the Web for AI 拿 Key，配上之后 web_fetch 在 Tavily 拒绝或返回过薄内容时会自动转 Firecrawl 兜底，体感就是 “该抓的页基本都能抓下来”。

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