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分享一个给 AI 用的搜索工具，每天免费 2000 次

介绍 AnySearch 这款面向 AI Agent 的搜索工具，以及 REST API、MCP 和 Skill 的使用方式。

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在 AnySearch 官网的FAQ里提到，AnySearch 是专为 AI Agent 打造的搜索基础设施。

我以前觉得不是有 Google 这些搜索引擎了吗？为什么还要用其他搜索工具呢？Codex 不是能自己搜网页吗？

关于这些问题，AnySearch 官网有提到。

01

AnySearch 不是让你打开网页、输入关键词，再自己点开十几个蓝色链接。它更像一层专门为 AI Agent 准备的搜索基础设施。

网页、代码、金融、学术、医疗、专利、旅行等不同类型的信息，被它整理成结构化结果，再交给 AI 继续总结、比较和执行任务。

普通搜索引擎的使用者是人，AnySearch 主要服务的是 AI。

这两者的区别，可以简单理解为普通搜索把链接给你，AnySearch 把 AI 能继续处理的信息给 Agent。

之前我推荐过 GNews，我是在 n8n 里用的。 GNews 每天有100次免费的请求额度，而 AnySearch 每天有1000次，足足比 GNews 多10倍。如果认证了学生或者开发者，额度还能提升到2000次，爽了。

AnySearch 官方提供了 REST API、MCP Server 和 Skill 三种接入方式。

听起来有点技术，但你不需要全学。大多数人只要记住下面这张选择表：

使用场景 推荐方式 为什么
开发者、产品团队 REST API 验证通过后可接进脚本、后端或产品
AI 工具用户 MCP 配置一次，之后由 AI 自动调用
使用 Agent 技能目录的进阶用户 Skill 适合批量搜索、网页提取等工作流

本文使用 Postman 请求 REST API 演示 AnySearch 的用法。

MCP 和 Skill 这两种方式可以参考 AnySearch 文档，非常简单的 👉 https://www.anysearch.com/docs#mcp-install

02

善哉善哉，AnySearch 不用注册账号也能使用，走的也是每天的免费额度，根据你的 IP 来计算。

不过还是注册个账号会更加稳定，而且认证开发者后还能每天2000次。

点击右上角的登录。

03

如果你是开发者的话，用 GitHub 的方式登录，方便之后认证开发者身份。

04

开发者身份验证还是有点小门槛的，需要以下条件：

05

如果不满足开发者身份验证条件，又想要免费额度翻倍的话，去海鲜市场买个教育邮箱也行，海鲜市场搜“edu教育邮“就能找到。

注册完成后，来到「定价」页面，根据你的条件点击「免费版」下面的“学生“或者“开发者“验证。

06

我选的是开发者，认证成功后就会弹出这个提示。

07

接下来我用 Postman 演示一下 API 如何调用。

不带 API Key 的调用很简单，使用 POST 方法请求 https://api.anysearch.com/v1/search

在 Headers 里加上 Content-Type，值为 application/json。

如果你已经申请了免费 API Key，再增加一行 Authorization，值为你的 API KEY。

大概这样写：Authorization: Bearer YOUR_ANYSEARCH_API_KEY。

注意，Bearer 和 Key 中间必须有一个空格。

08

切换到 Body，选择 raw，右侧格式选择 JSON，按以下格式输入你要搜索的内容即可发起搜索请求。

请求成功后，先看 Postman 右上方的 HTTP 状态码。通常 2xx 表示请求已经被服务器正常处理。

09

返回结果一般会包含：

  • title：搜索结果标题；
  • url：原始网页地址；
  • snippet：结果摘要；
  • content：提取到的正文内容；
  • total_results：结果数量；
  • search_time_ms：本次搜索耗时。

第一次跑通后，就可以在 Postman 的 Body 里调整搜索条件。

几个常用参数，够用就好：

参数 作用 建议
query 要搜索的问题或关键词 必填，尽量写具体
max_results 返回结果数量 通常设为 5-10
tag 指定垂直领域 例如 code.doc
zone 指定区域 可选 cn 或 intl
language 指定语言 例如 zh-CN、en
format 返回格式 可选 json 或 markdown

例如，你想搜索英文技术文档，可以把 language 改成 en；只想看少量结果，就把 max_results 设成 5。每次只改一个变量再发送，最容易观察参数带来的变化。

光看 tag 这个参数可能有点难理解，其实它是一个很重要的参数。

tag 和 params 是一组搭档。

tag 负责告诉 AnySearch：这次要调用哪一种专业搜索能力。

params 负责继续告诉这项能力：具体要按照什么条件查询。

比如 code.doc 代表“搜索开发文档和代码示例”。但只写这个标签还不够，系统还需要知道你要查哪个库或框架，因此必须通过 params.library 补充信息：

{
  "query": "useEffect 的清理函数怎么使用",
  "tag": "code.doc",
  "params": {
    "library": "react"
  },
  "max_results": 5,
  "language": "zh-CN",
  "format": "json"
}

这几个字段可以这样理解：

  • query：你具体想解决的问题；
  • tag: "code.doc"：指定使用开发文档搜索能力；
  • params.library: "react"：指定要查询 React；
  • max_results：最多返回多少条结果。

如果使用 code.doc 却漏掉 params.library，接口会返回 400，并提示：

Missing required params for tag 'code.doc': library.

但要注意，并不是所有 tag 都强制要求 params。

不同 tag 有各自的参数规则：有些包含必填参数，有些只有可选参数，还有一些显示为 0 params，只写 tag 就能调用。因此不能给所有标签套用同一份 params。最稳妥的方式，是先在官方文档的 Tags & Params 目录找到目标 tag，展开查看它要求的字段。

如果你只是做普通网页搜索，可以把 tag 和 params 都省略，让统一搜索接口根据查询内容选择数据来源：

{
  "query": "最近一周值得关注的 AI Agent 新闻",
  "max_results": 5,
  "language": "zh-CN",
  "format": "json"
}

10

最后聊一下 zone 这个参数，它看上去和 language 好像有点像。

zone 决定检索区域，支持 cn 和 intl。language 决定结果的偏好语言。

例如查询国内政策时可以这样写：

{
  "query": "杭州最新人工智能产业扶持政策",
  "zone": "cn",
  "language": "zh-CN",
  "max_results": 5
}

查询海外技术新闻时可以这样写：

{
  "query": "OpenAI latest product announcements",
  "zone": "intl",
  "language": "en",
  "max_results": 5
}

zone: "cn" 并不保证返回结果全是中文，language: "zh-CN" 也不等于只搜索中国网站。一个控制检索区域，一个控制语言偏好，不能混为一谈。

以上就是调用 AnySearch 方法的全部内容了，如果你想在你的 AI 工具里使用 AnySearch 提供的 MCP 或者 Skill 服务，可以直接跟着文档做👉 https://www.anysearch.com/docs#mcp-install

但我通常的做法是让 AI 工具自己读文档，自己安装。我用 Codex 时就是这么做的。

最后聊两句。

过去我们评估一个 AI 工具，常常只看它“模型够不够强”。但真正用到工作里，你会发现另一个能力同样重要，就是它能不能找到最新、可靠、可追溯的信息。

模型负责思考，搜索负责看见世界。不管是 AnySearch 也好，之前介绍过的 GNews 也好，这些工具在今天我觉得是挺重要的。

你有其他好用的工具推荐吗？你开发过什么好工具吗？欢迎在评论区分享一下。

最后我分享一个我用 Codex 开发的资源搜索工具：linkmigo

有兴趣的工友可以看看👉 https://github.com/Quick-Z/linkmigo

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