让 Codex / Claude Code / Hermes 共享同一个搜索+抓取工具：一份 SKILL.md 走天下的取舍

从 stdio MCP 的 schema token 黑洞，到 npx 三 agent 复用的工程实践

过去半年我把每个 agent 都在用的 stdio MCP 拆了：fetch 一个包，Bing CN 搜索一个包，所有 agent 共享。仓库 dej4vu/websearch，npm @dej4vu/websearch-cli。这件事的关键不在工具本身，而是它怎么重新分配"agent 用工具的成本"。

下面分两件事讲清楚：为什么 Skill 模式能赢过 stdio MCP，以及为什么 Bing CN 是中文场景下被低估的搜索源。

一、Skill vs stdio MCP：六维对比

我同时维护 Codex 桌面端、Claude Code CLI、Hermes Agent 三个 agent。以前每个 MCP 都是 stdio 子进程，跑在每个 agent 自己 host 上。下面六条是实际用下来最痛的点。

维度	stdio MCP	Skill + npx CLI
schema token 占用	所有工具描述常驻 system prompt，开机即烧 token	SKILL.md 按 description 触发，schema 不常驻
多 agent 部署	Codex / Claude / Hermes 各自装一份，升级改三处	一份 SKILL.md + 一个 npm 包，npx skills add 同时落到三个 agent
沙箱代理兼容	Node 子进程继承 shell 代理变量，沙箱一挡就崩	CLI 走 undici Dispatcher，proxy 是显式 --proxy-url
错误追踪	JSON-RPC 包装，MCP 报错定位要追两层	CLI 直接打 stderr / exit code
能力扩展	增工具 = 改 schema + 重启 server + 三 agent 各自 reload	增子命令 = 多一个 websearch xxx，SKILL.md 加一行
可观测性	MCP 调用结果常被截断，agent 看不到元数据	JSON 输出带 truncated / nextStartIndex / dateMissing / sort / freshness / resultCount

最关键的一条：schema token。

开 5 个 MCP，system prompt 凭空多 4-8K token，每个对话都付这笔钱。而 agent 在 80% 的对话里其实只用了其中 1-2 个工具------剩下 3-4 个 MCP 就是常量沉没成本。Skill 模式把工具描述做成"按需加载"：agent 先看 description 字段判断要不要用，需要才把完整 SKILL.md 拉进上下文。一个 100 行的 SKILL.md 在 agent 没用到的时候基本是 0 token。

我把它从 stdio MCP 拆出来以后，三个 agent 的 system prompt 总长度都下降了 3-5K，下游回答明显更聚焦。

第二关键：一份安装三个 agent。

npm 上的 skills（vercel-labs 出品）在 1.5.23 已经原生支持 Codex / Claude Code / Hermes Agent：

sh 复制代码

npx -y skills@latest add dej4vu/websearch \
  --skill websearch --agent codex --agent claude-code --agent hermes-agent \
  --global --yes

装完以后：

Codex 桌面端走 ~/.agents/skills/websearch
Claude Code CLI 走 ~/.claude/skills/websearch
Hermes Agent 走 ~/.hermes/skills/websearch（需 HERMES_HOME 或 mkdir -p .hermes）

升级 websearch CLI 时，三 agent 各自 reload 一次 skill 就同步。不像 MCP 那种"三个 host 改三遍"。

第三关键：沙箱代理不再突然崩。

stdio MCP 启动失败时常见这种错：

vbscript 复制代码

MCP server fetch failed to start: Error: spawn node EPERM
  at ChildProcess._handle.onexit

错误定位到 MCP 框架本身，根本看不出是 HTTP_PROXY=127.0.0.1:7890 被沙箱拒了。换成 npx CLI 后，加 --proxy-url 或在 shell 里 env -u 就行。README 里这段我直接给读者粘走的命令，避免每次都解释。

剩下三点（错误追踪 / 能力扩展 / 可观测性）的具体例子，在第三 / 四节展开。

二、Bing CN：被低估的中文搜索源

国内开发者一提到搜索就条件反射 Google / Brave / Tavily，但 cn.bing.com 在中文技术查询上有几个真优势。

2.1 中文长尾词命中率显著高于国际引擎

实测三个时效查询：

sh 复制代码

# 同一时刻三 agent 跑：
npx -y @dej4vu/websearch-cli@latest search "智谱 GLM 最新模型" --count 10 --json
npx -y @dej4vu/websearch-cli@latest search "千问 最新模型" --count 10 --json
npx -y @dej4vu/websearch-cli@latest search "deepseek 最新模型" --count 10 --json

auto 模式默认启用 month freshness + 日期排序。结果是：官方 docs.bigmodel.cn / qwen.ai / api-docs.deepseek.com 都稳定在前 5 条，知乎/CSDN 排后面。国际搜索引擎切到中文 region 后仍有不少英文结果混排，特别是模型名 / 论文 ID 这种术语。

2.2 时间戳能力是 cn.bing.com 的原生优势

Bing 搜索结果页面会带：

.news_dt 元素（如 2026年8月14日）
snippet 里的相对日期（如 4 天之前、5 days ago）
URL 路径里的日期（如 /2026/08/14/...）
ISO 时间戳

我把这四个来源全接进一个解析器：

js 复制代码

extractPublishedAt(result) => {
  // 优先 .news_dt，其次 snippet 中"X 天/X 天前/YYYY 年 M 月 D 日"，最后 URL。
  // 任一命中就返回 { publishedAt, publishedAtText, publishedAtSource }。
  // 全部不命中 → dateMissing: true，绝不伪造。
}

agent 拿到 JSON 里：

json 复制代码

{
  "publishedAt": "2026-08-14T00:00:00.000Z",
  "publishedAtText": "2026年8月14日",
  "publishedAtSource": "url",
  "dateMissing": false
}

auto 模式遇到"最新 / 发布 / 上线 / release / news / new / latest"等时效意图词时，会：

把 freshness 提到 month（或更窄）
把排序切到 date 倒序
官方域名加权，避免严格时间倒序把权威源压到低质量新闻后

普通技术查询（如 "docker network 原理"、"jsdom 内存泄漏"）auto 不会动 sort / freshness，结果保持相关性。

2.3 多页聚合去重，Bing 不会偷偷吃掉结果数

Bing 单页 10 条，HTML 响应里还有 first token 可以跳页。--count 30 时我会自动分 3 页、跟 token、合并去重。JSON 顶层会告诉你：

json 复制代码

{
  "sort": "auto",
  "freshness": "month",
  "requestedCount": 30,
  "resultCount": 28,
  "pagesFetched": 3,
  "pagesRequested": 3,
  "duplicatesRemoved": 4,
  "totalResults": "约 1,230,000 条结果",
  "hasMore": false
}

requestedCount 是你请求的，resultCount 是真实拿到的，duplicatesRemoved 是去掉 Bing 跨页重复的数量。不会让你以为拿到 30 条实际只 10 条。

同时：

?utm_source= / ?ref= 这类跟踪参数在比较前去重
/ck/a?...query=...&u=... 这类 Bing 跳转还原回真实 URL
黑名单域名（zhihu / 小红书 / 微博 / 抖音 / B 站 / CSDN）在 search 里只标记 fetchBlocked: true 不删除，方便用户选

三、fetch：与官方 fetch MCP 同款表格保留

MCP 时代的 mcp-server-fetch 我一直很喜欢------HTML 表格保留为 Markdown 表格。我的第一版 CLI 没挂 turndown-plugin-gfm，表格被压成扁平段落，被某个 agent 实测吐槽"对总结文档任务，mcp fetch 直接可用"。

v0.3.2 修了：加上和官方同款的 turndown-plugin-gfm，表格恢复成 | ... | 形式。例如 docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/latest-model 里的"思考强度对照表"现在长这样：

markdown 复制代码

| 工具传入值 | 实际档位 | 处理 |
| --- | --- | --- |
| thinking.type 未传、true、enabled、adaptive | max | 使用默认档 |
| reasoning\_effort 为 minimal、light、low | low | 自动转换 |
| reasoning\_effort 为 medium、high | high | 自动转换 |

fetch 还顺带做了：

Readability + 文档站 fallback：React/Next.js 文档站常见 main / .mdx-content，Readability 经常低估文本量，自动 fallback 到 .mdx-content 容器。
pre > span 高亮代码块：很多文档站代码高亮不是
css 复制代码
```
，保留成 fenced code 而不是被切成零碎段落。
```

分页元数据：JSON 里 truncated / nextStartIndex，续抓逻辑 agent 自己写就行：

bash 复制代码

NEXT=$(... | jq -r ".nextStartIndex")
[ "$NEXT" != "null" ] && websearch fetch URL --start-index "$NEXT" --json

robots / proxy / 超时默认遵守，--ignore-robots-txt / --proxy-url / --timeout-ms 都是显式开关。

一个最小调用：

sh 复制代码

npx -y @dej4vu/websearch-cli@latest \
  fetch "https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/latest-model" --json

四、SKILL.md：一份 skill 喂三个 agent

skills@1.5.23 一次安装到三 agent：

sh 复制代码

npx -y skills@latest add dej4vu/websearch \
  --skill websearch --agent codex --agent claude-code --agent hermes-agent \
  --global --yes

落点：

agent	全局路径
codex	~/.agents/skills/websearch
claude-code	~/.claude/skills/websearch
hermes-agent	~/.hermes/skills/websearch（需 HERMES_HOME 或 mkdir -p .hermes）

装完以后 agent 看到的 SKILL.md 头部：

markdown 复制代码

---
name: websearch
description: Search Bing CN and fetch live web pages through the npx-runnable websearch CLI, with readable markdown extraction, robots.txt handling, chunked pagination, raw mode, proxy support, and JSON output for Codex, Claude Code, and other CLI-capable agents.
---

agent 接下来只要识别到任务需要"现在的网页 / 开放搜索 / 某个 URL 预览"，就会自动调 websearch search 或 websearch fetch。

为什么 description 这么长？因为 description 是 agent 决定"要不要加载 SKILL.md"的唯一依据。写得越精确，agent 误触发越少，token 也越省。

升级时一行业务 CI 即可：

sh 复制代码

npx -y skills@1.5.23 add "dej4vu/websearch#v0.3.2@websearch" \
  --skill websearch --agent codex --agent claude-code --agent hermes-agent \
  --global --yes

五、踩过的坑（避免你再踩）

1. npx @dej4vu/websearch-cli@latest 报 404 不是版本没发，是沙箱代理 / registry.npmmirror.com 镜像在拦截。用：

sh 复制代码

env -u HTTP_PROXY -u HTTPS_PROXY -u ALL_PROXY \
  -u http_proxy -u https_proxy -u all_proxy \
  npx -y --registry=https://registry.npmjs.org/ \
  @dej4vu/websearch-cli@0.3.2 search "GLM 最新模型" --json

这条已经写进 README。

2. fetch 把表格压成扁平段落 Turndown 默认不转
。官方 mcp-server-fetch 用 turndown-plugin-gfm，我跟了一样的做法。v0.3.2 之后表格回来了。

3. mcp fetch 报 timeout / MCP server 启动失败 多半是沙箱代理变量没清 + MCP stdio 进程崩在 child_process 层。换成 npx CLI + --proxy-url 后可控得多。

4. freshness=month 不是严格时间倒序 Bing 内部仍按相关性排，month 只是窗口过滤。要严格时间倒序要 --sort date + 解析出的 publishedAt，这个 JSON 里已经给你了。

5. stdio MCP 的 schema token 三个 agent 同时启用 5+ 个 MCP 时，system prompt 会无端多 8K token。把不常用 / 通用能力拆成 SKILL.md 之后立刻见效。

六、上手 60 秒

sh 复制代码

# 1. 跑一次搜索（auto 模式）
npx -y @dej4vu/websearch-cli@latest search "智谱 GLM 最新模型" \
  --count 10 --json | jq ".results[] | {rank, title, publishedAtText}"

# 2. 抓其中一篇
npx -y @dej4vu/websearch-cli@latest fetch \
  "https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/latest-model" --json

# 3. 给 Codex / Claude Code / Hermes 装 skill
npx -y skills@latest add dej4vu/websearch \
  --skill websearch --agent codex --agent claude-code --agent hermes-agent \
  --global --yes

帮助：开 issue 或直接看 README.zh-CN.md。

七、Roadmap

web search：通用网页搜索（MCP 同名），聚合多引擎；
元数据抽取：标题、作者、发布时间、关键词、摘要；
sitemap 模式：从站点地图批量抓；
缓存层：相同 URL 短期复用，避免被反复限流；
插件化黑名单：用户可声明自己的拦截集合；
更多 agent 适配：Aider、Cline、Continue 等。

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