Shelpuk & Company
    Open Source
    MCP Server

    Kindly Web Search

    Recherche web + extraction de contenu robuste pour les outils de codage IA. Le seul serveur MCP de recherche web qui renvoie le contenu complet de la page, pas seulement des extraits. Conçu pour Claude Code, Codex, Cursor et d'autres assistants de codage IA.

    Voir sur GitHub

    "Configuration fantastique. A amélioré la qualité de génération de code de Claude Code de 15–20 % pour les projets commerciaux de notre entreprise."

    Ostap Dribniuk
    Ostap DribniukSenior Software Engineer chez Relevant Software

    Partie de notre suite de codage IA

    TDD pour agents IA orchestre notre boîte à outils open source complète. Il appelle Kindly pour vérifier les hypothèses et Lad pour revoir les conceptions et le code.

    Kindly Web SearchLad Code ReviewTDD Skill

    Ce que Kindly fait différemment

    Récupération de conversation complète

    Renvoie le fil complet : questions, réponses, commentaires, réactions et métadonnées en un seul appel.

    Intégration API directe

    S'intègre avec StackExchange, GitHub Issues, arXiv et Wikipedia — présentant le contenu dans des formats optimisés pour les LLM.

    Analyse en temps réel

    Analyse n'importe quelle page web en temps réel avec un navigateur headless pour les sujets d'actualité publiés hier.

    Contenu prêt pour les LLM

    Transmet tout le contenu utile immédiatement — pas besoin d'un deuxième appel de scraping. Sortie Markdown propre.

    Outils MCP

    web_search(query, num_results=3)

    Meilleurs résultats avec titre, lien, extrait et page_content (Markdown, best-effort).

    get_content(url)

    Contenu complet de la page (Markdown, best-effort) pour n'importe quelle URL.

    Un serveur MCP pour les gouverner tous

    Kindly élimine le besoin de multiples outils fragmentés :

    Serveurs MCP de recherche web génériques
    Serveurs MCP StackOverflow
    Serveurs MCP de web scraping (Playwright, Puppeteer)
    Réduit la dépendance aux serveurs MCP GitHub

    Une suite, trois outils

    TDD pour agents IA est l'orchestrateur qui lie nos outils de codage IA open source en un workflow de développement complet.

    Kindly Web Search

    Vérifie la documentation API, trouve des solutions, récupère le contexte technique complet en un seul appel.

    Lad Code Review

    Fournit une paire d'yeux IA frais — détecte les erreurs de cohérence que l'agent de codage manque.

    TDD Skill (Orchestrateur)

    Applique le workflow, écrit les exigences, coordonne les étapes de recherche et de revue.

    Assistants de codage IA supportés

    Codex (OpenAI)
    Claude Code
    Gemini CLI
    Cursor
    Claude Desktop
    GitHub Copilot (VS Code)
    Antigravity (Google IDE)

    Prêt à booster votre assistant de codage IA ?

    Déployez Kindly dans votre cloud privé ou recrutez les ingénieurs qui l'ont construit.

    Star sur GitHub

    Questions fréquentes

    Réponses aux questions fréquentes sur ce sujet.

    Comment Kindly Web Search aide-t-il les agents de coding IA à trouver un contexte web fiable ?

    Serveur MCP open source pour la recherche web respectueuse de la vie privée. Intégrez des résultats web en temps réel dans vos agents IA. Shelpuk AI Technology Consulting développe ce projet pour rendre la collecte de contexte web des agents IA prévisible et exploitable en production.

    Comment l'architecture MCP de Kindly améliore-t-elle la fiabilité face aux workflows de scraping ad hoc ?

    Le serveur standardise discovery web et extraction de contenu via des outils MCP explicites, ce qui réduit scripts fragiles et collecte incohérente. Shelpuk AI Technology Consulting applique des pratiques d'ingénierie issues de deliveries clients pour fiabiliser les workflows de recherche.

    Comment déployer ce projet dans des environnements private-cloud ou enterprise ?

    Un rollout robuste combine credentials contrôles, configuration par environnement, observability et tests d'intégration dans le stack client MCP cible. Shelpuk AI Technology Consulting accompagne le déploiement et la gouvernance MCP en contexte entreprise et cloud privé.

    Quel modèle économique appliquer quand une organisation veut du support de production autour de Kindly ?

    Le projet de base ne demande pas de licence ; les coûts enterprise viennent surtout de l'intégration, du hardening et du support opérationnel continu. Shelpuk AI Technology Consulting propose conseil, implémentation et enablement pour les organisations qui industrialisent cette stack.