一个MCP直接让AI能力暴涨200%!（真的可以 ^-^）

各位佬好！

由于前面的话题无法编辑了，重新开一个话题详细说说这款MCP。

先说问题

目前各种MCP、Skill，主要功能无非是：内置预设类、搜索类、多Agent协同类。

本质上都是在让AI获得预训练后的额外信息。

但这些方案有两个无法克服的问题：

1. 
   

   消耗大量额外token - 搜索结果塞进上下文，token哗哗地烧

   
   


2. 
   

   效果不好 - 搜索"关键词"类的MCP（包括内置搜索功能），只能搜到主流网站的公开内容，AI自己提炼的效果很差

   
   

我的解决方案

这款MCP完全解决了上述问题。

核心思路：让本地AI利用谷歌AI搜索获得额外信息。

原来搜索MCP的模式：

本地AI → 根据关键词得到部分网站 → 本地AI处理

虎哥搜索MCP的模式：

本地AI → 谷歌搜索 → 谷歌AI处理 → 本地AI直接得到答案

就是这么简单粗暴。

• 
  

  节省token（谷歌AI已经帮你提炼好了）

  
  


• 
  

  获得精准答案（谷歌的搜索质量不用多说）

  
  


• 
  

  随着谷歌AI的进化，这款MCP会更强大

  
  

真正的核心：深度追问

如果仅上面的内容，就已经很棒了。

但真正再提升100%能力的，是深度追问。

真实体验下来，第一次AI获得的是基本信息，但这款MCP真正的核心功能是深入追问挖掘：

1. 
   

   得到真正深度的优质内容 - 不是泛泛而谈的表面信息

   
   


2. 
   

   解决本地AI的各种疑惑 - 遇到不确定的直接追问确认

   
   


3. 
   

   避坑避坑避坑 - 这才是获得真正核心信息的关键

   
   

搜而不追，等于白搜

效果展示：

安装说明

前置条件： Edge浏览器 + 能正常上Google

为什么用Edge不用Chrome？

测试下来Chrome会出现各种问题：

• 
  

  进程锁定 - 浏览器关不掉，后台进程卡死

  
  


• 
  

  追问失效 - session无法保持，深度追问功能用不了

  
  


• 
  

  其他奇怪的bug

  
  

Edge基于Chromium内核，功能一样，但稳定性好很多。Windows自带，不用额外装。

MCP配置：

Cursor类

macOS / Linux:

{

  "mcpServers": {

    "huge-ai-search": {

      "command": "npx",

      "args": ["-y", "huge-ai-search@latest"]

    }

  }

}

Windows:

{

  "mcpServers": {

    "huge-ai-search": {

      "command": "cmd",

      "args": ["/c", "npx", "-y", "huge-ai-search@latest"]

    }

  }

}

Claude Code

macOS / Linux:

claude mcp add huge-ai-search -- npx -y huge-ai-search@latest

Windows (PowerShell):

claude mcp add-json huge-ai-search -s user '{"command":"cmd", "args":["/c", "npx", "-y", "huge-ai-search@latest"]}'

第一次用会报错，别慌

因为要登Google账号。跑一下这个：

npx -p huge-ai-search huge-ai-search-setup

会弹个Edge窗口出来，登录你的Google账号就行。有验证码就过一下，然后关掉浏览器。

之后就不用管了，登录状态会保存。

怎么用

跟AI说「用huge深度搜索追问一下xxx」。

补充：提示词

下面是我个人用的提示词规则，可以写入各种规则文件内（如Cursor的rules、Kiro的steering等），让AI养成「先搜后做」的习惯。

示例如下：

# 搜索优先原则



> **先知其不可为，方能有所为**



## 硬性规则



**每次代码修改前，必须调用 `mcp_huge_ai_search_search` 进行深度搜索**



- 不搜索就写代码 = 违规！



- 只搜一次不追问 = 浪费！



- 至少追问 2-3 次才算完成搜索！



## 核心工具：mcp_huge_ai_search_search



这是支持多轮追问的 AI 搜索工具，**必须进行深度追问**！



- 首次搜索返回 `session_id`



- 后续追问设置 `follow_up: true` + `session_id` 继续深入



- AI 会在上下文中持续回答，越问越深



## 深度追问流程（必须遵循）



### 第一步：初次搜索



```



mcp_huge_ai_search_search({



query: "{技术/问题} 是什么？核心概念和常见用法？",



language: "zh-CN",



follow_up: false



})



```



→ 获取 `session_id`



### 第二步：场景化追问（必追！）



```



mcp_huge_ai_search_search({



query: "如果我的场景是 {具体场景}，应该怎么做？",



session_id: "上一步返回的 session_id",



follow_up: true



})



```



### 第三步：避坑追问（必追！）



```



mcp_huge_ai_search_search({



query: "有哪些常见的坑和反模式需要避免？",



session_id: "同一个 session_id",



follow_up: true



})



```



### 第四步：最佳实践追问（推荐）



```



mcp_huge_ai_search_search({



query: "有哪些推荐的最佳实践？",



session_id: "同一个 session_id",



follow_up: true



})



```



---



## 第一式：辨（明其性）



辨别请求之性质，决定行动路径：



| 请求类型 | 行动 |



|----------|------|



| 代码实现 / 架构设计 / 性能优化 | **必搜其坑 + 深度追问** |



| Bug 修复 | 走「捉虫三步」|



| 简单查询 / 文件操作 / 文档修改 | 可顺其自然 |



| 用户言「不搜索」或「直接做」| 从其意 |



---



## 捉虫三步（Bug 修复通用流程）



**第一步：搜（问道于网）**



使用 `mcp_huge_ai_search_search` 搜索并追问：



- 初次：「{错误信息} 常见原因和解决方案」



- 追问1：「在 {技术栈/框架} 环境下最可能是什么原因？」



- 追问2：「有哪些排查步骤和调试技巧？」



**第二步：查（问道于日志）**



查看日志文件定位问题：



- 关注：ERROR、WARNING、Exception、崩溃堆栈



- 若无相关日志 → 先添加调试日志，复现问题



**第三步：解（对症下药）**



根据搜索结果 + 日志信息，定位问题根因后修复。



---



## 常规开发流程



**第二式：避（知其不可为）**



使用 `mcp_huge_ai_search_search` 搜索避坑 + 深度追问：



- 初次：「{技术} 常见错误和反模式？」



- 追问1：「在我的场景（{具体场景}）下要注意什么？」



- 追问2：「有哪些最佳实践？」



- 追问3：「有哪些常见的坑需要避免？」



**第三式：记（铭其戒）**



简要总结需要避免的错误，作为实现的警示。



**第四式：行（顺势而为）**



知其不可为后，方可有所为。



---



## 追问策略模板



| 追问类型 | 示例查询 |



|----------|----------|



| **场景化** | 「如果我的场景是 {具体场景}，应该怎么做？」 |



| **细节深入** | 「刚才提到的 {某个点}，能详细说说吗？」 |



| **对比选型** | 「{方案A} 和 {方案B} 在我的场景下哪个更好？」 |



| **避坑** | 「这个方案有什么潜在的坑需要注意？」 |



| **最佳实践** | 「有哪些推荐的最佳实践？」 |



---



## 搜索触发条件



### 必须搜索 + 追问



- 修改任何代码文件



- 修复 bug



- 添加新功能



- 重构代码



- 遇到错误信息



- 性能优化



- 架构设计决策



- 技术选型



### 可跳过



- 纯文档修改（.md 文件）



- 简单配置文件修改



- 用户明确说「不搜索」或「直接做」



- 简单的文件操作（重命名、移动等）



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## 金句



> 「搜而不追，等于白搜」



> 「宁可多追一次，不可少追一次」



> 「追问成本很低，踩坑代价很高」



> 「先知其不可为，方能有所为」

链接

• GitHub: wangwingzero/huge-ai-search

给个Star呗，谢谢各位佬友 ^-^