SearXNG: как дать локальной LLM и AI-агенту собственный поиск в интернете

mkdir -p ./searxng/core-config/
cd ./searxng/

curl -fsSL \
  -O https://raw.githubusercontent.com/searxng/searxng/master/container/docker-compose.yml \
  -O https://raw.githubusercontent.com/searxng/searxng/master/container/.env.example

cp .env.example .env

docker compose up -d

Current official Compose создаёт SearXNG core и Valkey. Config хранится в core-config/. Документация рекомендует Compose как основной containerized deployment path.

import requests
from pydantic_ai import Agent

SEARXNG_URL = "http://127.0.0.1:8888"

agent = Agent(
    "ollama:qwen3",
    instructions=(
        "Используй web_search для свежих фактов. "
        "Не выдумывай источник, если поиск ничего не вернул."
    ),
)


@agent.tool_plain
def web_search(query: str) -> list[dict]:
    response = requests.get(
        f"{SEARXNG_URL}/search",
        params={
            "q": query,
            "format": "json",
            "language": "ru",
        },
        timeout=15,
    )
    response.raise_for_status()

    data = response.json()

    return [
        {
            "title": item.get("title"),
            "url": item.get("url"),
            "snippet": item.get("content"),
            "engine": item.get("engine"),
        }
        for item in data.get("results", [])[:8]
    ]


result = agent.run_sync(
    "Найди свежую информацию о новой версии интересующего проекта."
)

print(result.output)

Здесь local Ollama отвечает за reasoning, а SearXNG — только за search. Можно заменить model provider и оставить search tool без изменений.

Текущая документация показывает около 260 поддерживаемых engines, из которых примерно 81 включён по умолчанию. Среди них есть общие поисковые системы и специализированные источники.

Можно добавлять собственный JSON engine

engines:
  - name: internal-docs
    engine: json_engine
    paging: true
    search_url: https://docs.example/api/search?q={query}&page={pageno}
    results_query: documents
    url_query: url
    title_query: title
    content_query: summary

То есть SearXNG способен стать не только internet metasearch, но и unified search layer поверх вашего внутреннего JSON-search endpoint.

outgoing:
  request_timeout: 3.0
  enable_http2: true

  proxies:
    all://:
      - socks5h://127.0.0.1:9050

  using_tor_proxy: true
  extra_proxy_timeout: 10.0

Для Tor документация рекомендует socks5h://, чтобы DNS resolution выполнялась через proxy, а не локально.

Limiter

server:
  limiter: true

valkey:
  url: valkey://searxng-valkey:6379/0

Limiter нужен прежде всего shared/public instance: SearXNG сам выглядит для upstream search engines как bot, и неконтролируемый клиент способен быстро довести instance до CAPTCHA/ban.

На момент проверки GitHub Security page SearXNG содержит SECURITY.md, но не показывает опубликованных security advisories. Это не означает отсутствия bugs — только отсутствие опубликованных advisories в этом feed.

Самая полезная архитектурная идея проста: SearXNG отвечает за discovery, другой инструмент — за загрузку full-text, а LLM — за reasoning и synthesis. Так каждый компонент делает то, для чего он предназначен.

Для домашнего private-agent достаточно собственного instance, JSON API и закрытого сетевого доступа. Публичный SearXNG уже требует limiter, Valkey, reverse proxy и регулярного обслуживания.