mcpbeat Sign in

срезAI — Search API for AI agents MCP Server

answering

срезAI — Search API for AI agents is answering right now. Last checked 8 min ago. It exposes 10 tools.

Web search, page reading and structured extraction for AI agents, with strong RU coverage

Uptime history 51 days of history · worst day 85%
51 days agonow
80.2%
Uptime 24h
73 of 91 checks
10
Tools
read from the server
267 ms
Response time
average over 24h
open, no key
Access
streamable-http

What changed 14

Every tool that appeared, vanished or quietly changed what it asks for. Recorded since 21 August 2026. No other catalogue keeps this.

8 Sep a tool changed the parameters it asks for answer_search
8 Sep a tool description was rewritten answer_search
3 Sep a tool appeared2 times that day answer_search
3 Sep a tool disappeared answer_search
25 Aug a tool changed the parameters it asks for2 times that day deep_research
25 Aug a tool description was rewritten deep_research
22 Aug 3 tools changed the parameters they ask for image_search, verify_claim, web_search
21 Aug 3 tools changed the parameters they ask for image_search, verify_claim, web_search
and 2 more, back to 21 August 2026

срезAI — Search API for AI agents does not always answer

Over the last week it answered 97.0% of our checks. We check every 15 minutes, so you hear about the next outage within the hour — not from your users.

Three servers free · no card

Connect this server

Endpoint below is the one we actually reach during checks — not the one copied from a README. Last verified 8 min ago.

run in your terminal
claude mcp add search --transport http https://srezai.ru/api/mcp
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "search": {
      "url": "https://srezai.ru/api/mcp"
    }
  }
}
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.search]
url = "https://srezai.ru/api/mcp"
.cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "search": {
      "url": "https://srezai.ru/api/mcp"
    }
  }
}
.vscode/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "search": {
      "url": "https://srezai.ru/api/mcp"
    }
  }
}

Available tools 10

Read directly from the server with tools/list, grouped by what they act on. If a tool disappears, we record the date.

answer
answer_search
Полный RAG-цикл: поиск источников, семантическое ранжирование через BGE-reranker-v2-m3, чтение релевантных страниц и синтез финального ответа. Возвращает готовый ответ с указанием релевантности каждого источника (0–1). Когда: нужен итоговый ответ на вопрос, а не список ссылок. Лучше web_search + read_url, когда требуется интерпретация и синтез по нескольким источникам. Конвейер: переформулировка запроса → параллельный поиск → BGE-reranker отбирает топ → чтение страниц → синтез ответа. Возвращает: текст ответа + sources (каждый с relevance, chars_read, read_success). Источники всегда отсортированы по убыванию relevance. Цена зависит от depth: fast — 50 кредитов, balanced — 100 кредитов, deep — 200 кредитов. Full RAG cycle: search, semantic reranking via BGE-reranker-v2-m3, page reading, answer synthesis. Returns a ready answer with relevance scores (0–1) for each source. Use when: you need a final answer, not a list of links. Better than web_search + read_url when interpretation and synthesis across sources is required. Pipeline: query rewriting → parallel search → BGE-reranker picks top results → page reading → answer synthesis. Returns: answer text + sources (each with relevance, chars_read, read_success). Sources are always sorted by descending relevance. Cost depends on depth: fast — 50 credits, balanced — 100 credits, deep — 200 credits.
deep
deep_research
Проводит многошаговое исследование: сам формулирует запросы, ищет, читает источники и возвращает готовый связный ответ со ссылками на использованные страницы. Когда: вопрос требует сопоставления нескольких источников и вывода — «сравни», «разберись», «что известно о». Когда не: нужен один факт или список ссылок — это web_search, он в 20 раз дешевле и отвечает за секунды. Как это работает: исследование идёт 1–15 минут — дольше, чем живёт одно соединение. Поэтому инструмент запускает задачу и ждёт до ~90 секунд. Если за это время ответ готов — возвращает его сразу. Если нет — возвращает строку с пометкой `[research_pending]` и талоном (ticket). Тогда вызовите этот же инструмент ещё раз, передав ticket (query можно не повторять), чтобы дождаться готового результата; повторяйте, пока не придёт ответ. Такой дозабор по талону НЕ списывается заново — деньги берутся один раз, за саму задачу. Возвращает: текст ответа плюс список источников. Если источники не вернулись, в ответе будет предупреждение — такой вывод не считается проверенным. Цена: 20 кредитов плюс 3 за каждую 1000 токенов ответа — самый дорогой вызов. Списывается один раз за задачу; повтор ТЕМЫ (новый query) — новая задача и новое списание, а дозабор по ticket бесплатен. Runs multi-step research: forms its own queries, searches, reads sources and returns a finished answer with links to the pages it used. Use when: the question needs several sources reconciled into a conclusion — "compare", "analyse", "what is known about". Do not use when: you need a single fact or a list of links — that is web_search, 20× cheaper and seconds fast. How it works: research takes 1–15 minutes — longer than a single connection lives. So the tool starts the job and waits up to ~90 seconds. If the answer is ready by then, it returns it. If not, it returns a string marked `[research_pending]` with a ticket. Call this same tool again passing that ticket (you may omit query) to wait for the finished result; repeat until it arrives. Polling by ticket is NOT charged again — you pay once, for the job itself. Returns: the answer text plus a source list. If no sources came back the response says so — treat that output as unverified. Cost: 20 credits plus 3 per 1000 output tokens — the most expensive call. Charged once per job; repeating the TOPIC (a new query) is a new job and a new charge, while polling by ticket is free.
extract
extract
Читает страницу и возвращает JSON строго по вашей схеме: только запрошенные поля, без текста страницы. Чего на странице нет — приходит null, значения не домысливаются. Когда: нужны 2–5 конкретных значений — цена, характеристики, автор и дата, список вакансий. Экономит контекст: вместо всей страницы придут только поля. Когда не: нужен связный текст или вы не знаете заранее, что искать, — read_url (и в 4 раза дешевле). Схема: принимается и сокращённая форма — {"title":"string","price":"number?"}, где «?» делает поле необязательным, а «[]» — массивом; полный JSON Schema тоже работает. Описания полей заметно повышают точность разбора. Возвращает: объект по схеме на каждую ссылку. Можно передать до 5 ссылок разом — одна схема применится ко всем. Цена: 4 кредита за каждую ссылку (чтение плюс разбор моделью). Reads a page and returns JSON strictly following your schema: only the requested fields, no page text. Anything absent from the page comes back as null — values are never invented. Use when: you need a handful of specific values — price, specs, author and date, a list of job openings. It saves context: you get the fields, not the page. Do not use when: you need prose, or you do not know in advance what to look for — read_url (and 4× cheaper). Schema: a shorthand form is accepted — {"title":"string","price":"number?"}, where "?" marks a field optional and "[]" an array; full JSON Schema works too. Field descriptions noticeably improve extraction accuracy. Returns: one object per link, shaped by your schema. Up to 5 links per call, one schema applied to all. Cost: 4 credits per link (page read plus model parsing).
image
image_search
Ищет изображения по текстовому запросу и возвращает прямые ссылки на файлы, страницу-источник и разрешение. Когда: нужны картинки, фотографии, логотипы, схемы. Когда не: нужен текст или факты — web_search; нужно увидеть, как выглядит конкретная страница, — fetch_page. Возвращает: только ссылки и метаданные — файлы не скачиваются и в ответе не появляются. Ставьте num: 1–3, если картинка нужна одна: по умолчанию 12, максимум 48, и полный список занимает десятки килобайт контекста. Цена: 1 кредит за вызов, независимо от num. Searches for images by a text query and returns direct file links, the source page and resolution. Use when: you need pictures, photos, logos or diagrams. Do not use when: you need text or facts — web_search; you need to see what a specific page looks like — fetch_page. Returns: links and metadata only — files are never downloaded or embedded in the response. Pass num: 1–3 when you need a single image: the default is 12, the maximum 48, and a full list costs tens of kilobytes of context. Cost: 1 credit per call regardless of num.
page
fetch_page
Открывает страницу полноценным браузером и возвращает скриншот картинкой прямо в ответе, ссылку на полноразмерный файл и текст страницы в markdown. Когда: нужно УВИДЕТЬ страницу — раскладку, цвета, типографику, визуальную иерархию: «повтори дизайн как здесь», «что не так с вёрсткой». Когда не: нужен только текст — read_url (1 кредит против 3, и быстрее); нужны отдельные значения — extract. Возвращает: изображение плюс текст. Картинка занимает много контекста, поэтому для чтения этот инструмент избыточен. Цена: 3 кредита. Opens the page in a full browser and returns a screenshot as an inline image, a link to the full-size file, and the page text in markdown. Use when: you need to SEE the page — layout, colours, typography, visual hierarchy: "match this design", "what looks broken here". Do not use when: you only need text — read_url (1 credit vs 3, and faster); you need specific values — extract. Returns: an image plus text. The image consumes a lot of context, which makes this tool overkill for reading. Cost: 3 credits.
url
read_url
Открывает одну страницу по известному адресу и возвращает её текст чистым markdown — без навигации, рекламы, скриптов и HTML. JavaScript выполняется на нашей стороне, поэтому SPA тоже читаются. Когда: адрес известен и нужен текст — статья, документация, карточка товара. Когда не: адреса нет — сначала web_search; страниц несколько — read_urls (один вызов вместо пяти); нужны 2–5 конкретных полей — extract (в контекст придут только они); нужно увидеть вёрстку — fetch_page. Возвращает: заголовок и текст, по умолчанию первые 4000 символов. Длинная страница приходит по частям: в конце ответа указано значение offset, с которым надо вызвать тул повторно, чтобы получить продолжение. Так документ любого объёма читается окнами под ваш контекст, без повторной оплаты уже прочитанного. Цена: 1 кредит, самый дешёвый способ получить содержимое страницы (fetch_page — 3). Opens a single page by a known URL and returns its text as clean markdown — no navigation, ads, scripts or HTML. JavaScript is executed on our side, so SPAs read fine too. Use when: you have the URL and need the text — an article, documentation, a product page. Do not use when: you have no URL — start with web_search; you have several pages — read_urls (one call instead of five); you need a handful of specific fields — extract (only those reach your context); you need to see the layout — fetch_page. Returns: title and text, the first 4000 characters by default. A long page arrives in windows: the end of the response states the offset to call the tool with again to get the continuation. That way a document of any size is read in windows sized to your context, without paying twice for what you already read. Cost: 1 credit — the cheapest way to get page content (fetch_page costs 3).
urls
read_urls
Читает пачку страниц (до 5 за вызов) параллельно и возвращает текст каждой чистым markdown. То же, что read_url, но одним вызовом вместо нескольких — заметно быстрее по общему времени. Когда: на руках список ссылок, например топ выдачи web_search. Когда не: страница одна — read_url; нужны отдельные поля, а не текст, — extract (он тоже принимает список). Возвращает: текст по каждой странице. Частичный успех — норма: упавшие ссылки не рвут вызов, а перечисляются отдельным блоком «Не прочитано» с кодом ошибки. Дубликаты и ссылки сверх лимита отбрасываются, их число указано в ответе. Длинные страницы обрезаются по maxChars; дочитывать их удобнее по одной через read_url с offset — в батче offset один на все ссылки. Цена: 1 кредит за каждую ссылку — пять страниц стоят пять кредитов. Не отправляйте ссылки «на всякий случай». Reads a batch of pages (up to 5 per call) in parallel and returns each one's text as clean markdown. Same as read_url but in a single call — markedly faster in total wall-clock. Use when: you have a list of links, e.g. the top web_search results. Do not use when: there is only one page — read_url; you need specific fields rather than text — extract (it also accepts a list). Returns: text per page. Partial success is normal: failed links do not fail the call, they are listed in a separate "not read" block with an error code. Duplicates and links beyond the limit are dropped and the count is reported. Long pages are cut at maxChars; finish reading them one at a time via read_url with offset — in a batch the offset applies to every link at once. Cost: 1 credit per link — five pages cost five credits. Do not pad the list.
usage
get_usage
Показывает остаток на счёте, расход суточной квоты, время сброса окна и цены всех инструментов в кредитах. Параметров не требует. Когда: вызов упал с [rate_limited] и надо понять, ждать секунды или до следующих суток; пользователь спрашивает про баланс и расходы; планируется большой батч и надо убедиться, что кредитов хватит. Возвращает: баланс, использованную квоту, момент сброса и прайс-лист. Цена: бесплатно, квоту и лимит запросов этот вызов не расходует — его можно звать без опасений. Shows the remaining balance, daily quota usage, when the window resets, and the price of every tool in credits. Takes no parameters. Use when: a call failed with [rate_limited] and you need to know whether to wait seconds or until tomorrow; the user asks about balance or spending; you are about to run a large batch and want to confirm you have the credits. Returns: balance, quota used, reset time and the price list. Cost: free — this call consumes neither quota nor rate limit, so call it freely.
verify
verify_claim
Проверяет утверждение: ищет источники, читает несколько независимых страниц и возвращает вердикт с дословными цитатами. Каждая цитата сверена с текстом страницы — не найденная в тексте отбрасывается вместе со своим доводом. Когда: факт, который нельзя брать на веру — цифра, дата, «X поддерживает Y», утверждение из ответа пользователя или из вашей же памяти. Особенно если ваш контекст не вмещает 4–5 страниц целиком: вся черновая работа делается на нашей стороне, к вам приходят только вердикт и цитаты. Когда не: нужен обзор темы — deep_research; нужен текст конкретной страницы — read_url. Вердикт: supported — источники подтверждают; refuted — опровергают; mixed — расходятся между собой; unverified — подтверждения не нашлось. Последние два — нормальный результат, а не ошибка: значит, утверждение нельзя считать проверенным. Считает в независимых доменах: три цитаты с одного сайта — один голос. Смотрите agreeing/disagreeing и confidence, а не только вердикт. Возвращает: вердикт, уверенность, цитаты со ссылками и оговорки. Источников — 2–5. Время: 15–60 с / 15–60 s. Цена: 8 кредитов (поиск, чтение источников и работа модели). Verifies a statement: searches for sources, reads several independent pages and returns a verdict with verbatim quotes. Every quote is checked against the page text — one that is not found there is dropped along with its argument. Use when: a fact you should not take on trust — a number, a date, "X supports Y", a claim from the user or from your own memory. Especially when your context cannot hold 4–5 pages at once: the legwork happens on our side, you receive only the verdict and the quotes. Do not use when: you need an overview of a topic — deep_research; you need the text of one specific page — read_url. Verdict: supported — the sources confirm it; refuted — they contradict it; mixed — they disagree with each other; unverified — no confirmation was found. The last two are normal outcomes, not errors: they mean the claim cannot be treated as verified. Counted in independent domains: three quotes from one site are one voice. Read agreeing/disagreeing and confidence, not just the verdict. Returns: verdict, confidence, quotes with links and caveats. Sources: 2–5. Time: 15–60 с / 15–60 s. Cost: 8 credits (search, source reading and model work).
web
web_search
Ищет страницы в живом вебе по текстовому запросу и возвращает ранжированный список: заголовок, ссылка, фрагмент. Сильное покрытие русскоязычного веба. Когда: нужны свежие факты, ссылки или данные новее вашей отсечки знаний. Когда не: адрес страницы уже известен — это read_url; нужны 2–5 конкретных значений — extract; нужен готовый разбор темы со сносками — deep_research. Возвращает: до 30 результатов текстом, без содержимого страниц. С excerpts: true добавляет реальный текст топ-страниц (+2–4 с), это часто экономит последующий вызов read_url. Цена: 1 кредит за вызов, независимо от num. Выдача живая, поэтому повтор того же запроса даёт другой результат и списывается снова. Searches the live web by a text query and returns ranked results: title, link, snippet. Strong coverage of the Russian-language web. Use when: you need fresh facts, links or data past your knowledge cutoff. Do not use when: you already know the page URL — that is read_url; you need a handful of specific values — extract; you need a written answer across many sources — deep_research. Returns: up to 30 results as text, without page content. With excerpts: true it also pulls the actual text of the top pages (+2–4 s), which often saves a follow-up read_url. Cost: 1 credit per call regardless of num. Results are live, so repeating the same query returns different results and is billed again.

Endpoints

URLTransportStateLatencyChecked
https://srezai.ru/api/mcp streamable-http answering 235 ms 8 min ago

Alternatives to срезAI — Search API for AI agents

same job, measured the same way
Caesar
by trycaesar

Web search and page-reading for AI agents. One-click OAuth connect, or a Caesar API key.

answering
Payx Tavily Search
by swathi-muralisrinivasan

FastMCP server for Tavily search API with web search and content extraction

local only
Trawlia
by trawlia

Web search and page extraction for agents, returned as readable text rather than raw JSON.

40 installs/wk local only
SSearch
by ssearch

Independent web search index for AI agents. Fast structured results via MCP and API.

7 tools answering
SearchForge
by divyanshu-iitian

Free open-source web search and page reading for LLMs, AI agents, and RAG.

local only
Nimrod Research
by orchis

Web research for agents: quality-scored Google search, webpage extraction, and deep research.

answering
Web Research MCP
by csoai-org

AI-powered web research MCP server for agents. Supports web search, browse page, extract...

96 installs/wk local only
Deep Research MCP Server
by perufitlife

Web search, clean page reading & one-call research dossiers for AI agents. No API key.

38 installs/wk local only

срезAI — Search API for AI agents — questions

Answers built from our own checks of this server.

What can срезAI — Search API for AI agents do?
It exposes 10 tools, read directly from the server on our last check. Among them: answer_search, deep_research, extract, fetch_page, get_usage, image_search and 4 more. The full list with descriptions is on this page — we take it from the server itself via tools/list, not from a README. How MCP servers expose tools in the first place →
Is срезAI — Search API for AI agents working right now?
We send a real MCP handshake every 15 minutes. Over the last 24 hours 73 of 91 checks got a reply (80.2%), average response time 267 ms. The bar chart above shows every period we have measured.
How do I connect срезAI — Search API for AI agents?
Copy the ready config from this page — we generate it for Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor and VS Code, each with the file path that client actually reads. It is a remote server, so there is nothing to install — the client connects to the address.
Does срезAI — Search API for AI agents need an API key?
No. срезAI — Search API for AI agents completed a full MCP handshake with us as an anonymous client and listed its tools without asking for anything. All 10 of them are readable on this page. This is what we observed, not what the docs claim.
How fast is срезAI — Search API for AI agents?
It answers our handshake in 267 ms on average, which is faster than 58% of all working MCP servers we measure. The comparison comes from our own checks across the whole registry, every 15 minutes.