一句话：一个免费、本地、私有的 MCP 服务，让你的 AI Agent 能搜索、抓取、研究网页，效果和付费服务相当，但永远不用花钱。
GitHub：KnockOutEZ/wigolo ｜ ⭐ 约 5.4k ｜ Fork 447 ｜ AGPL-3.0 协议（公司商用需商业许可）
痛点：Agent 一联网就开始烧钱
给 Agent 接网页能力，常规路线是 Tavily、Exa、Firecrawl——按 query 计费，Agent 一 burst 就是账单。wigolo 反着来：搜索排序用的引擎、embedding、浏览器全跑在你本机，贵的部分零成本，自然没有 meter 可收。作者靠商业许可和赞助维持，AGPL 锁死不会转闭源圈钱。
它给 Agent 带来了什么：10 个工具
搜索、抓取、爬整站、结构化抽取、本地缓存、相似页、研究报告、自主采集循环、页面 diff、定时 watch——MCP、REST、TS/Python SDK、LangChain/CrewAI/LlamaIndex 全接口都有。用法官方都铺好了：npx wigolo init 装引擎，--agents 一行funktion把 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、OpenCode、VS Code 全接上（对，你正在用的这个也能接）。
凭什么说”效果相当”：实测不是嘴炮
作者干了一件狠事：同一个问题，在一个 Claude 会话里同时发给系统自带搜索、wigolo、Tavily、Exa四家盲测。四家结论一致，但只有 wigolo 给了逐字引用（精确到源文件字节偏移）+ 可解释的打分拆解 + 引擎实时遥测，还自己把两条弱结果标成 junk。结论：日常 Agent 查询打平，深度抽取的边角 Exa 们还占优——人家自己都认， earthquake 可信度反而高。
Claude Code 全程无 Key 联网作答（仓库官方动图，流量注意）。
同一问题四家盲测（仓库官方动图）。
怎么用（三步）
npx wigolo init # 装本地引擎（Node 20+，约 1.5GB 磁盘）
npx wigolo init --agents=claude-code,cursor # 顺手把常用 Agent 全接上
npx wigolo doctor # 体检
- 搜/抓/爬/抽取/缓存完全无 Key；
research（研究报告）、agent（自主采集）要一个 LLM 来写综述：免费 Gemini Key 就行，不想给 Key 就配 ollama 全本地；- 玩法：
wigolo search "…" --json命令行，wigolo shell交互管道，wigolo serve起 3333 REST 给 n8n/自托管 Agent 用。
边界（诚实项）
- AGPL-3.0：个人随便用，公司商用/赚钱请买商业许可或赞助——作者指着这个维持；
- 公开 beta，功能稳（7600+ 测试），打磨中；
- 机房 IP 过不了某些站的风控是正常的，它会明确标失败而不是把验证页当内容吐给你；
- 1.5GB 磁盘是浏览器引擎+本地模型的份子钱，一次性投入。
结语
Agent 时代，联网能力正在变成”水电”。wigolo 赌的是：这层水电就该是本地的、免费的、私有的。你试过之后觉得香，回来给它点个 Star 就是最好的电费。
仓库：github.com/KnockOutEZ/wigolo。装完先跑 wigolo doctor，再让你的 Agent 查三个实时问题，对比一下付费方案的手感。
