摘要： 本文分享了在RAG（检索增强生成）系统中引入实时搜索以降低模型幻觉率的实战经验。作者的技术问答助手原本依赖静态知识库，但面对新技术问题时频繁出错。通过接入SerpBase实时搜索API，在用户提问时动态检索最新信息作为上下文，使幻觉率下降40%。文章详细介绍了链路设计、核心代码实现（包括搜索模块、上下文拼接和意图识别），并总结了搜索结果质量不稳定、查询泛化、延迟问题和成本控制等关键坑点及解

MetaSearchMCP是一个开源的元搜索后端，专为AI代理设计，提供结构化JSON输出和MCP协议支持。它聚合20+搜索提供商（包括Google、GitHub、arXiv等），通过并发查询和智能去重返回最优结果。相比传统元搜索引擎，其特色包括故障隔离、载荷控制和MCP原生集成，适用于AI研究代理、RAG管道等场景。项目采用模块化设计，支持HTTP API和MCP两种接入方式，正在开发缓存、流式