SurfSense

platform別live dataをtyped REST APIとMCP toolとしてagentへ渡す

social/search/review/job/product等のconnectorを共通APIで呼び出し、structured dataとしてagentへ返します。同じconnector catalogはMCP serverからClaude/Cursor等のnative toolとしても利用でき、browser操作を毎回agentへ考えさせる代わりにretrieval primitiveとして扱えます。

出典：[2]

live retrievalとRAG knowledge base・automationを同じworkspaceでつなぐ

取得dataやupload file、Drive/OneDrive/Dropbox/local folder等をknowledge baseへ集約し、semantic＋full-text searchとcitation付き回答に使えます。agent turnをschedule/eventで実行し、Notion/Slack/Linear/Jiraへ結果を書き戻すautomationも持ちます。

出典：[2]

3ステップでself-hostする

1. Dockerを用意し、Linux/macOSなら公式docker/scripts/install.sh、Windowsならinstall.ps1を実行します。

2. LLM/embedding providerを設定します。private構成ならOllama/vLLM等を選び、必要なconnector credentialだけ追加します。

3. REST APIまたはMCPからconnectorを試し、取得結果をworkspace/knowledge baseへ保存してcitation付きresearchを確認します。

出典：[2][5]

agentへlive web dataと社内knowledgeを同じresearch layerから渡したいteamに

NotebookLM型document Q&Aだけでなく、web/social/searchの現在dataをagent workflowへ組み込みたい用途に向きます。self-host環境ではmodel・database・connectorを自社infraへ寄せられ、API/MCPから既存agentへ組み込めます。

出典：[2]

0.0.xの変化速度、scraping先の規約、auto-update、mixed licenseを確認する

v0.0.40とまだpre-1.0で、connectorやschemaの変化を前提にupgrade testが必要です。platform scrapingは各siteの利用規約・robots・privacy・地域法を利用者側で確認してください。self-host installerはWatchtowerによるdaily auto-updateを既定で設定するため、version固定が必要なら無効化を検討します。また大部分はApache-2.0ですがsurfsense_backend/app/proprietary/はBSL 1.1です。

出典：[2][3][4][5]