scira

极简 AI 搜索,答案自带引用,一键自部署

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 1501 🐛 待处理 29 👀 关注 80
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 11925
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,AGPL-3.0许可,可自行部署,完全免费。

项目预览

scira 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队zaidmukaddam
官网地址https://scira.ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,AGPL-3.0许可,可自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai-search-engine,minimalistic-ai-search-engine,scira,scira-ai,search-engine
GitHub 星标★ 11925
上线时间2024-08-07 00:00:00
代码更新2026-08-12
仓库体积22.2 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数1

项目介绍

Scira(原名 MiniPerplx)是一个极简风格的 AI 搜索引擎,旨在帮助用户快速获取互联网信息,并自动附上引用来源。它基于 Vercel AI SDK 构建,采用 TypeScript 开发,界面简洁,交互流畅。核心能力包括:通过 AI 理解用户查询意图,聚合网络搜索结果并生成带引用的回答,支持多模型接入(如 OpenAI、Anthropic 等),提供可配置的搜索后端(如 Tavily、SearXNG)。项目解决了传统搜索引擎结果冗长、需手动筛选的问题,让用户直接获得精准答案,同时保证信息可追溯。其代码开源,易于自部署和二次开发,适合开发者构建个性化 AI 搜索应用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 11925

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:Docker 6 步

环境要求

  • 已安装 Docker 与 Docker Compose(Docker 方式)
  • 已安装 Bun(本地 Node.js 方式运行)
  • OpenAI 账号与 API Key(必需)
  • Anthropic 账号与 API Key(必需)
  • Exa 账号与 API Key(使用网页搜索功能时必需)

安装与启动步骤

  1. 1注册所需账号

    README 明确要求注册 OpenAI、Anthropic(均必需)和 Exa(网页搜索必需)账号,并准备好各自 API Key,后续要写入环境变量文件。

  2. 2获取项目代码

    把仓库克隆到本地并进入项目根目录,后续所有命令都在项目根目录执行(README 强调在 project root 运行)。

    git clone https://github.com/zaidmukaddam/scira.git
    cd scira
  3. 3创建环境变量文件

    按 README 要求以 .env.example 为模板创建环境变量文件并填入 API 密钥:Docker 方式用 .env,本地 Node.js 方式用 .env.local。

    cp .env.example .env
  4. 4Docker Compose 启动

    README 推荐方式。确认已安装 Docker 和 Docker Compose,在项目根目录执行后容器会自动构建并启动。

    docker compose up
  5. 5或用 Docker 直接运行

    不习惯 Compose 时可先构建镜像再运行容器,通过 --env-file 注入密钥,并把容器 3000 端口映射到本机。

    docker build -t scira.app .
    docker run --env-file .env -p 3000:3000 scira.app
  6. 6本地 Node.js 运行

    不用 Docker 时,先 bun install 安装依赖,再 bun dev 启动开发服务器,需要保证 .env.local 已填好密钥。

    bun install
    bun dev

关键配置

配置项必填说明示例
.env是Docker 方式使用的环境变量文件,基于 .env.example,填 API 密钥由 .env.example 复制而来
.env.local是本地 Node.js/Bun 方式使用的环境变量文件由 .env.example 复制而来
OPENAI_API_KEY是OpenAI 模型密钥,README 标注为必需(变量名以 .env.example 为准)sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
ANTHROPIC_API_KEY是Anthropic 模型密钥,README 标注为必需(变量名以 .env.example 为准)sk-ant-xxxxxxxxxxxxxxxx
EXA_API_KEY是Exa 搜索密钥,使用网页搜索功能时必需(变量名以 .env.example 为准)xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx

如何确认成功

启动完成后浏览器打开 http://localhost:3000,能看到 Scira 界面并能正常提问即成功。

常见问题

Q:Docker Compose 和 Docker 命令该选哪个?

A:README 推荐使用 Docker Compose,一条 docker compose up 即可;直接 docker build + docker run 适合需要手动控制镜像和容器参数的场景。

Q:环境变量文件到底用 .env 还是 .env.local?

A:Docker 两种方式都读取 .env;本地用 Bun 运行时应复制为 .env.local 并填入密钥。

Q:没有全部 API Key 能启动吗?

A:README 把 OpenAI、Anthropic 标为必需、Exa 为搜索功能必需,缺少对应密钥时相关能力无法正常工作。

Q:3000 端口被占用怎么办?

A:修改 docker run 的端口映射,例如 -p 3001:3000,然后访问 http://localhost:3001。

注意事项

  • 生产镜像采用多阶段构建,运行在 Node.js LTS + Alpine Linux 上,体积较小。
  • 密钥只写在 .env / .env.local 中,不要提交到 Git 仓库。
  • 不同版本的依赖与功能差异较大,最终以仓库内 .env.example 给出的变量名为准。

核心亮点

  • 基于 Vercel AI SDK,流式输出体验流畅,代码结构清晰易扩展
  • 支持多种 LLM 和搜索后端,可灵活切换,适配不同场景
  • 界面极简现代,响应式设计,移动端体验良好

不足之处

  • 依赖外部 AI 和搜索服务,自部署需自行配置 API Key,成本可控性一般
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 个人开发者快速搭建 AI 搜索原型或自用搜索工具
  • 企业内网部署私有化 AI 搜索,避免数据外泄
  • 作为教学示例,学习 AI 应用与搜索集成的架构设计

替代项目

Perplexica、Khoj、MindSearch

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