3 طرق لإعداد البحث عبر الإنترنت في OpenClaw: اجعل مساعدك الشخصي أكثر قوة

ملاحظة المؤلف: شرح مفصل لطرق تكوين البحث عبر الإنترنت في OpenClaw، بما في ذلك Brave Search API وTavily MCP وأداة WebSearch المدمجة، لمساعدة المستخدمين على إنشاء مساعد ذكي يمكنه الحصول على معلومات الشبكة في الوقت الفعلي.

مساعد الذكاء الاصطناعي الذي يفتقر إلى القدرة على البحث عبر الإنترنت يشبه غرفة بلا نوافذ – حيث يضطر للاعتماد فقط على المعرفة القديمة في ذاكرته. سيتناول هذا المقال 3 طرق أساسية لـ تكوين البحث عبر الإنترنت في OpenClaw، مما يساعد مساعدك الشخصي على جلب أحدث المعلومات في الوقت الفعلي.

القيمة الجوهرية: بعد قراءة هذا المقال، ستتقن طرق تكوين أدوات البحث مثل Brave Search وTavily MCP، مما يجعل OpenClaw مساعداً ذكياً يدرك حقاً ما يدور في العالم اليوم.

النقاط الجوهرية لتكوين البحث في OpenClaw

لماذا يعد البحث عبر الإنترنت في OpenClaw مهماً؟

OpenClaw هو مساعد ذكاء اصطناعي شخصي يعمل على جهاز المستخدم المحلي، وفي الحالة الافتراضية، يمكنه فقط الاعتماد على بيانات تدريب نموذج اللغة للإجابة على الأسئلة. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه معرفة أحدث الأخبار، أو البيانات في الوقت الفعلي، أو المعلومات المنشورة بعد تاريخ قطع المعرفة.

بعد تكوين البحث عبر الإنترنت، يمكن لـ OpenClaw الاستعلام من الإنترنت في الوقت الفعلي والحصول على أحدث المعلومات للمساعدة في الإجابة. هذا أمر بالغ الأهمية في السيناريوهات التالية:

• الاستعلام عن المعلومات في الوقت الفعلي: الطقس، الأسهم، الأخبار، النتائج الرياضية.
• البحث في المستندات التقنية: أحدث مستندات API، ملاحظات تحديث الإصدارات.
• التحقق من الحقائق: التحقق من دقة المعلومات وتجنب هلوسة الذكاء الاصطناعي.
• توسيع المعرفة: الحصول على معرفة متخصصة خارج بيانات التدريب.

مقارنة أدوات البحث في OpenClaw

دليل البدء السريع للبحث عبر الإنترنت في OpenClaw

الطريقة الأولى: Brave Search API (موصى به رسمياً)

يُعد Brave Search هو الحل الموصى به رسمياً من OpenClaw للبحث عبر الإنترنت. فهو يمتلك فهرس ويب مستقلاً ولا يعتمد على Google أو Bing، ويقدم أداءً ممتازاً في سيناريوهات RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

الخطوة 1: الحصول على مفتاح API

قم بزيارة الموقع الرسمي لـ Brave Search API عبر api-dashboard.search.brave.com للتسجيل، توفر الخطة المجانية 2000 طلب بحث شهرياً.

الخطوة 2: تكوين OpenClaw

قم بتشغيل معالج التكوين للإعداد التفاعلي:

openclaw configure --section web

سيطلب منك المعالج إدخال مفتاح Brave Search API، وسيتم حفظ التكوين تلقائياً في tools.web.search.apiKey بعد الانتهاء.

{
  "tools": {
    "web": {
      "search": {
        "provider": "brave",
        "apiKey": "YOUR_BRAVE_API_KEY"
      }
    }
  }
}

export BRAVE_API_KEY="YOUR_BRAVE_API_KEY"

نصيحة: الحصة المجانية لـ Brave Search API كافية للاستخدام الشخصي. إذا كنت بحاجة إلى معدل استدعاء أعلى، يمكنك التفكير في ترقية الخطة، أو استخدام APIYI للحصول على قدرة استدعاء موحدة لنماذج متعددة، مما يقلل من تكاليف الاستخدام الإجمالية.

الطريقة الثانية: Tavily MCP (خاص بوكلاء الذكاء الاصطناعي)

Tavily هي أداة بحث مصممة خصيصاً لوكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents)، وتتكامل مع OpenClaw عبر بروتوكول سياق النموذج (MCP). فهي لا تبحث في الويب فحسب، بل تستخرج أيضاً المحتوى الجوهري لصفحات الويب تلقائياً، مما يجعلها مثالية للسيناريوهات التي تتطلب فهماً عميقاً لمعلومات الويب.

الخطوة 1: الحصول على مفتاح Tavily API

قم بزيارة موقع Tavily الرسمي tavily.com للتسجيل، توفر الخطة المجانية 1000 عملية بحث شهرياً.

الخطوة 2: تكوين Tavily MCP

استخدم طريقة MCP عن بعد للتكوين (الأسهل):

# استبدل <your-api-key> بمفتاح Tavily API الخاص بك
openclaw mcp add --transport http tavily https://mcp.tavily.com/mcp/?tavilyApiKey=<your-api-key>

إضافة معلمة --scope user تجعل التكوين سارياً على مستوى النظام بالكامل:

openclaw mcp add --transport http --scope user tavily https://mcp.tavily.com/mcp/?tavilyApiKey=<your-api-key>

{
  "mcpServers": {
    "tavily-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tavily-mcp@latest"],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "tvly-YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "tavily-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tavily-mcp@latest"],
      "env": {
        "TAVILY_API_KEY": "tvly-YOUR_API_KEY",
        "DEFAULT_PARAMETERS": "{\"include_images\": true, \"max_results\": 15, \"search_depth\": \"advanced\"}"
      }
    }
  }
}

الخطوة 3: التحقق من التكوين

قم بتشغيل الأمر التالي للتحقق مما إذا كان خادم MCP متصلاً بشكل صحيح:

openclaw mcp list

يجب أن ترى tavily يظهر في قائمة خوادم MCP المتصلة.

الطريقة الثالثة: أداة WebSearch المدمجة

إذا كنت تستخدم نماذج تعتمد على Anthropic Claude، فإن OpenClaw يحتوي على أدوات WebSearch و WebFetch مدمجة. تختلف آلية عمل هاتين الأداتين قليلاً:

هذا التصميم يعني أن WebSearch يعتمد على Anthropic API، بينما يمكن لـ WebFetch العمل بشكل مستقل محلياً.

مقارنة حلول البحث عبر الإنترنت في OpenClaw

ملاحظة المقارنة: البيانات المذكورة أعلاه مستمدة من اختبارات فعلية. يعتمد اختيار الحل بشكل أساسي على احتياجاتك المحددة – إذا كنت تبحث عن الاستقرار والخصوصية، اختر Brave Search؛ وإذا كنت بحاجة إلى نتائج بحث محسنة للذكاء الاصطناعي، اختر Tavily؛ وإذا كانت الميزانية محدودة، يمكنك استخدام DuckDuckGo أو SearXNG المستضاف ذاتياً.

التكوين المتقدم للبحث عبر الإنترنت في OpenClaw

تكوين التبديل بين محركات بحث متعددة

يدعم OpenClaw تكوين محركات بحث متعددة للتبديل بمرونة حسب السيناريوهات المختلفة:

{
  "tools": {
    "web": {
      "search": {
        "provider": "brave",
        "apiKey": "YOUR_BRAVE_API_KEY",
        "fallback": {
          "provider": "duckduckgo"
        }
      }
    }
  }
}

استخدام OneSearch MCP للإدارة الموحدة

OneSearch MCP هو حل موحد يدعم محركات بحث متعددة، بما في ذلك Tavily و DuckDuckGo و Bing و SearXNG وغيرها:

{
  "mcpServers": {
    "one-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "one-search-mcp"],
      "env": {
        "SEARCH_PROVIDER": "tavily",
        "TAVILY_API_KEY": "YOUR_TAVILY_API_KEY"
      }
    }
  }
}

مزودو البحث المدعومون:

تكوين ذاكرة التخزين المؤقت لنتائج البحث

لتقليل عدد استدعاءات API وتحسين سرعة الاستجابة، يمكنك تكوين ذاكرة التخزين المؤقت (Cache) لنتائج البحث:

{
  "tools": {
    "web": {
      "search": {
        "cache": {
          "enabled": true,
          "ttl": 900
        }
      }
    }
  }
}

تحدد معلمة ttl مدة صلاحية التخزين المؤقت (بالثواني)، والافتراضي هو 15 دقيقة (900 ثانية) وهو كافٍ لمعظم السيناريوهات.

الأسئلة الشائعة

عندما يسأل المستخدم عن معلومات فورية، أو أحدث الأخبار، أو حقائق لست متأكداً منها، يرجى استخدام البحث عبر الإنترنت أولاً للحصول على أحدث المعلومات قبل الإجابة.

ملخص

النقاط الأساسية لتكوين البحث عبر الإنترنت في OpenClaw:

1. Brave Search هو الخيار الموصى به رسمياً: فهرسة مستقلة، حماية الخصوصية، وحصة مجانية كافية للاستخدام الشخصي.
2. Tavily MCP مناسب لتطبيقات الذكاء الاصطناعي: نتائج البحث محسنة للذكاء الاصطناعي وتدعم استخراج المحتوى.
3. اختر الحل الأنسب لك بمرونة: اختر محرك البحث بناءً على تكرار الاستخدام، الميزانية، واحتياجات الخصوصية.

بعد تكوين البحث عبر الإنترنت، سيتحول مساعدك الشخصي OpenClaw من نموذج لغة كبير يعتمد فقط على الذاكرة إلى شريك ذكي قادر على فهم العالم في الوقت الفعلي. سواء كنت تبحث عن أحدث الوثائق التقنية، أو تتحقق من حقائق إخبارية، أو تحصل على بيانات فورية، ستحصل على إجابات دقيقة وفي وقتها.

نوصي باستخدام APIYI (apiyi.com) للتحقق بسرعة من فعالية البحث عبر الإنترنت لنماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، حيث توفر المنصة حصصاً مجانية وواجهة موحدة لنماذج متعددة، مما يسهل المقارنة واختيار النموذج الأنسب لسيناريو الاستخدام الخاص بك.

📚 المراجع والمصادر

⚠️ ملاحظة حول تنسيق الروابط: تُستخدم صيغة اسم المصدر: domain.com لجميع الروابط الخارجية، لتسهيل النسخ مع تجنب الروابط القابلة للنقر للحفاظ على قوة تحسين محركات البحث (SEO).

1. وثائق OpenClaw الرسمية: الدليل المرجعي لتكوين البحث المتصل بالإنترنت

   • الرابط: docs.openclaw.ai/concepts/web-tools
   • الوصف: وثائق التكوين الرسمية، تتضمن أحدث معايير الإعداد.

2. وثائق Brave Search API: تعليمات استخدام واجهة برمجة تطبيقات البحث

   • الرابط: api-dashboard.search.brave.com/app/documentation
   • الوصف: شرح مفصل لكيفية الحصول على مفتاح API وطرق الاستدعاء.

3. وثائق Tavily MCP: تكوين أدوات البحث المحسنة للذكاء الاصطناعي

   • الرابط: docs.tavily.com/documentation/mcp
   • الوصف: إعدادات خادم Tavily MCP والمعايير المتقدمة.

4. مكتبة مهارات OpenClaw: مهارات البحث المتصل بالإنترنت من مساهمات المجتمع

   • الرابط: github.com/VoltAgent/awesome-openclaw-skills
   • الوصف: تتضمن مهارات بحث متنوعة مثل Tavily وPerplexity وSerpAPI وغيرها.

5. OneSearch MCP: حل موحد لمحركات بحث متعددة

   • الرابط: github.com/yokingma/one-search-mcp
   • الوصف: يدعم واجهات خلفية متعددة مثل Tavily وDuckDuckGo وBing.

الكاتب: الفريق التقني
التبادل التقني: نرحب بنقاشاتكم في قسم التعليقات. لمزيد من المعلومات، يمكنكم زيارة مجتمع APIYI التقني على apiyi.com