noapi-google-search-mcp

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यदि आप noapi-google-mcp या gpt-oss-20B/120B-Vision और पाइपलाइन में अन्य ओपन सोर्स मॉडल का समर्थन करना चाहते हैं, तो कृपया मेरे GPU कंप्यूट फंड में योगदान करें: लगभग $3000 की आवश्यकता है।

यदि आप इसे उपयोगी पाते हैं, तो निरंतर विकास और नई सुविधाओं का समर्थन करने पर विचार करें।
BTC: 16DT4AHemLyn7C6P116YepjY518gu9wUUH
ETH: 0x7287D1F9c77832cFF246937af0443622bFdACD04

38 उपकरण। शून्य API कुंजियाँ। किसी भी स्थानीय LLM को वास्तविक Google खोज, लाइव फ़ीड, विज़न, OCR और पूर्ण वीडियो समझ प्रदान करें।

एक MCP सर्वर जो आपके स्थानीय LLM को पूरी तरह से जुड़ा हुआ सहायक बनाता है। वास्तविक Google परिणाम, लाइव समाचार और सोशल फ़ीड, रिवर्स इमेज सर्च, ऑफ़लाइन OCR, YouTube ट्रांसक्रिप्शन और क्लिप निष्कर्षण — सभी हेडलेस क्रोमियम और ओपन-सोर्स ML मॉडल के माध्यम से स्थानीय रूप से चल रहे हैं। कोई API कुंजियाँ नहीं, कोई उपयोग सीमा नहीं, कोई क्लाउड निर्भरता नहीं।

LM Studio, Claude Desktop, OpenClaw, Ollama और किसी भी MCP-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।

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v0.3.1 में नया क्या है — एंटी-बॉट डिटेक्शन और न्यूरल नेट CAPTCHA सॉल्वर

Google ने हेडलेस क्रोमियम ब्राउज़र को पकड़ना शुरू कर दिया और खोज परिणामों के बजाय CAPTCHA परोसना शुरू कर दिया (#2)। इसे ठीक से ठीक किया और फिर मज़े के लिए एक न्यूरल नेट CAPTCHA सॉल्वर जोड़ा।

स्टील्थ पैच:

• प्रत्येक पेज लोड से पहले JavaScript इंजेक्शन navigator.webdriver, नकली ब्राउज़र प्लगइन्स, chrome.runtime को पैच करता है और Playwright फ़िंगरप्रिंट हटाता है
• User-Agent बेमेल को ठीक किया (aarch64 था, अब वास्तविक क्रोमियम बाइनरी से मेल खाता है)
• सत्रों के बीच कुकी स्थिरता ताकि Google एक नए बॉट के बजाय एक वापस आने वाले ब्राउज़र को देखे
• पेज इंटरैक्शन के बीच मानव-समान यादृच्छिक विलंब
• दर-सीमित होने पर गुप्त टाइमआउट के बजाय स्पष्ट त्रुटि संदेश

न्यूरल नेट CAPTCHA सॉल्वर (MobileNetV2 + OpenCV):

• जब Google कोई reCAPTCHA इमेज चैलेंज ("Select all images with traffic lights") परोसता है, तो सर्वर अब इसे स्वचालित रूप से हल करने का प्रयास करता है
• MobileNetV2 (ImageNet क्लासिफायर, ~13MB ONNX मॉडल, पहली बार मिलने पर ऑटो-डाउनलोड) का उपयोग करता है
• OpenCV CAPTCHA ग्रिड को सेल में विभाजित करता है, प्रत्येक सेल को न्यूरल नेट द्वारा वर्गीकृत किया जाता है और प्रॉम्प्ट के विरुद्ध मिलान किया जाता है
• 22 सामान्य CAPTCHA श्रेणियों को कवर करता है: ट्रैफिक लाइट, बसें, साइकिल, मोटरसाइकिल, कार, पुल, नाव, ट्रेन, ट्रक, फायर हाइड्रेंट, पार्किंग मीटर, ट्रैक्टर और बहुत कुछ
• सेल और वेरिफाई बटन पर क्लिक करने के लिए मानव-समान माउस मूवमेंट
• यदि चैलेंज प्रकार समर्थित नहीं है तो सुंदरता से वापस आ जाता है

क्या यह हर CAPTCHA को हल करेगा? नहीं। लेकिन यह उनमें से कुछ को पार कर जाएगा, और ईमानदारी से हमने इसे मुख्य रूप से इसलिए बनाया क्योंकि हम कर सकते थे।

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v0.3.0 में नया क्या है — 16 नए उपकरण

YouTube RAG — सब्सक्राइब करें, ट्रांसक्राइब करें, खोजें, क्लिप करें

YouTube के लिए एक पूर्ण स्थानीय रिट्रीवल-ऑगमेंटेड पाइपलाइन। किसी भी चैनल को सब्सक्राइब करें, और जब आप फ़ीड चेक करते हैं तो सर्वर स्वचालित रूप से ऑडियो डाउनलोड करता है, इसे Whisper के साथ ट्रांसक्राइब करता है, और पूर्ण ट्रांसक्रिप्ट को SQLite में FTS5 फुल-टेक्स्ट सर्च के साथ संग्रहीत करता है। हर वीडियो का हर शब्द खोजने योग्य हो जाता है — अपने LLM से एक प्रश्न पूछें और यह सही वीडियो से उत्तर खींचता है।

कुछ दिलचस्प मिला? LLM से उस सेगमेंट को क्लिप के रूप में निकालने के लिए कहें। यह ट्रांसक्रिप्ट पढ़ता है, सटीक टाइमस्टैम्प ढूंढता है, और आपके लिए वीडियो काटता है। यह AI/LLM-संचालित वीडियो संपादन की शुरुआत है — आपका LLM सामग्री को समझता है और केवल टाइमस्टैम्प के आधार पर नहीं, बल्कि जो कहा जा रहा है उसके आधार पर क्लिप काटता है।

यह कैसे काम करता है:

1. subscribe किसी YouTube चैनल को — हैंडल (@3Blue1Brown), URL या चैनल ID द्वारा
2. check_feeds — नए वीडियो प्राप्त किए जाते हैं और ऑटो-ट्रांसक्राइब किए जाते हैं स्थानीय रूप से faster-whisper के साथ। ट्रांसक्रिप्ट तत्काल खोज के लिए डेटाबेस में लिखे जाते हैं। प्रति चेक 5 वीडियो तक, कैश किए जाते हैं ताकि कुछ भी पुनः डाउनलोड न हो।
3. search_feeds — सभी ट्रांसक्रिप्ट में फुल-टेक्स्ट खोज। AND, OR, NOT और उद्धृत वाक्यांशों का समर्थन करता है। आपका LLM सटीक वीडियो और अंश ढूंढता है जो आपके प्रश्न का उत्तर देता है।
4. extract_video_clip — LLM को बताएं कि आप किसमें रुचि रखते हैं और यह वीडियो से क्लिप काटता है। LLM सही सेगमेंट खोजने के लिए ट्रांसक्रिप्ट का उपयोग करता है और इसे स्वचालित रूप से निकालता है।``` "Subscribe to @AndrejKarpathy on YouTube" "Check my feeds" "Search my feeds for backpropagation explained" "What did Karpathy say about tokenization?" "Extract the part where he explains gradient descent" "Cut a clip of the hardware comparison section"

कोई एम्बेडिंग, कोई वेक्टर डेटाबेस, कोई API नहीं — बस आपकी मशीन पर Whisper + SQLite FTS5 चल रहा है।

> **रोडमैप:** क्लिप निकालना पूर्ण AI-संचालित वीडियो संपादन की ओर पहला कदम है। भविष्य के रिलीज़ में संगीत/ऑडियो ओवरले, वीडियो रीमिक्सिंग, मल्टी-क्लिप संकलन, TikTok/Reels/Shorts के लिए वर्टिकल रीफ़ॉर्मेट, और स्वचालित हाइलाइट रील्स — ये सब आपके LLM द्वारा सामग्री को समझने से संचालित होंगे।

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| नया उपकरण | यह क्या करता है |
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