Keenable SELECT：在网页搜索结果上运行SQL查询

Keenable SELECTは、ライブウェブデータに対して読み取り専用のDuckDB SELECTクエリを実行するMCPサーバーです。従来のエージェントフロー（検索、各結果の取得、ページの読み取り、統合）の代わりに、SELECTはその作業をSQLに移します。1回の呼び出しで1,000ページ以上を検索し、LLMコストをかけずに正確なWHERE句でフィルタリングし、行ごとに小さなLLM呼び出しで構造化フィールドを抽出できます。

仕組み

次のような質問をします： 「2025年以降にフロンティアラボ間を移動したAI研究者は誰ですか？各移動について、研究者、離れたラボ、行き先、月をリストしてください。」 Keenable SELECTはそれをSQLに変換します：

SELECT SEM_EXTRACT(content, 'researcher'),       SEM_EXTRACT(content, 'left lab'),       SEM_EXTRACT(content, 'joined lab'),       SEM_EXTRACT(content, 'move month')FROM WEB_SEARCH(8 diverse queries)WHERE SEM_MATCH(content, 'named researcher moving between frontier labs, 2025+')

サーバーは検索を実行し、セマンティック演算子を実行し、レポートを返します。各結果には完全な軌跡が含まれます：各クエリ、ツール結果、最終出力の背後にある結果セット。

MCPツール

• select — DuckDB SELECTを実行し、行を返します。結果セットはID付きで保存され、後のクエリで再利用できます。
• generate_html_report — ブリーフと結果セットIDを受け取り、共有可能なHTMLレポートをレンダリングします。

セマンティック演算子

演算子はSQL内にあります。サーバーは解析されたステートメント内でそれらを見つけ、実行し、プレーンな列に置き換えます。正確なSQLフィルタが最初に実行されるため、生き残った行だけがLLM演算子に渡されます—トークンを節約します。

• WEB_SEARCH('q1', 'q2', ...) — すべてのクエリを同時に検索し、ランク付けされた結果をマージし、URLの重複を排除します。
• WEB_FETCH('https://a.com', ...) — ページをMarkdownとして取得し、ページごとに1行。
• SEM_EXTRACT(column, 'field description') — 行ごとに1回のLLM呼び出し；フィールドまたはnullを返します。
• SEM_EXTRACT_ALL(column, 'what one value is') — 一致するすべての値をリストとして返します。
• SEM_MATCH(column, 'predicate') — 行ごとのLLMテスト（例：フィルタリング）。

重要性

従来のウェブ検索では、エージェントに10個のリンクが与えられます。エージェントは各ページを読み、答えを構築するために高価なトークンを費やさなければなりません。SELECTはその作業をクエリ層に移します—何千ものページを検索し、正確にフィルタリングし、最小限のLLM呼び出しでフィールドを抽出します。ギャラリーには「Twenty Years of YC Startup-Name Morphology」（36メッセージ、18クエリ）や「Orbital Launch Atlas, 1957–2026」（16メッセージ、9クエリ）などのレポートが、完全な軌跡とともに表示されます。

エージェンティック検索やデータ集約型の研究ツールを構築しているなら、これは検討に値する異なるパターンです：SQLをコントロールプレーンとし、LLMはセマンティック抽出とマッチングにのみ使用します。