TinySearch wurde von Reddit-Nutzer /u/Scared-Tip7914 als Reaktion auf ein praktisches Problem in lokalen Agent-Setups entwickelt: Bestehende Websearch-Integrationen (etwa in Cline oder Roo) überflutten den Kontext kleiner Modelle mit ungefilterten Seiteninhalten, was die Antwortqualität deutlich verschlechtert. Das Tool setzt auf DuckDuckGo für die Suche, Crawl4AI zum Crawlen einiger Seiten, anschließend Chunking, dense Retrieval kombiniert mit BM25-Style-Retrieval sowie Reranking – und gibt dem Agenten nur die relevantesten Textabschnitte zurück. Es ist als MCP-Tool konzipiert, lässt sich aber auch als FastAPI-Server betreiben. Auf einem M4 Mac und einem älteren Lenovo ThinkPad dauert ein kompletter Durchlauf je nach Anfrage und Maschine 5–12 Sekunden. Das Projekt ist auf GitHub verfügbar und richtet sich explizit an Entwickler, die Agenten mit kleineren lokalen Modellen bauen und keine komplexe Suchinfrastruktur aufsetzen wollen.