SurfSense: ओपन वेब रिसर्च के लिए ओपन सोर्स NotebookLM विकल्प

July 18, 2026 · View on GitHub

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SurfSense: ओपन वेब रिसर्च के लिए ओपन सोर्स NotebookLM विकल्प

SurfSense AI एजेंट्स के लिए ओपन सोर्स NotebookLM विकल्प है, लाइव डेटा कनेक्टर्स के साथ एक ओपन वेब रिसर्च प्लेटफ़ॉर्म। आपके एजेंट Reddit, YouTube, Instagram, TikTok, Amazon, Google Maps, Google Search और ओपन वेब के किसी भी पेज से स्ट्रक्चर्ड डेटा के साथ लाइव वेब पर रिसर्च करते हैं, वह भी एक ही REST API या MCP सर्वर के ज़रिए। शेड्यूल्ड और इवेंट-ट्रिगर्ड एजेंट अपनी खोजों को ब्रीफ़ और अलर्ट में बदलते हैं, और एक बिल्ट-इन नॉलेज बेस हर खोज को साइटेशन के साथ खोजने योग्य बनाए रखता है।

Note

📢 हमारे NotebookLM-विकल्प उपयोगकर्ताओं के लिए एक सूचना

पिछले कुछ महीनों में हमने SurfSense को आपके अपने ज्ञान के लिए सबसे बेहतरीन जनरल रिसर्च एजेंट के रूप में बनाया, और उस अध्याय ने हमें एक ऐसा समुदाय दिया जिस पर हमें सचमुच गर्व है। Claude, OpenCode, Hermes और OpenClaw जैसे एजेंटिक टूल्स ने अब साबित कर दिया है कि एजेंट ही भविष्य हैं, और स्टैटिक इंडेक्स पर रीज़निंग अब कुछ ऐसी चीज़ बनती जा रही है जो हर सक्षम एजेंट पहले से ही कर लेता है। एजेंट्स के पास अब भी जिस चीज़ की कमी है वह है उन जगहों का लाइव डेटा जहां जवाब वास्तव में मौजूद हैं, और उसके इर्द-गिर्द के वर्कफ़्लो। हम अपनी पूरी ऊर्जा वहीं लगा रहे हैं: एजेंट्स को ओपन वेब पर रिसर्च करने के प्रिमिटिव देना।

आप जिस भी चीज़ पर निर्भर हैं, वह कहीं नहीं जा रही। आपका नॉलेज बेस, साइटेशन वाली चैट, रिपोर्ट, पॉडकास्ट, प्रेज़ेंटेशन, ऑटोमेशन और सहयोगी चैट, सब पहले की तरह काम करते रहेंगे, और सेल्फ-होस्टिंग मुफ़्त और ओपन सोर्स बनी रहेगी। पूरी घोषणा हमारे changelog पर पढ़ें।

एजेंट्स को SurfSense की ज़रूरत क्यों है

किसी भी सक्षम एजेंट से पूछिए "लॉन्च के बाद से Reddit पर इस प्रोडक्ट के बारे में क्या कहा जा रहा है?" या "इन दस जगहों की रिव्यू में असल में किस बात की शिकायत है?" और उसके पास देखने के लिए कोई भरोसेमंद जगह नहीं होती। आधिकारिक प्लेटफ़ॉर्म API या तो रेट-लिमिटेड हैं, एंटरप्राइज़ के हिसाब से महंगे हैं, या हैं ही नहीं; स्क्रैपिंग का ढांचा नाज़ुक होता है; और LLM से ब्राउज़र चलाना हर पेज पर मिनट और टोकन खर्च करा देता है। इसके बजाय SurfSense एजेंट्स को प्रिमिटिव देता है:

डेटा जहां भी हो, उसके लिए एक ही टाइप्ड सरफ़ेस। हर कनेक्टर एक REST एंडपॉइंट है जो स्ट्रक्चर्ड JSON लौटाता है — पोस्ट, कमेंट, ट्रांसक्रिप्ट, रिव्यू, SERP, पेज। न रेट-लिमिट का जुआ, न HTML पार्सिंग, न ब्राउज़र लूप।
एक MCP सर्वर जो हर कनेक्टर को नेटिव टूल के रूप में (surfsense_reddit_scrape, surfsense_google_search और अन्य) Claude, Cursor या किसी भी एजेंट फ़्रेमवर्क को उपलब्ध कराता है।
एक एजेंट हार्नेस, सिर्फ़ कच्चा डेटा नहीं: रीट्राई, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और क्रेडिट मीटरिंग बिल्ट-इन हैं, ताकि एजेंट सवाल से सीधे साइटेशन वाले ब्रीफ़ तक पहुंच सकें और आपको ढांचा खुद न बनाना पड़े।
ओपन सोर्स और सेल्फ-होस्ट करने योग्य, ताकि आपकी रिसर्च आपके अपने इन्फ्रास्ट्रक्चर पर ही रहे।

लाइव डेटा कनेक्टर

कनेक्टर	आपके एजेंट्स को क्या मिलता है	और जानें
Reddit	आधिकारिक API की रेट लिमिट के बिना पोस्ट, कमेंट और सबरेडिट स्ट्रीम	Reddit Scraper API
YouTube	बड़े पैमाने पर वीडियो, ट्रांसक्रिप्ट और कमेंट थ्रेड	YouTube Scraper API
Instagram	Graph API के बिना सार्वजनिक प्रोफ़ाइल, पोस्ट और रील्स	Instagram Scraper API
TikTok	Research API अप्रूवल के बिना वीडियो, कमेंट, हैशटैग और प्रोफ़ाइल	TikTok Scraper API
Google Maps	स्थानीय बिज़नेस रिसर्च के लिए स्थान, रेटिंग और रिव्यू	Google Maps Scraper API
Google Search	सर्च रिसर्च और मॉनिटरिंग के लिए लाइव SERP	Google Search API
Amazon	सार्वजनिक प्रोडक्ट डेटा: कीमतें, रेटिंग, ऑफ़र, विक्रेता और बेस्ट-सेलर रैंक	Amazon Product API
Web Crawl	ओपन वेब का कोई भी पेज साफ़-सुथरे, स्ट्रक्चर्ड कंटेंट के रूप में	Web Crawling API
External MCP Connectors	कोई भी MCP सर्वर अपने एजेंट्स से जोड़ें, Notion, Slack, Jira और अन्य के लिए वन-क्लिक OAuth के साथ	External MCP Connectors

कनेक्टर कैटलॉग सोशल प्लेटफ़ॉर्म और सर्च से आगे बढ़ रहा है; हर नया स्रोत उसी API और MCP सर्वर पर एक टाइप्ड एंडपॉइंट के रूप में आता है।

बिलिंग पे-एज़-यू-गो है: कनेक्टर सिर्फ़ वास्तव में लौटाए गए हर आइटम पर बिल करते हैं, क्रॉल सफलतापूर्वक फ़ेच किए गए हर पेज पर, और असफल कॉल कभी बिल नहीं होतीं। सेल्फ-होस्टेड इंस्टॉल बिलिंग बंद रखकर चलते हैं। देखें pricing।

क्विक स्टार्ट

कोड से कनेक्टर कॉल करें

हर कनेक्टर एक REST एंडपॉइंट है जिसे आप अपनी SurfSense API कुंजी के साथ किसी भी भाषा से कॉल कर सकते हैं:

curl -X POST "$SURFSENSE_API_URL/workspaces/$WORKSPACE_ID/scrapers/reddit/scrape" \
  -H "Authorization: Bearer $SURFSENSE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "search_queries": ["your brand"],
    "community": "SaaS",
    "sort": "top",
    "time_filter": "week"
  }'

हर कनेक्टर पेज पर Python, JavaScript, Go, PHP, Ruby, Java और C# में कॉपी-पेस्ट उदाहरण मौजूद हैं।

MCP के ज़रिए ये टूल्स अपने एजेंट्स को दें

SurfSense MCP सर्वर को Claude, Cursor या अपने एजेंट फ़्रेमवर्क में जोड़ें:

{
  "mcpServers": {
    "surfsense": {
      "url": "https://mcp.surfsense.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${SURFSENSE_API_KEY}" }
    }
  }
}

अब आपका एजेंट हर कनेक्टर को नेटिव टूल के रूप में कॉल कर सकता है। टूल्स की पूरी सूची के लिए SurfSense MCP सर्वर पेज देखें, या surfsense_mcp से सर्वर को लोकली चलाएँ।

क्लाउड इस्तेमाल करें

surfsense.com पर जाएं, लॉग इन करें, और एजेंट से सीधी-सादी भाषा में लाइव वेब डेटा मांगें। नए अकाउंट $5 के मुफ़्त क्रेडिट के साथ शुरू होते हैं, बिना किसी सब्सक्रिप्शन के।

मुफ़्त में सेल्फ-होस्ट करें

पूरा प्लेटफ़ॉर्म, कनेक्टर, एजेंट, ऑटोमेशन और MCP सर्वर अपने इन्फ्रास्ट्रक्चर पर चलाएं। सेल्फ-होस्टेड इंस्टॉल बिलिंग बंद के साथ आते हैं, इसलिए स्क्रैपिंग, क्रॉलिंग और एजेंट रन की सीमा सिर्फ़ आपके हार्डवेयर और आपके द्वारा लाई गई मॉडल कुंजियों पर निर्भर करती है।

आवश्यकताएं: Docker Desktop इंस्टॉल होना और चल रहा होना चाहिए।

Linux/macOS के लिए:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/MODSetter/SurfSense/main/docker/scripts/install.sh | bash

Windows के लिए:

irm https://raw.githubusercontent.com/MODSetter/SurfSense/main/docker/scripts/install.ps1 | iex

इंस्टॉल स्क्रिप्ट दैनिक ऑटो-अपडेट के लिए Watchtower अपने आप सेट कर देती है। इसे छोड़ने के लिए --no-watchtower फ़्लैग जोड़ें। Docker Compose, मैनुअल इंस्टॉलेशन और अन्य डिप्लॉयमेंट विकल्पों के लिए docs देखें।

बॉक्स में बाकी सब कुछ

जिस रिसर्च वर्कस्पेस ने SurfSense को अग्रणी ओपन सोर्स NotebookLM विकल्प बनाया, वह अब भी यहीं है, और आपके एजेंट जो कुछ भी इकट्ठा करते हैं वह सब इसी में पहुंचता है।

नॉलेज बेस

PDF, Office दस्तावेज़, इमेज और ऑडियो अपलोड करें, या Google Drive, OneDrive और Dropbox सिंक करें। 50+ फ़ाइल फ़ॉर्मैट समर्थित हैं।
हाइब्रिड सिमेंटिक और फ़ुल-टेक्स्ट सर्च, Perplexity-शैली के साइटेड जवाबों के साथ।
AI फ़ाइल सॉर्टिंग दस्तावेज़ों को स्रोत, तारीख़ और विषय के अनुसार अपने आप व्यवस्थित करती है।

अपनी PDF और दस्तावेज़ों से चैट करें

डिलीवरेबल स्टूडियो

AI रिपोर्ट जनरेटर, PDF, DOCX, HTML, LaTeX, EPUB, ODT या सादे टेक्स्ट में एक्सपोर्ट के साथ।
किसी भी दस्तावेज़ या फ़ोल्डर से 20 सेकंड से कम में दो-होस्ट वाले AI पॉडकास्ट।
संपादन योग्य स्लाइड डेक, नैरेटेड वीडियो ओवरव्यू और AI इमेज जनरेशन।

AI रिपोर्ट जनरेटर

ऑटोमेशन

शेड्यूल पर या इवेंट के जवाब में पूरे एजेंट टर्न चलाएं, सीधी-सादी भाषा में बताकर, और नतीजे Notion, Slack, Linear और Jira में वापस लिखे जाते हैं।

टीम सहयोग

कमेंट और मेंशन के साथ रीयल-टाइम सहयोगी AI चैट।
Owner, Admin, Editor और Viewer भूमिकाओं के साथ RBAC।

सहयोगी AI चैट

डेस्कटॉप ऐप

आपके कंप्यूटर के हर एप्लिकेशन में नेटिव AI सहायता। latest release से डाउनलोड करें।

General Assist: ग्लोबल शॉर्टकट से किसी भी ऐप से SurfSense लॉन्च करें।
Quick Assist: कहीं भी टेक्स्ट चुनें, फिर AI से उसे समझाने, फिर से लिखने या उस पर कार्रवाई करने को कहें।
Screenshot Assist: अपनी स्क्रीन का कोई भी हिस्सा कैप्चर करें और AI से उसके बारे में पूछें।
Watch Local Folder: किसी लोकल फ़ोल्डर को अपने नॉलेज बेस से ऑटो-सिंक करें। इसे अपने Obsidian वॉल्ट पर पॉइंट करें ताकि आपके नोट्स खोजने योग्य बने रहें।

Quick Assist

कोई वेंडर लॉक-इन नहीं

OpenAI स्पेक और LiteLLM के ज़रिए 100+ LLM, जिनमें GPT-5.5, Claude Sonnet 5 और Gemini 3.1 Pro शामिल हैं।
6,000+ एम्बेडिंग मॉडल और सभी प्रमुख रीरैंकर।
पूर्ण लोकल और प्राइवेट LLM समर्थन (vLLM, Ollama), ताकि आपका डेटा आपका ही रहे।

वीडियो एजेंट नमूना

https://github.com/user-attachments/assets/012a7ffa-6f76-4f06-9dda-7632b470057a

पॉडकास्ट एजेंट नमूना

https://github.com/user-attachments/assets/a0a16566-6967-4374-ac51-9b3e07fbecd7

रीयल टाइम में सहयोग कैसे करें (बीटा)

Manage Members पेज पर जाएं और एक इनवाइट बनाएं।
कोई साथी जुड़ता है और वह वर्कस्पेस साझा हो जाता है।
किसी चैट को साझा करें और उसमें रीयल टाइम में साथ काम करें, साथियों को टैग करने के लिए कमेंट के साथ।

SurfSense की तुलना कैसी है

SurfSense एकमात्र ओपन सोर्स प्रोडक्ट है जो लोगों के लिए NotebookLM-शैली का रिसर्च वर्कस्पेस और एजेंट्स के लिए लाइव-डेटा प्रिमिटिव, दोनों को एक साथ जोड़ता है। हर श्रेणी के टूल के मुक़ाबले यह तुलना कुछ ऐसी दिखती है।

बनाम ब्राउज़र एजेंट (Browserbase, Browser Use)। ब्राउज़र एजेंट LLM को लूप में रखकर असली ब्राउज़र चलाते हैं — जब किसी काम में क्लिक करना, लॉग इन करना या फ़ॉर्म भरना ज़रूरी हो, तब यही सही टूल है। लेकिन ज़्यादातर रिसर्च रीड-ओनली रिट्रीवल होती है, और रिट्रीवल के लिए ब्राउज़र-में-LLM वाला लूप हर पेज पर मिनट और हज़ारों टोकन खर्च करा देता है। SurfSense कनेक्टर कॉल एक ही HTTP रिक्वेस्ट है: सेकंडों में, डिटर्मिनिस्टिक, और कहां क्लिक करना है यह तय करने पर शून्य टोकन खर्च।

बनाम स्क्रैपिंग API (Firecrawl)। स्क्रैपिंग API किसी सामान्य पेज को markdown में बदलने में बेहतरीन हैं, लेकिन markdown का ब्लॉब मिलने पर भी आपके एजेंट को गद्य में से स्ट्रक्चर खुद निकालना पड़ता है, और Reddit, TikTok और Instagram जैसे बॉट-प्रोटेक्टेड प्लेटफ़ॉर्म पर उनका प्रदर्शन गिर जाता है। SurfSense कनेक्टर प्लेटफ़ॉर्म-नेटिव स्ट्रक्चर्ड आइटम लौटाते हैं — पोस्ट, कमेंट, ट्रांसक्रिप्ट, रिव्यू — और सिर्फ़ वास्तव में लौटाए गए आइटम पर ही बिल करते हैं; असफल कॉल कभी बिल नहीं होतीं।

बनाम सर्च API (Exa, Tavily, Parallel)। सर्च API वेब इंडेक्स से जवाब देते हैं, जो "X के बारे में पेज ढूंढो" जैसे कामों के लिए सही टूल है। वे किसी Reddit थ्रेड के कमेंट, TikTok की प्रतिक्रियाएं, YouTube ट्रांसक्रिप्ट या Google Maps की रिव्यू नहीं खींच सकते — यानी वे जगहें जहां जवाब अक्सर वास्तव में मौजूद होता है।

बनाम स्क्रैपर मार्केटप्लेस (Apify)। मार्केटप्लेस आपको हज़ारों कम्युनिटी ऐक्टर देते हैं, हर एक की अपनी स्कीमा, गुणवत्ता और कीमत। SurfSense एक ही टाइप्ड API और एक ही MCP सर्वर है, जिसके पीछे एजेंट हार्नेस और रिसर्च वर्कस्पेस मौजूद है, और यह ओपन सोर्स है।

SurfSense बनाम Google NotebookLM

अब भी हमें NotebookLM विकल्प के तौर पर तौल रहे हैं? यह रहा ईमानदार तुलनात्मक ब्यौरा।

फ़ीचर	Google NotebookLM	SurfSense
एजेंट्स के लिए लाइव वेब डेटा	नहीं	REST API और MCP के ज़रिए Reddit, YouTube, Instagram, TikTok, Amazon, Google Maps, Google Search और वेब क्रॉल कनेक्टर
MCP सर्वर	नहीं	हर कनेक्टर नेटिव एजेंट टूल के रूप में उपलब्ध, साथ ही वन-क्लिक OAuth ऐप्स के साथ अपने MCP सर्वर लाने की सुविधा
प्रति नोटबुक स्रोत	50 (Free) से 600 (Ultra, $249.99/माह)	असीमित
नोटबुक की संख्या	100 (Free) से 500 (सशुल्क टियर)	असीमित
स्रोत आकार सीमा	500,000 शब्द / 200MB प्रति स्रोत	कोई सीमा नहीं
मूल्य निर्धारण	Free टियर; Pro $19.99/माह, Ultra $249.99/माह	सेल्फ-होस्ट के लिए मुफ़्त और ओपन सोर्स; क्लाउड पे-एज़-यू-गो है, $5 मुफ़्त क्रेडिट के साथ
LLM समर्थन	केवल Google Gemini	OpenAI स्पेक और LiteLLM के ज़रिए 100+ LLM
एम्बेडिंग मॉडल	केवल Google	6,000+ एम्बेडिंग मॉडल, सभी प्रमुख रीरैंकर
लोकल / प्राइवेट LLM	उपलब्ध नहीं	पूर्ण समर्थन (vLLM, Ollama), आपका डेटा आपका ही रहता है
सेल्फ-होस्ट करने योग्य	नहीं	हां, Docker वन-लाइनर या पूर्ण Docker Compose
ओपन सोर्स	नहीं	हां
नॉलेज बेस स्रोत	Google Drive, YouTube, वेबसाइट	फ़ाइल अपलोड, Google Drive, OneDrive, Dropbox, लोकल फ़ोल्डर सिंक और क्रॉल किए गए पेज
फ़ाइल फ़ॉर्मैट समर्थन	PDF, Docs, Slides, Sheets, CSV, Word, EPUB, इमेज, वेब URL, YouTube	50+ फ़ॉर्मैट: LlamaCloud, Unstructured या Docling (लोकल) के ज़रिए दस्तावेज़, इमेज, वीडियो
सर्च	सिमेंटिक सर्च	हाइरार्किकल इंडेक्स और रेसिप्रोकल रैंक फ़्यूज़न के साथ हाइब्रिड सिमेंटिक + फ़ुल-टेक्स्ट
साइटेड जवाब	हां	हां, Perplexity-शैली के साइटेड जवाब
एजेंटिक आर्किटेक्चर	नहीं	हां, LangChain Deep Agents द्वारा संचालित, प्लानिंग, सबएजेंट और फ़ाइल सिस्टम एक्सेस के साथ
AI ऑटोमेशन और एजेंट	नहीं	शेड्यूल्ड वर्कफ़्लो, इवेंट ट्रिगर और चैट से बने नो-कोड ऑटोमेशन, Notion, Slack, Linear और Jira में राइट-बैक के साथ
रीयल-टाइम मल्टीप्लेयर	Viewer/Editor भूमिकाओं के साथ साझा नोटबुक (रीयल-टाइम चैट नहीं)	Owner / Admin / Editor / Viewer भूमिकाओं के साथ RBAC, रीयल-टाइम चैट और कमेंट थ्रेड
वीडियो जनरेशन	Veo 3 के ज़रिए सिनेमैटिक वीडियो ओवरव्यू (केवल Ultra)	उपलब्ध (यहां NotebookLM बेहतर है, सक्रिय रूप से सुधार जारी)
प्रेज़ेंटेशन जनरेशन	दिखने में बेहतर स्लाइड, लेकिन संपादन योग्य नहीं	संपादन योग्य, स्लाइड-आधारित प्रेज़ेंटेशन
पॉडकास्ट जनरेशन	कस्टमाइज़ करने योग्य होस्ट और भाषाओं के साथ ऑडियो ओवरव्यू	कई TTS प्रोवाइडर के साथ उपलब्ध (यहां NotebookLM बेहतर है, सक्रिय रूप से सुधार जारी)
डेस्कटॉप ऐप	नहीं	General Assist, Quick Assist, Screenshot Assist और लोकल फ़ोल्डर सिंक के साथ नेटिव ऐप

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