Cloudflare 于 2026 年 8 月 6 日介绍 AI Search 的一批开发体验更新。产品定位是将网站、文件及其他内容建立成可查询的 index，让应用程序和 AI agents 以较少的自定义 ingestion 和 retrieval code 找到相关资料。更新同时涵盖 index 建立、搜索入口和 MCP 整合。
新的 Discover 流程可以在没有 sitemap 的情况下发现及解析网站内容；AI Search 也支持 structured 和 unstructured files。这降低了开始建立 index 的门槛，但不代表来源内容自然就适合直接给 agent 使用。团队仍要处理版本、重复页面、访问权限、敏感资料和内容更新速度。
每个 namespace 都可以提供 public search endpoint 和 MCP endpoint，也可以配合 custom domains。需要私有资料时，Cloudflare 提供 Access protection；公共搜索和 private retrieval 应该分开设计，避免把企业内部文件错误暴露到可公开调用的工具入口。Endpoint 容易接入，不等于权限边界已经自动完成。
Cloudflare 表示 AI Search 使用 semantic 和 keyword 的 hybrid search，并会遵守 robots.txt，通过 Cloudflare-AI-Search bot 抓取内容。Hybrid retrieval 可以同时处理语意相近和 exact keyword 查询，对产品文档、API 名称和错误讯息尤其实用；实际效果仍取决于 chunking、metadata、索引新鲜度和 query 设计。
Cloudflare 也展示 Cloudflare Dev Stack MCP：它把 AI Search 用于十个 documentation、blog 和其他内容 instances，agent 可以用一次 tool call 找到跨站资料和 cited chunks。这个例子指出 MCP 的价值不只是把搜索包装成一个 tool，而是把来源范围、引用和 retrieval policy 一起带入 agent context。
价格方面，Cloudflare 将 AI Search 标示为 beta，并提供 pricing preview。公告列出的预览价格包括 ingestion 每一百万 tokens 0.75 美元、图片 ingestion 每一百万 tokens 另加 0.50 美元、storage 每 GB 每月 2 美元（10 GB free）、semantic queries 每千次 0.75 美元，以及 full-text queries 每千次 0.10 美元，另有 2,000 次免费 queries。这些数字属于预览方案，可能改变，正式采用前应重新核对最新价格和 quota。
对企业来说，AI Search 的实际考验不是能否在几分钟内建立 demo，而是 retrieval 是否可审计。需要记录来源 URL、抓取时间、文件版本、Access policy、cited chunks、删除或撤回流程，以及 agent 在找不到资料时如何回答。公共 endpoint 方便 integration，private endpoint 则需要配合 identity、rate limiting 和敏感资料分类。
这次更新把 search infrastructure 和 agent interface 放在同一个产品里。它可能缩短从内容到 MCP tool 的距离，但质量仍取决于索引管理和数据治理。对于需要可靠 knowledge retrieval 的团队，较合理的做法是先用有限数据集验证 recall、precision、引用完整度和权限测试，再决定是否扩大到整个网站或内部文档库。
