Integrations
Provides search capabilities through tools for text, image, news, and video searches using DuckDuckGo's API, plus access to DuckDuckGo's AI chat with multiple model options.
Provides access to Meta's Llama 3.3 70B model through the DuckDuckGo AI chat tool.
Enables interaction with OpenAI's models (GPT-4o-mini and O3-mini) through the DuckDuckGo AI chat tool.
ddg-mcp MCP 服务器
DuckDuckGo 搜索 API MCP - 通过模型上下文协议提供 DuckDuckGo 搜索功能的服务器。
成分
提示
服务器给出如下提示：
- search-results-summary ：创建 DuckDuckGo 搜索结果的摘要
- 搜索词的必需“查询”参数
- 可选的“样式”参数用于控制详细程度（简要/详细）
工具
服务器实现了以下 DuckDuckGo 搜索工具：
- ddg-text-search ：使用 DuckDuckGo 在网络上搜索文本结果
- 必需：“关键词” - 搜索查询关键词
- 可选：“region”、“safesearch”、“timelimit”、“max_results”
- ddg-image-search ：使用 DuckDuckGo 在网络上搜索图片
- 必需：“关键词” - 搜索查询关键词
- 可选：“区域”、“安全搜索”、“时间限制”、“大小”、“颜色”、“类型图像”、“布局”、“许可证图像”、“最大结果”
- ddg-news-search ：使用 DuckDuckGo 搜索新闻文章
- 必需：“关键词” - 搜索查询关键词
- 可选：“region”、“safesearch”、“timelimit”、“max_results”
- ddg-video-search ：使用 DuckDuckGo 搜索视频
- 必需：“关键词” - 搜索查询关键词
- 可选：“区域”、“安全搜索”、“时间限制”、“分辨率”、“持续时间”、“license_videos”、“max_results”
- ddg-ai-chat ：与 DuckDuckGo AI 聊天
- 必填：“关键词” - 发送给 AI 的消息或问题
- 可选：“模型”- 要使用的 AI 模型（选项：“gpt-4o-mini”、“llama-3.3-70b”、“claude-3-haiku”、“o3-mini”、“mistral-small-3”）
安装
先决条件
- Python 3.9 或更高版本
- uv （推荐）或 pip
从 PyPI 安装
从源安装
- 克隆存储库：
- 安装软件包：
配置
必需的依赖项
服务器需要duckduckgo-search包，当您安装ddg-mcp时它将自动安装。
如果需要手动安装：
DuckDuckGo 搜索参数
通用参数
这些参数适用于大多数搜索类型：
- region ：本地化结果的区域代码（默认值：“wt-wt”）
- 例如：“us-en”（美式英语）、“uk-en”（英式英语）、“ru-ru”（俄语）
- 查看DuckDuckGo 区域以了解更多选项
- safesearch ：内容过滤级别（默认值：“中等”）
- "on": 严格过滤
- “moderate”：中等过滤
- “off”：不过滤
- timelimit ：结果的时间范围
- “d”：最后一天
- “w”：上周
- “m”：上个月
- “y”：去年（不适用于新闻/视频）
- max_results ：返回的最大结果数（默认值：10）
搜索运算符
您可以在搜索关键字中使用这些运算符：
cats dogs：关于猫或狗的搜索结果"cats and dogs"：精确搜索“猫和狗”的结果cats -dogs：搜索结果中狗的数量较少cats +dogs：搜索结果中狗更多cats filetype:pdf：关于猫的 PDF（支持：pdf、doc(x)、xls(x)、ppt(x)、html）dogs site:example.com：来自 example.com 的关于狗的页面cats -site:example.com：关于猫的页面，不包括 example.comintitle:dogs：页面标题包含单词“dogs”inurl:cats：页面 URL 包含单词“cats”
图像搜索特定参数
- 尺寸：“小”、“中”、“大”、“壁纸”
- 颜色：“颜色”、“单色”、“红色”、“橙色”、“黄色”、“绿色”、“蓝色”、“紫色”、“粉色”、“棕色”、“黑色”、“灰色”、“青色”、“白色”
- type_image ：“照片”、“剪贴画”、“gif”、“透明”、“线条”
- 布局：“方形”、“高”、“宽”
- license_image ：“任何”、“公开”、“共享”、“商业共享”、“修改”、“商业修改”
视频搜索特定参数
- 分辨率：“高”，“标准”
- 持续时间：“短”、“中”、“长”
- license_videos ：“creativeCommon”，“youtube”
AI聊天模型
- gpt-4o-mini ：OpenAI 的 GPT-4o 迷你模型
- llama-3.3-70b : Meta 的 Llama 3.3 70B 型号
- claude-3-haiku ：Anthropic 的 Claude 3 Haiku 模型
- o3-mini ：OpenAI 的 O3 迷你模型
- mistral-small-3 ：Mistral AI 的小型模型
快速入门
安装
克劳德桌面
在 MacOS 上： ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json在 Windows 上： %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
使用示例
文本搜索
高级示例：
图像搜索
高级示例：
新闻搜索
高级示例：
视频搜索
高级示例：
人工智能聊天
搜索结果摘要
克劳德配置
"ddg-mcp": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/PATH/TO/YOUR/INSTALLATION/ddg-mcp", "run", "ddg-mcp" ] },
发展
构建和发布
准备分发包：
- 同步依赖项并更新锁文件：
- 构建软件包分发版：
这将在dist/目录中创建源和轮子分布。
- 发布到 PyPI：
注意：您需要通过环境变量或命令标志设置 PyPI 凭据：
- 令牌：
--token或UV_PUBLISH_TOKEN - 或用户名/密码：
--username/UV_PUBLISH_USERNAME和--password/UV_PUBLISH_PASSWORD
使用 GitHub Actions 自动发布
此仓库包含一个 GitHub Actions 工作流，用于自动发布到 PyPI。以下情况会触发该工作流：
- 创建了一个新的 GitHub 版本
- 该工作流程通过 GitHub Actions 界面手动触发
要设置自动发布：
- 生成 PyPI API 令牌：
- 前往https://pypi.org/manage/account/token/
- 创建一个范围仅限于
ddg-mcp项目的新令牌 - 复制令牌值（您只会看到一次）
- 将令牌添加到您的 GitHub 存储库机密中：
- 前往 GitHub 上的存储库
- 导航至“设置”>“机密和变量”>“操作”
- 点击“新建存储库秘密”
- 名称：
PYPI_API_TOKEN - 值：粘贴您的 PyPI 令牌
- 点击“添加秘密”
- 要发布新版本：
- 更新
pyproject.toml中的版本号 - 在 GitHub 上创建新版本或手动触发工作流程
- 更新
调试
由于 MCP 服务器通过 stdio 运行，调试起来可能比较困难。为了获得最佳调试体验，我们强烈建议使用MCP Inspector 。
您可以使用以下命令通过npm启动 MCP Inspector：
启动后，检查器将显示一个 URL，您可以在浏览器中访问该 URL 以开始调试。
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
通过模型上下文协议提供DuckDuckGo搜索功能（文本、图片、新闻、视频搜索和AI聊天）的服务器。