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NikkeTryHard

ddg-search

by NikkeTryHard

ddg-search

Ein DuckDuckGo-Such-MCP-Server, der sich weigert, einen Single Point of Failure zu haben. Ein Prozess, viele Backends, automatisches Failover, ehrliche Fehlermeldungen.

Die Idee

Websuche ist tragende Infrastruktur für Coding-Agenten, und sie scheitert auf langweilige Art: Rate-Limits, Bot-Erkennung, dein VPS-Anbieter hat gerade einen Aussetzer. Die meisten Server geben dir einen HTTP-Client und hoffen. Dieser hier leitet jede Anfrage über mehrere Backends – einen lokalen Sucher auf dieser Maschine plus beliebig viele entfernte duckduckgo-mcp-server- Instanzen, die du dann eben auch noch betreibst – und versucht es weiter, bis etwas antwortet oder das Budget aufgebraucht ist.

Backends, die scheitern, wandern in den Timeout. Backends, die sich benehmen, bekommen mehr Traffic. Du bekommst die Ergebnisse, einen kompakten Block, mit einer einzeiligen Notiz, welches Backend sie geliefert hat.

Related MCP server: DuckDuckGo Search MCP Server

Installation

Erfordert Python 3.10+ und uv.

git clone <this repo> ~/.local/share/mcp/ddg-search   # or anywhere you like
cd ~/.local/share/mcp/ddg-search
uv sync

Das ist die gesamte Zeremonie. uv sync erstellt .venv, fixiert die Abhängigkeiten und installiert das Paket editierbar; Änderungen an src/ greifen nach dem Neustart.

Einbindung in den Agenten

Jeder MCP-Client, der stdio kann, passt. Für eine Konfiguration im mcp.json-Stil:

{
  "mcpServers": {
    "ddg-search": {
      "type": "stdio",
      "command": "/path/to/ddg-search/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "ddg_search.server"],
      "env": {
        "DDG_SAFE_SEARCH": "OFF",
        "DDG_SEARCH_BACKEND": "auto"
      },
      "timeout": 60000
    }
  }
}

DDG_SAFE_SEARCH ist nur Inhaltsfilterung – sie tut nichts gegen Bot-Erkennung und ist standardmäßig aus, weil Agenten bei der Recherche Trefferquote wollen und keinen Aufpasser.

Werkzeuge

Argument

Typ

Standard

Hinweise

query

string

erforderlich

Konkrete Substantive schlagen vage Ein-Wort-Vibes

max_results

int

10

Upstream gienne begrenzt ohnehin auf etwa 10–11

region

string

""

DuckDuckGo-Regioncode

route_mode

"auto" | "manual"

"auto"

Manuell überspringt die Health-Sortierung

target

string

""

Ein Backend-Name/-Alias/-IP (manueller Modus)

targets

list

null

Geordnete Fallback-Kette (manueller Modus)

Die Ergebnisse kommen bewusst kompakt zurück:

via relay-b

3 results:
1. Some Page Title
https://example.com/page
The snippet text, labels stripped, no blank lines eating your tokens.
2. ...

Jede Antwort sagt, welcher Backend es ausgeliefert hat. Fehlgeschlagene Versuche werden unter Attempts: gelistet, mit einem Tag, das dir sagt, wo es schiefging:

Tag

Bedeutung

[empty]

DuckDuckGo lieferte null Reffer – entweder wirklich keine Treffer oder Bot-leeres Ergebnis, von hier nicht unterscheidbar

[local] / [local-transport]

Der Client der lokalen Maschine ist fehlgeschlagen. Nicht den entfernten Hosts anlasten

[remote-tool-error] / [remote-rpc]

Einer Fernverbindung hat falsch geantwortet

[timeout]

Das 25-Sekunden-Budget ist beim Warten abgelaufen

Wenn etwas kaputtgeht, bekommst du eine Log-Datei

Der Router unterscheidet „das Internet ist das Internet“ von „dieses Tool ist wirklich kaputt“. Timeouts und leere Ergebnisse bekommen einfach ihr [tag]. Aber wenn ein Versuch so fehlschlägt, dass ist unsere Seite gebrochen – lokale Transportfehler, falsche Antworten von Backstage – ende Die Antwort mit:

log: /path/to/ddg-search/logs/20260822T090206-remote-tool-error.json

These Datei enthält alles, was du zum Reproduktion und Diagnose brauchst: die exakte Suchabfrage und Argumente, jeden Versuch mit der Fehlerdetail und eine Momentabild des Zustands je Backend zum Zeitpunkt. Lege ana anderes Ziel fest, falls du willst; für Timeouts oder leere Ergebnisse werden nie Logs geschrieben.

status

Backend-Tabelle: Online-Flag, beobachtete Versuche in dieser Minute, letzter Status, Ablauf des Cooldowns. Mit probeKleines: true werden die Remote-Backends tatsächlich angepingt statt einen Cache-Zustand zu vertrauen.

Konfiguration

Alle optional über Umgebungsvariablen:

Variable

Standard

Zweck

DDG_SAFE_SEARCH

OFF

STRICT / MODERATE / OFF

DDG_SEARCH_BACKEND

auto

Lokaler Transport: httpx, curl oder auto (curl_cffi Chrome-TLS-Fallback)

DDG_SEARCH_TIMEOUT_MS

25000

Gesamtbudget über alle Backends pro Anfrage

DDG_SEARCH_TIMEOUT_COOLDOWN_MS

90000

Timeout-Stafe pro Backend

DDG_SEARCH_ERROR_COOLDOWN_MS

30000

Fehler-Strafe pro Backend

DDG_SEARCH_PROBE_TIMEOUT_MS

3000

Pro-Backend-Probe-Wartezeit für status mit probe: true

DDG_SEARCH_STATE_DIR

<repo>/state

Verzeichnis für den Zustand des Routers

Die Backend liegen in src/ddg_search/config.py. Die Standard-Flotte besteht aus local (dieser Maschine) plus zwei entfernten Relay; passe das Tuel an, damit es die eigene Infrastruktur abdeckt.

Wissenswertes Verhalten

  • Failover bevorzugt gesunde Backends mit den wenigsten letzten Versuchen, damit der Traffic verteilt wird, statt ein armes Backend zu hämmern.

  • Cooldowns sind pro Bender und zeitlich begrenzt: ein Timeout schickt ein Backend für 90s aus dem Spiel, ein weicher Fehler für 30fs. Ein Erfolg hebt dedizinierung sofort auf.

  • Der Zustand überlebt Neustarts in state/router-state.json. Lösch die Datei, wenn du Amnesie willst; der Server legt sie beim nächsten Start neu an.

Eine Eigenheit verdient einen eigenen Absatz: DuckDuckGo befest – liefert leere Seiten an Clients, denen es nicht traut. „Keine Treffer kann also entweder wirklich keine Treffer oder leider Bot-flagging bedeuten – der Router kann das nicht unterscheiden und täuscht es auch nicht vor. Er behandelt leer als Fehler und probiert das nächste Backend; wenn jedes Backend leer zurückkommt, bekommst du ein Banner, das genau sagt, wie mehrdeutig das ist.

Zu guter Letzt: Die 30-Anfragen-Pro-Minute-Grenze wird von jeder duckduckgo-mcp-server-Instanz durchgesetzt, nicht von hier. Der Router verteilt die Last auf alle Backend, aber er lügt nicht über die Kapazität, die die Flotte nicht hat.

Eigene Relays betreiben

Jede Maschine, die den Standard-Server ausführen kann, passt als Backend:

pip install 'duckduckgo-mcp-server[browser]'
python -m duckduckgo_mcp_server.main --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 18082

Zeige camel einen BackendConfig(url="http://that-host/ddg-mcp") an. Das Verzeichnis cb.żyrpacking/ enthebt einen Vorspann, den eine Systemd-Unit nutzt, um einen solchen Ausgang-Knoten ab, über mullvad-exclude auf einer Residential-IP zu läuft – nützlich, wenn dein Rechenzentrum-Assgangsstrang schlechterer CAPTCHA-Weise abgespiesen bekommt als der Heimanschluss.

Entwickung

uv sync                          # install everything including dev tools
uv run pytest                    # 26 tests, no network needed except one optional live check
uv run ruff check src tests      # lint
uv run ruff format src tests     # format
uv run pyrefly check             # static types

Ein kurzer manueller Smoketestset durch den kompletten Router:

uv run python -c "import asyncio; from ddg_search.router import SearchRouter; \
print(asyncio.run(SearchRouter().search('crawl4ai', 3, '', 'auto', None, None, None)))"

Siehe auch

Lizenz

MIT.

Available Tools

2 tools
statusA

Show ddg-search backend router status (health, cooldowns, last errors). Optional probe pings backends. Use after search failures; if last_error is local/transport, fix the workstation ddg-search process before remote packages.

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
probeNoIf true, probe backends before reporting.
targetNoOptional single backend name/alias/IP.
targetsNoOptional ordered backend names/aliases/IPs.

Output Schema

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescription
resultYes

TDQS

A4/5.0
Behavior3/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

No annotations provided, so description carries full burden. It discloses that probe pings backends, but doesn't detail what the probe does when failures occur or the exact output structure. It does mention cooldowns and last errors as return content, which is useful. There's no contradiction with annotations since none exist.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Three sentences: purpose, key optional behavior, and usage context. Front-loads the main purpose and then adds actionable guidance. No wasted words—every sentence earns its place.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness4/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Given an output schema exists (not described in detail but signaled), the return value structure need not be explained. Tool complexity is moderate (3 optional params, one boolean). The description explains when to use it and what to check for. It could mention what happens if probe=true and backends fail, but since it focuses on diagnostics, this is adequate. Sibling 'search' is the only other tool, and status is clearly distinct.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema coverage is 100%, with 'probe', 'target', and 'targets' all described in the schema. The description mentions 'Optional probe pings backends' which aligns with the probe field but doesn't add much beyond the schema. It also implies target/targets are optional, consistent with schema defaults. Baseline 3 applies since schema already documents parameters fully.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

Clear verb ('Show') and resource ('ddg-search backend router status'). Distinguishes itself from sibling 'search' by explicitly targeting the router health, cooldowns, and errors—a diagnostic role that search does not play.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines4/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

States when to use it ('after search failures') and gives a conditional directive ('if last_error is local/transport, fix the workstation...'). Doesn't explicitly rule out other scenarios, but provides useful decision context. Sibling 'search' is clearly the alternative primary action tool.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 2 tool updatesv0.2.0
    • First observedsearch
    • First observedstatus

TDQS

A4.1/5.0

Scored across 2 tools

Disambiguation5/5

Search and status have completely distinct purposes: one performs queries, the other reports backend health. There is no overlap or ambiguity between them.

Naming Consistency4/5

Both names are short, lowercase, and clear. Search is a verb while status is a noun, which is a minor stylistic deviation but not confusing.

Tool Count3/5

With only two tools, the set feels minimal. However, the server's scope is narrow and the two tools cover its core responsibilities, so the count is reasonable if sparse.

Completeness4/5

The server covers search and backend status monitoring, and explicitly delegates page fetching to another tool. Minor gaps exist (e.g., no configuration or backend management), but the stated surface is fully supported.

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

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