ddg-mcp MCP サーバー

DuckDuckGo 検索 API MCP - モデル コンテキスト プロトコルを通じて DuckDuckGo 検索機能を提供するサーバー。

コンポーネント

プロンプト

サーバーは次のプロンプトを提供します。

• search-results-summary : DuckDuckGoの検索結果の要約を作成します

  • 検索語句に必要な「クエリ」引数

  • 詳細レベル（簡潔/詳細）を制御するためのオプションの「スタイル」引数

ツール

サーバーは次の DuckDuckGo 検索ツールを実装しています。

• ddg-text-search : DuckDuckGo を使用してウェブ上のテキスト結果を検索する

  • 必須: 「キーワード」 - 検索クエリのキーワード

  • オプション: 「region」、「safesearch」、「timelimit」、「max_results」

• ddg-image-search : DuckDuckGo を使用してウェブ上の画像を検索する

  • 必須: 「キーワード」 - 検索クエリのキーワード

  • オプション: "region"、"safesearch"、"timelimit"、"size"、"color"、"type_image"、"layout"、"license_image"、"max_results"

• ddg-news-search : DuckDuckGoを使ってニュース記事を検索する

  • 必須: 「キーワード」 - 検索クエリのキーワード

  • オプション: 「region」、「safesearch」、「timelimit」、「max_results」

• ddg-video-search : DuckDuckGoを使って動画を検索する

  • 必須: 「キーワード」 - 検索クエリのキーワード

  • オプション: 「region」、「safesearch」、「timelimit」、「resolution」、「duration」、「license_videos」、「max_results」

• ddg-ai-chat : DuckDuckGo AIとチャット

  • 必須: 「キーワード」 - AIに送信するメッセージまたは質問

  • オプション: "model" - 使用する AI モデル (オプション: "gpt-4o-mini"、"llama-3.3-70b"、"claude-3-haiku"、"o3-mini"、"mistral-small-3")

Related MCP server: DuckDuckGo MCP Server

インストール

前提条件

• Python 3.9以上

• uv （推奨）またはpip

PyPIからインストール

# Using uv
uv install ddg-mcp

# Using pip
pip install ddg-mcp

ソースからインストール

1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/misanthropic-ai/ddg-mcp.git
cd ddg-mcp

2. パッケージをインストールします。

# Using uv
uv install -e .

# Using pip
pip install -e .

構成

必要な依存関係

サーバーにはduckduckgo-searchパッケージが必要です。これはddg-mcpをインストールすると自動的にインストールされます。

手動でインストールする必要がある場合:

uv install duckduckgo-search
# or
pip install duckduckgo-search

DuckDuckGo 検索パラメータ

共通パラメータ

これらのパラメータはほとんどの検索タイプで使用できます。

• 地域: ローカライズされた結果の地域コード（デフォルト: "wt-wt")

  • 例: 「us-en」（アメリカ英語）、「uk-en」（イギリス英語）、「ru-ru」（ロシア語）

  • その他のオプションについては、 DuckDuckGoの地域を参照してください。

• セーフサーチ: コンテンツフィルタリングレベル（デフォルト:「中程度」）

  • 「オン」: 厳密なフィルタリング

  • 「中程度」：中程度のフィルタリング

  • 「オフ」: フィルタリングなし

• timelimit : 結果の期間

  • 「d」：最終日

  • 「w」: 先週

  • 「m」：先月

  • 「y」：昨年（ニュース/ビデオでは利用できません）

• max_results : 返される結果の最大数（デフォルト: 10）

検索演算子

検索キーワードでは次の演算子を使用できます。

• cats dogs : 猫または犬に関する検索結果

• "cats and dogs" : 「cats and dogs」という単語に完全に一致する検索結果

• cats -dogs : 検索結果に犬が少ない

• cats +dogs : 検索結果に犬がさらに表示される

• cats filetype:pdf : 猫に関するPDF（サポート：pdf、doc(x)、xls(x)、ppt(x)、html）

• dogs site:example.com : example.com の犬に関するページ

• cats -site:example.com : example.com を除く、猫に関するページ

• intitle:dogs : ページタイトルに「dogs」という単語が含まれている

• inurl:cats : ページのURLに「cats」という単語が含まれています

画像検索固有のパラメータ

• サイズ：「小」、「中」、「大」、「壁紙」

• 色: 「カラー」、「モノクロ」、「赤」、「オレンジ」、「黄」、「緑」、「青」、「紫」、「ピンク」、「茶」、「黒」、「灰色」、「青緑」、「白」

• type_image : 「写真」、「クリップアート」、「gif」、「透明」、「線」

• レイアウト：「スクエア」、「トール」、「ワイド」

• license_image : 「任意」、「公開」、「共有」、「商業的に共有」、「変更」、「商業的に変更」

ビデオ検索固有のパラメータ

• 解像度：「高」、「標準」

• 期間：「短い」、「中程度」、「長い」

• ライセンスビデオ: 「creativeCommon」、「youtube」

AIチャットモデル

• gpt-4o-mini : OpenAI の GPT-4o mini モデル

• llama-3.3-70b : Meta の Llama 3.3 70B モデル

• claude-3-haiku : Anthropic の Claude 3 Haiku モデル

• o3-mini : OpenAI の O3 mini モデル

• mistral-small-3 : Mistral AIの小型モデル

クイックスタート

インストール

クロードデスクトップ

MacOS の場合: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

使用例

テキスト検索

Use the ddg-text-search tool to search for "climate change solutions"

高度な例:

Use the ddg-text-search tool to search for "renewable energy filetype:pdf site:edu" with region "us-en", safesearch "off", timelimit "y", and max_results 20

画像検索

Use the ddg-image-search tool to find images of "renewable energy" with color set to "Green"

高度な例:

Use the ddg-image-search tool to find images of "mountain landscape" with size "Large", color "Blue", type_image "photo", layout "Wide", and license_image "Public"

ニュース検索

Use the ddg-news-search tool to find recent news about "artificial intelligence" from the last day

高度な例:

Use the ddg-news-search tool to search for "space exploration" with region "uk-en", timelimit "w", and max_results 15

ビデオ検索

Use the ddg-video-search tool to find videos about "machine learning tutorials" with duration set to "medium"

高度な例:

Use the ddg-video-search tool to search for "cooking recipes" with resolution "high", duration "short", license_videos "creativeCommon", and max_results 10

AIチャット

Use the ddg-ai-chat tool to ask "What are the latest developments in quantum computing?" using the claude-3-haiku model

検索結果の概要

Use the search-results-summary prompt with query "space exploration" and style "detailed"

クロード・コンフィグ

"ddg-mcp": { "コマンド": "uv", "引数": [ "--directory", "/PATH/TO/YOUR/INSTALLATION/ddg-mcp", "run", "ddg-mcp" ] },

発達

建築と出版

配布用のパッケージを準備するには:

1. 依存関係を同期し、ロックファイルを更新します。

uv sync

2. パッケージディストリビューションをビルドします。

uv build

これにより、 dist/ディレクトリにソースとホイールのディストリビューションが作成されます。

3. PyPI に公開:

uv publish

注: 環境変数またはコマンド フラグを使用して PyPI 資格情報を設定する必要があります。

• トークン: --tokenまたはUV_PUBLISH_TOKEN

• またはユーザー名/パスワード: --username / UV_PUBLISH_USERNAMEおよび--password / UV_PUBLISH_PASSWORD

GitHub Actionsによる自動公開

このリポジトリには、PyPIへの自動公開のためのGitHub Actionsワークフローが含まれています。このワークフローは以下の場合にトリガーされます。

1. 新しいGitHubリリースが作成される

2. ワークフローはGitHub Actionsインターフェースを介して手動でトリガーされます

自動公開を設定するには:

1. PyPI API トークンを生成します:

   • https://pypi.org/manage/account/token/にアクセスしてください。

   • ddg-mcpプロジェクトにスコープを限定した新しいトークンを作成する

   • トークンの値をコピーします（一度だけ表示されます）

2. トークンを GitHub リポジトリのシークレットに追加します。

   • GitHubのリポジトリにアクセスします

   • 設定 > シークレットと変数 > アクションに移動します

   • 「新しいリポジトリシークレット」をクリックします

   • 名前: PYPI_API_TOKEN

   • 値: PyPIトークンを貼り付けます

   • 「シークレットを追加」をクリック

3. 新しいバージョンを公開するには:

   • pyproject.tomlのバージョン番号を更新する

   • GitHubで新しいリリースを作成するか、ワークフローを手動でトリガーします

デバッグ

MCPサーバーはstdio経由で実行されるため、デバッグが困難になる場合があります。最適なデバッグ環境を実現するには、 MCP Inspectorの使用を強くお勧めします。

次のコマンドを使用して、 npm経由で MCP Inspector を起動できます。

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/your/ddg-mcp run ddg-mcp

起動すると、ブラウザでアクセスしてデバッグを開始できる URL がインスペクタに表示されます。