freesearch-mcpserver
Provides free web search capabilities using the DuckDuckGo API, with tools for searching and summarizing results.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@freesearch-mcpserversearch for latest AI news"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
FreeSearch MCP Server
FreeSearch MCP Server 是一个模型上下文协议(MCP)服务器,通过 DuckDuckGo 的 API 提供免费的网络搜索功能。它还包含智能摘要功能,利用 MCP 客户端内置的语言模型。
项目目的
本项目提供一个 JSON-RPC 2.0 服务器,具有以下功能:
免费网络搜索:无需 API 密钥 - 使用 DuckDuckGo 的公共 API
智能摘要:利用 MCP 客户端的语言模型进行搜索结果摘要
可定制提示词:轻松修改提示模板以实现不同的摘要风格
零成本:完全免费使用,无需任何 API 订阅
Related MCP server: duckduckgo-mcp
功能特性
JSON-RPC 端点:
/rpc- 客户端通过 JSON-RPC 协议调用服务器功能健康检查端点:
/ping- 用于服务器健康状态检测搜索工具:
search- 通过 DuckDuckGo 进行免费网络搜索摘要工具:
summarize- 使用 MCP 客户端的语言模型生成搜索结果摘要
技术栈
Node.js & Express.js: 作为服务器框架。
jsonrpc-lite: 用于解析和构建 JSON-RPC 请求和响应。
dotenv: 管理和加载环境变量配置。
安装步骤
系统需求
Node.js (>= 14.x) 和 npm
本地安装 @modelcontextprotocol/sdk
项目安装
克隆代码仓库:
git clone https://your-repo-url.git cd freesearch-mcpserver安装项目依赖:
npm install配置环境变量 (可选):
复制
.env.example为.env文件,配置端口号。
PORT=3000 # OpenAI API key 当前不需要,已预留给未来扩展 # OPENAI_KEY=your-openai-api-key编译项目:
npm run build启动服务器:
npm start服务器将运行在你配置的端口上 (默认 3000)。
运行测试来验证功能:
npm run test:rpc
一键配置示例
你可以使用以下示例代码实例化和配置 MCP 服务器:
import express, { Request, Response } from 'express';
import bodyParser from 'body-parser';
import jsonrpc from 'jsonrpc-lite';
import dotenv from 'dotenv';
const { McpServer } = require('@modelcontextprotocol/sdk');
// 加载环境变量
dotenv.config();
const app = express();
app.use(bodyParser.json());
// 健康检查
app.get('/ping', (_req: Request, res: Response) =e {
res.status(200).send('PONG');
});
// JSON-RPC 端点
app.post('/rpc', async (req: Request, res: Response) =e {
try {
const rpcRequest = jsonrpc.parseObject(req.body);
if (rpcRequest.type === 'request' && rpcRequest.payload) {
const response = await server.handle(rpcRequest.payload);
res.json(jsonrpc.success(rpcRequest.payload.id, response));
} else {
res.status(400).send('Invalid RPC request');
}
} catch (error) {
res.status(500).send(error.message);
}
});
// 启动服务器
const port = process.env.PORT || 3000;
app.listen(port, () =e {
console.log(`Server started on port ${port}`);
});此代码片段适合用于快速配置在类似 Cursor 这样的客户端中使用的 MCP 服务器。
在 Cursor 中配置 MCP 服务器
前往 Cursor 设置 -> MCP -> 添加新 MCP 服务器。
以你喜欢的名称命名。
使用命令类型配置如下:
{ "mcpServers": { "freesearch": { "command": "npx", "args": [ "freesearch-mcpserver@latest" ] } } }通过点击 "Edit" 验证配置或添加命令参数。
如果你还需要有关如何在特定平台(例如 Windows、Linux)上进行配置的具体说明或需要进一步帮助,请随时告知我!
快速开始
安装
npm install开发
npm run dev # 监视模式
npm run build # 构建项目代码质量
npm run lint # 运行 ESLint
npm run lint:fix # 修复 ESLint 问题
npm run format # 使用 Prettier 格式化
npm run format:check # 检查格式
npm run type-check # 类型检查(不构建)JSON-RPC 请求示例
搜索
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "search",
"params": {
"query": "人工智能"
},
"id": 1
}摘要
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "summarize",
"params": {
"query": "最新技术",
"results": [
{
"title": "AI 及其影响",
"url": "https://example.com/ai",
"snippet": "AI 正在改变各个行业..."
}
]
},
"id": 2
}如何自定义提示模板
您可以通过修改 src/config/prompts.yml 文件来自定义提示模板:
# 提示词配置
summarize: |
请用要点形式总结以下关于"{{query}}"的搜索结果:
{{#each results}}
- {{this.title}}: {{this.snippet}}
{{/each}}也可以通过命令行参数指定自定义提示文件:
npm run dev -- --prompt-file /path/to/your/prompts.yml搜索场景限制
DuckDuckGo API 限制
请求频率:DuckDuckGo API 对请求频率有限制,建议控制调用频率,避免过度频繁的搜索请求
搜索结果数量:单次搜索返回的结果数量有限,通常包含即时答案、摘要、定义和相关主题
搜索内容类型:主要支持文本搜索,对于特殊格式(如图片、视频)的搜索结果支持有限
技术限制
网络依赖:需要稳定的互联网连接才能正常工作
重试机制:内置最多3次重试机制,使用指数退避策略处理网络错误
响应时间:搜索响应时间取决于网络状况和 DuckDuckGo 服务器响应速度
使用建议
合理控制频率:建议在应用中实现适当的请求间隔,避免触发 API 限制
错误处理:务必在代码中实现完善的错误处理机制,处理网络超时、API 错误等情况
结果验证:搜索结果的准确性和时效性依赖于 DuckDuckGo,建议对重要信息进行验证
缓存策略:对于相同的搜索查询,建议实现本地缓存以减少重复请求
OpenAPI 风格文档片段
搜索端点
paths:
/rpc:
post:
summary: "执行 JSON-RPC 命令"
requestBody:
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
jsonrpc:
type: string
example: "2.0"
method:
type: string
example: "search"
params:
type: object
properties:
query:
type: string
example: "人工智能"
id:
type: integer
example: 1摘要端点
paths:
/rpc:
post:
summary: "执行 JSON-RPC 命令"
requestBody:
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
jsonrpc:
type: string
example: "2.0"
method:
type: string
example: "summarize"
params:
type: object
properties:
query:
type: string
example: "最新技术"
results:
type: array
items:
type: object
properties:
title:
type: string
example: "AI 及其影响"
url:
type: string
example: "https://example.com/ai"
snippet:
type: string
example: "AI 正在改变各个行业..."
id:
type: integer
example: 2项目结构
freesearch-mcpserver/
├── src/ # 源代码文件
├── dist/ # 编译输出
├── package.json # 项目配置
├── tsconfig.json # TypeScript 配置
├── .eslintrc.json # ESLint 配置
└── .prettierrc.json # Prettier 配置This server cannot be installed
Maintenance
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