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
ソースからインストール
リポジトリをクローンします。
パッケージをインストールします。
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:
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
高度な例:
画像検索
高度な例:
ニュース検索
高度な例:
ビデオ検索
高度な例:
AIチャット
検索結果の概要
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:
依存関係を同期し、ロックファイルを更新します。
パッケージディストリビューションをビルドします。
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。
PyPI に公開:
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。
新しいGitHubリリースが作成される
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:
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）
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
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。
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。