ddg-mcp MCP 서버

DuckDuckGo 검색 API MCP - Model Context Protocol을 통해 DuckDuckGo 검색 기능을 제공하는 서버입니다.

구성 요소

프롬프트

서버는 다음과 같은 프롬프트를 제공합니다.

• search-results-summary : DuckDuckGo 검색 결과 요약을 생성합니다.

  • 검색어에 대한 필수 "쿼리" 인수

  • 세부 수준(간략/상세)을 제어하기 위한 선택적 "스타일" 인수

도구

서버는 다음의 DuckDuckGo 검색 도구를 구현합니다.

• ddg-text-search : DuckDuckGo를 사용하여 웹에서 텍스트 결과를 검색합니다.

  • 필수: "키워드" - 검색어 키워드

  • 선택 사항: "지역", "안전 검색", "시간 제한", "최대 결과"

• ddg-image-search : DuckDuckGo를 사용하여 웹에서 이미지 검색

  • 필수: "키워드" - 검색어 키워드

  • 선택 사항: "지역", "안전 검색", "시간 제한", "크기", "색상", "유형 이미지", "레이아웃", "라이선스 이미지", "최대 결과"

• ddg-news-search : DuckDuckGo를 사용하여 뉴스 기사 검색

  • 필수: "키워드" - 검색어 키워드

  • 선택 사항: "지역", "안전 검색", "시간 제한", "최대 결과"

• ddg-video-search : DuckDuckGo를 사용하여 비디오 검색

  • 필수: "키워드" - 검색어 키워드

  • 선택 사항: "지역", "안전 검색", "시간 제한", "해상도", "기간", "라이선스_비디오", "최대_결과"

• ddg-ai-chat : DuckDuckGo AI와 채팅

  • 필수: "키워드" - AI에 보낼 메시지 또는 질문

  • 선택 사항: "model" - 사용할 AI 모델(옵션: "gpt-4o-mini", "llama-3.3-70b", "claude-3-haiku", "o3-mini", "mistral-small-3")

Related MCP server: DuckDuckGo MCP Server

설치

필수 조건

• 파이썬 3.9 이상

• uv (권장) 또는 pip

PyPI에서 설치

지엑스피1

소스에서 설치

1. 저장소를 복제합니다.

2. 패키지를 설치하세요:

구성

필수 종속성

서버에는 duckduckgo-search 패키지가 필요한데, 이 패키지는 ddg-mcp 설치하면 자동으로 설치됩니다.

수동으로 설치해야 하는 경우:

DuckDuckGo 검색 매개변수

공통 매개변수

다음 매개변수는 대부분의 검색 유형에 사용할 수 있습니다.

• 지역 : 지역화된 결과에 대한 지역 코드(기본값: "wt-wt")

  • 예: "us-en"(미국 영어), "uk-en"(영국 영어), "ru-ru"(러시아어)

  • 더 많은 옵션은 DuckDuckGo 지역을 참조하세요.

• safesearch : 콘텐츠 필터링 수준(기본값: "보통")

  • "on": 엄격한 필터링

  • "moderate": 중간 필터링

  • "off": 필터링 안 함

• timelimit : 결과에 대한 시간 범위

  • "d": 마지막 날

  • "w": 지난주

  • "m": 지난달

  • "y": 작년(뉴스/영상 제공 불가)

• max_results : 반환할 최대 결과 수(기본값: 10)

검색 연산자

검색 키워드에 다음 연산자를 사용할 수 있습니다.

• cats dogs : 고양이 또는 개에 대한 검색 결과

• "cats and dogs" : "고양이와 개"라는 정확한 용어에 대한 검색 결과

• cats -dogs : 검색 결과에서 개가 더 적음

• cats +dogs : 검색 결과에 더 많은 개가 표시됩니다.

• cats filetype:pdf : 고양이에 대한 PDF(지원: pdf, doc(x), xls(x), ppt(x), html)

• dogs site:example.com : example.com의 개 관련 페이지

• cats -site:example.com : example.com을 제외한 고양이 관련 페이지

• intitle:dogs : 페이지 제목에 "dogs"라는 단어가 포함되어 있습니다.

• inurl:cats : 페이지 URL에 "cats"라는 단어가 포함되어 있습니다.

이미지 검색 특정 매개변수

• 크기 : "소형", "중형", "대형", "벽지"

• 색상 : "색상", "단색", "빨간색", "주황색", "노란색", "녹색", "파란색", "보라색", "분홍색", "갈색", "검정색", "회색", "청록색", "흰색"

• type_image : "사진", "클립아트", "gif", "투명", "선"

• 레이아웃 : "정사각형", "높음", "넓음"

• license_image : "모든", "공개", "공유", "상업적으로 공유", "수정", "상업적으로 수정"

비디오 검색 특정 매개변수

• 해상도 : "높음", "표준"

• 지속 시간 : "짧음", "중간", "길음"

• license_videos : "creativeCommon", "youtube"

AI 채팅 모델

• gpt-4o-mini : OpenAI의 GPT-4o 미니 모델

• llama-3.3-70b : 메타의 Llama 3.3 70B 모델

• claude-3-haiku : Anthropic의 Claude 3 Haiku 모델

• o3-mini : OpenAI의 O3 미니 모델

• mistral-small-3 : Mistral AI의 소형 모델

빠른 시작

설치하다

클로드 데스크탑

MacOS의 경우: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows의 경우: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

사용 예

텍스트 검색

고급 예제:

이미지 검색

고급 예제:

뉴스 검색

고급 예제:

비디오 검색

고급 예제:

AI 채팅

검색 결과 요약

클로드 구성

"ddg-mcp": { "명령": "uv", "인수": [ "--디렉토리", "설치 경로/ddg-mcp", "실행", "ddg-mcp" ] },

개발

건축 및 출판

배포를 위해 패키지를 준비하려면:

1. 종속성 동기화 및 잠금 파일 업데이트:

2. 패키지 배포 빌드:

이렇게 하면 dist/ 디렉토리에 소스와 휠 배포판이 생성됩니다.

3. PyPI에 게시:

참고: 환경 변수나 명령 플래그를 통해 PyPI 자격 증명을 설정해야 합니다.

• 토큰: --token 또는 UV_PUBLISH_TOKEN

• 또는 사용자 이름/비밀번호: --username / UV_PUBLISH_USERNAME 및 --password / UV_PUBLISH_PASSWORD

GitHub Actions를 사용한 자동 게시

이 저장소에는 PyPI에 자동으로 게시하기 위한 GitHub Actions 워크플로가 포함되어 있습니다. 이 워크플로는 다음과 같은 경우에 트리거됩니다.

1. 새로운 GitHub 릴리스가 생성되었습니다.

2. 워크플로는 GitHub Actions 인터페이스를 통해 수동으로 트리거됩니다.

자동 게시를 설정하려면:

1. PyPI API 토큰을 생성합니다.

   • https://pypi.org/manage/account/token/ 으로 이동하세요

   • ddg-mcp 프로젝트로 범위가 제한된 새 토큰을 만듭니다.

   • 토큰 값을 복사하세요(한 번만 볼 수 있습니다)

2. GitHub 저장소 비밀에 토큰을 추가합니다.

   • GitHub의 저장소로 이동하세요

   • 설정 > 비밀 및 변수 > 작업으로 이동합니다.

   • "새로운 저장소 비밀"을 클릭하세요

   • 이름: PYPI_API_TOKEN

   • 값: PyPI 토큰을 붙여넣으세요

   • "비밀 추가"를 클릭하세요

3. 새 버전을 게시하려면:

   • pyproject.toml 에서 버전 번호를 업데이트합니다.

   • GitHub에서 새 릴리스를 만들거나 워크플로를 수동으로 트리거합니다.

디버깅

MCP 서버는 stdio를 통해 실행되므로 디버깅이 어려울 수 있습니다. 최상의 디버깅 환경을 위해서는 MCP Inspector 사용을 강력히 권장합니다.

다음 명령을 사용하여 npm 통해 MCP Inspector를 시작할 수 있습니다.

Inspector를 실행하면 브라우저에서 접근하여 디버깅을 시작할 수 있는 URL이 표시됩니다.