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MCP-搜索引擎

MCP-搜索引擎

作者：erhwenkuo7 星标更新：2025-03-30
安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

【技术文档摘要】：

mcp-searxng

<p align="center"> <a href="./README.md"><img alt="英文文档" src="https://img.shields.io/badge/English-d9d9d9"></a> <a href="./README_TW.md"><img alt="繁體中文文件" src="https://img.shields.io/badge/繁體中文-d9d9d9"></a> </p>

这是一个用于AI代理的MCP服务器示例，旨在通过SearXNG开源元搜索引擎让AI代理搜索新的外部信息。

目前，市场上出现了许多除了Google之外的搜索引擎，试图在Google表现不佳的领域抢占市场份额。例如，DuckDuckGo强调不追踪用户，Ecosia每进行一次搜索就会种植一棵树，而Brave Search则旨在利用集体力量构建一个免费的搜索引擎。

然而，这些引擎返回的结果往往不尽如人意。首先，它们爬取的网页数量不如Google多；其次，它们对中文的支持较差。虽然它们可以访问一些Google不显示的有趣页面，但除了Google之外的搜索引擎仍然很难使用。

那么为什么不把多个搜索引擎的结果结合起来呢？这就是元搜索引擎的作用。SearXNG是一款开源元搜索引擎软件，可以自行托管或通过社区成员提供的网站使用。对于企业来说，SearXNG提供了一种在维护隐私和安全控制的同时，使AI代理能够有效地搜索所需外部数据的方法。

参考资料：

目的

此MCP服务器演示了一个基于SSE的MCP服务器（集成SearXNG和微软的markdownify以将网页提取为Markdown格式文本）及其使用MCP Inspector（MCP客户端）的操作模式。

运行环境

该项目使用uv管理依赖项和Python运行时环境。如果尚未安装uv，请按照官方网站上的安装说明进行操作。

以下命令是在Ubuntu 24.04环境中执行的。对于其他操作系统，请相应调整：

$ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

下载源代码：

$ git clone https://github.com/erhwenkuo/mcp-searxng.git

$ cd mcp-searxng

$ uv sync

运行服务

运行SearXNG服务

首先，在要运行它的机器上安装Docker并进行相关配置。有关详细信息，请参阅：在Ubuntu上安装Docker引擎

项目目录中有一个预配置的简单SearXNG设置，便于测试。

mcp-searxng/searxng-docker/
├── docker-compose.yaml
└── searxng
    ├── settings.yml
    └── uwsgi.ini

切换到searxng-docker目录，并使用Docker Compose启动SearXNG服务：

$ cd searxng-docker
$ docker compose up -d
$ docker compose ps

NAME      IMAGE                              COMMAND                  SERVICE   CREATED          STATUS                    PORTS
searxng   docker.io/searxng/searxng:latest   "/sbin/tini -- /usr/…"   searxng   29分钟前        Up 29分钟 (健康)         0.0.0.0:8888->8080

测试SearXNG服务映射到本地机器的端口: 8888。

启动MCP-SEARXNG服务

方法1. 使用uv启动：

输入以下命令启动：

$ uv run server.py --searxng_url="http://localhost:8888"

INFO:     已启动服务器进程 [219904]
INFO:     正在等待应用程序启动。
INFO:     应用程序启动完成。
INFO:     Uvicorn正在运行于 http://0.0.0.0:5488 (按CTRL+C退出)

使用Docker启动

首先，构建Docker镜像：

$ docker build -t mcp-searxng .

启动mcp-searxng。由于是使用Docker启动mcp-searxng服务，因此在配置连接到SearXNG时不能使用localhost指向SearXNG服务地址。建议直接查询本地机器的IP地址，然后使用SEARXNG_URL环境变量进行配置。

以下启动参数假设本地机器的IP地址为192.168.54.88：

$ docker run -d -e SEARXNG_URL="http://192.168.54.88:8888" -p 5488:5488 mcp-searxng

验证结果

首先，安装Node.js：

# 下载并安装nvm:
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.2/install.sh | bash

# 代替重启shell
\. "$HOME/.nvm/nvm.sh"

# 下载并安装Node.js:
nvm install 22

# 验证Node.js版本:
node -v # 应该打印 "v22.14.0"。
nvm current # 应该打印 "v22.14.0"。

# 验证npm版本:
npm -v # 应该打印 "10.9.2"。

接下来，启动MCP Inspector：

$ npx @modelcontextprotocol/inspector

正在启动MCP inspector...
代理服务器正在监听端口3000

🔍 MCP Inspector已在 http://localhost:5173 运行 🚀

在浏览器中打开http://localhost:5173，并执行以下操作：

  1. 在“传输类型”下拉菜单中选择SSE。
  2. 在URL字段中输入MCP服务器的地址和端口：http://localhost:5488/sse。
  3. 点击Connect。如果状态显示“已连接”，则表示您已成功连接到MCP服务器。
  4. 点击顶部的“工具”标签。
  5. 点击“列出工具”按钮，您应该看到两个工具：
    • web_search
    • web_url_read
  6. 点击web_search。右侧会显示工具的描述和参数。在query输入字段中输入您想要搜索的关键字，然后点击“运行工具”按钮。

效果如下图所示：

测试web_url_read：

  • 点击web_url_read。右侧会显示工具的描述和参数。在url输入字段中输入您想要检索的网页URL，然后点击“运行工具”按钮。

为什么使用SSE

这意味着MCP服务器可以是一个远程运行的过程，而AI代理（客户端）可以在任何时间、任何地点连接、使用并断开与它的连接。换句话说，基于SSE的服务器和客户端可以是解耦的过程（甚至可能在解耦的节点上）。

与基于STDIO的模型不同，其中客户端作为子进程启动服务器，这有所不同且更适合“云原生”用例。

MCP服务器

server.py是一个基于SSE的MCP服务器。默认情况下，服务器运行在0.0.0.0:5488，但可以通过命令行参数进行配置，例如：

uv run server.py --host <your host> --port <your port>

启动参数：

参数必需默认值类型描述
--host否0.0.0.0字符串绑定的主机
--port否5488整数监听的端口
--searxng_url否http://localhost:8888字符串要连接的SearXNG URL