MCP Web Search Server
一个无需API key的网页搜索MCP（Model Context Protocol）服务器，支持DuckDuckGo和必应搜索引擎提供网页搜索功能。
功能特性
- 🔍 多引擎搜索: 支持DuckDuckGo和必应搜索引擎，无需API key
- 📄 网页内容获取: 获取指定网页的文本内容
- 🚀 异步处理: 基于asyncio的高性能异步处理
- 🛡️ 安全可靠: 不需要任何外部API密钥，保护隐私
- 🌐 多种搜索方式: 支持API和HTML两种搜索方式
- ⚡ 灵活选择: 可选择单一搜索引擎或组合使用
安装方式
方式一：通过 PyPI 安装（推荐）
# 从 PyPI 安装
pip install heventure-search-mcp
# 然后运行
heventure-search-mcp
方式二：通过 uvx 安装
# 从 PyPI 运行
uvx heventure-search-mcp
# 或者从 GitHub 运行
uvx --from git+https://github.com/HughesCuit/heventure-search-mcp.git server.py
方式三：通过 pip 从源码安装
# 直接从 GitHub 安装
pip install git+https://github.com/HughesCuit/heventure-search-mcp.git
# 然后运行（三种方式任选其一）
heventure-search-mcp # 使用命令行工具
python -m server # 直接运行模块
python -c "import server; import asyncio; asyncio.run(server.main())" # 编程方式
方式四：手动安装依赖
# 克隆仓库
git clone https://github.com/HughesCuit/heventure-search-mcp.git
cd heventure-search-mcp
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
使用方法
直接运行服务器
python server.py
作为MCP服务器使用
在你的MCP客户端配置中添加此服务器：
{
"mcpServers": {
"web-search": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/server.py"]
}
}
}
在Trae AI中使用
在Trae AI中添加此MCP服务器，请使用以下配置：
{
"mcpServers": {
"heventure-search-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"heventure-search-mcp"
]
}
}
}
或者如果你已经本地安装了包：
{
"mcpServers": {
"heventure-search-mcp": {
"command": "python",
"args": [
"-m",
"heventure_search_mcp"
]
}
}
}
可用工具
1. web_search
搜索网页内容，支持多种搜索引擎
参数:
query(string, 必需): 搜索查询词max_results(integer, 可选): 最大结果数量 (默认: 10, 范围: 1-20)search_engine(string, 可选): 搜索引擎选择 (默认: "both")"duckduckgo": 仅使用DuckDuckGo搜索"bing": 仅使用必应搜索"both": 同时使用两个搜索引擎
示例:
{
"query": "Python编程教程",
"max_results": 5,
"search_engine": "both"
}
使用不同搜索引擎:
// 仅使用DuckDuckGo
{
"query": "机器学习算法",
"search_engine": "duckduckgo"
}
// 仅使用必应
{
"query": "人工智能发展",
"search_engine": "bing"
}
2. get_webpage_content
获取指定网页的文本内容
参数:
url(string, 必需): 要获取内容的网页URL
示例:
{
"url": "https://example.com"
}
技术实现
搜索引擎
本服务支持多个搜索引擎，提供更全面的搜索结果：
DuckDuckGo
- 无需API key: 提供免费的搜索API
- 隐私保护: 不跟踪用户搜索历史
- 即时答案: 支持即时答案和相关主题
- 多种接口: 支持API和HTML两种访问方式
必应搜索
- 丰富结果: 提供详细的搜索结果和摘要
- 高质量: 微软搜索引擎的高质量结果
- HTML解析: 通过HTML页面解析获取结果
- 补充搜索: 与DuckDuckGo形成良好互补
搜索策略
- DuckDuckGo策略: 优先使用API，不足时使用HTML解析
- 必应策略: 通过HTML页面解析获取搜索结果
- 组合策略: 当选择"both"时，合并两个引擎的结果
- 结果优化: 自动去重、排序和格式化结果
内容提取
- 使用BeautifulSoup解析HTML内容
- 自动移除脚本和样式标签
- 清理和格式化文本内容
- 限制内容长度避免过长响应
项目结构
mcp_dev/
├── server.py # 主服务器文件
├── requirements.txt # 项目依赖
├── README.md # 项目说明
└── config.json # MCP配置示例
配置说明
用户代理
服务器使用标准的浏览器用户代理字符串来避免被网站阻止：
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
超时设置
- 网页内容获取超时: 10秒
- 搜索请求超时: 默认aiohttp超时
内容限制
- 网页内容最大长度: 2000字符
- 最大搜索结果数: 20个
错误处理
服务器包含完善的错误处理机制：
- 网络请求失败自动重试
- 解析错误优雅降级
- 详细的错误日志记录
- 用户友好的错误消息
注意事项
- 网络依赖: 需要稳定的网络连接
- 速率限制: 请合理使用，避免过于频繁的请求
- 内容准确性: 搜索结果来自第三方，请自行验证内容准确性
- 法律合规: 请遵守相关法律法规和网站使用条款
开发和发布
本地开发
# 克隆仓库
git clone https://github.com/HughesCuit/heventure-search-mcp.git
cd heventure-search-mcp
# 安装开发依赖
pip install -e .
pip install build twine
# 运行测试
python test_server.py
# 运行基准测试
python benchmark.py
发布到PyPI
项目包含自动化发布脚本：
# 发布到TestPyPI（测试）
python publish.py test
# 发布到正式PyPI
python publish.py prod
# 仅构建包
python publish.py build
# 清理构建文件
python publish.py clean
发布前准备：
-
配置PyPI API Token：
# 在 ~/.pypirc 中配置 [pypi] username = __token__ password = your-api-token [testpypi] username = __token__ password = your-test-api-token -
更新版本号（在
pyproject.toml中） -
更新
CHANGELOG.md（如果有） -
确保所有测试通过
许可证
MIT License
贡献
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