DuckDuckGo Search with MCP Agent

MCP エージェントによる DuckDuckGo 検索

このプロジェクトでは、DuckDuckGo MCP Server と LangChain Groq LLM エージェントを使い、MCP（Micro Component Protocol）経由で高度な検索タスクを実行する方法を紹介します。

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機能

• MCP サーバーの統合（DuckDuckGo 検索）
• 推論に Groq LLM（deepseek-r1-distill-llama-70b）を使用
• 非同期 Python 実行
• シンプルでモジュール化された設計

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インストール

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/alihassanml/Duckduckgo-with-MCP.git
cd Duckduckgo-with-MCP

2. 依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

（requirements.txt に langchain_groq、python-dotenv などのライブラリを含めてください。）

3. .env ファイルを設定します：

GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here

4. MCP サーバーをインストールします：

uvx -y duckduckgo-mcp-server

（uvx がインストールされていることを確認してください。インストールされていない場合は、インストールしてください。）

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使用方法

メインスクリプトを実行します：

python main.py

これにより、次の処理が行われます：

• MCP クライアントを起動します
• duckduckgo-mcp-server に接続します
• Groq LLM を使ってスマート検索を実行します
• 結果を出力します

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コード例

import asyncio
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_groq import ChatGroq  
from mcp_use import MCPAgent, MCPClient

async def main():
    load_dotenv()
    config = {
        "mcpServers": {
            "ddg-search": {
                "command": "uvx",
                "args": ["-y", "duckduckgo-mcp-server"]
            }
        }
    }
    client = MCPClient.from_dict(config)
    llm = ChatGroq(model="deepseek-r1-distill-llama-70b")
    agent = MCPAgent(llm=llm, client=client, max_steps=30)
    result = await agent.run("Find the best restaurant in San Francisco")
    print(f"\nResult: {result}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

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リソース

• DuckDuckGo MCP サーバー
• LangChain Groq のドキュメント
• Micro Component Protocol（MCP）

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ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。