DuckDuckGo MCP Server

DuckDuckGo MCP サーバー

Python と Gradio で構築された、DuckDuckGo の検索 API を使用するウェブベースの検索インターフェースです。

Docker のセットアップ

前提条件

• システムに Docker がインストールされていること
• Git（任意。リポジトリのクローンに使用します）

Docker イメージのビルド

1. リポジトリをクローンします（まだクローンしていない場合）。

git clone <repository-url>
cd ddg_mcp_server

2. Docker イメージをビルドします。

docker build -t ddg-mcp-server .

コンテナの実行

ポート 7860 をホストに割り当ててコンテナを実行します。

docker run -p 7860:7860 ddg-mcp-server

アプリケーションには次の URL からアクセスできます。

• http://localhost:7860
• http://127.0.0.1:7860

トラブルシューティング

アプリケーションに接続できない場合は、次の手順をお試しください。

1. コンテナが実行中であることを確認します。

docker ps

2. コンテナのログを確認します。

docker logs $(docker ps -q)

3. 既存のコンテナを停止してから、再度起動してみます。

docker stop $(docker ps -q)
docker run -p 7860:7860 ddg-mcp-server

機能

• DuckDuckGo を使用したウェブベースの検索インターフェース
• コンテンツ全文を含むリアルタイムの検索結果
• Markdown 形式の出力
• 結果数の設定
• AI によるコンテンツ要約（詳細は SUMMARIZATION.md を参照）

開発

このアプリケーションは次の技術で構築されています。

• Python 3.10
• ウェブインターフェース用の Gradio
• DuckDuckGo Search API
• ウェブスクレイピング用の BeautifulSoup4
• コンテンツ変換用の Markdownify

要約機能の API 設定

このアプリケーションは、OpenAI の API または互換性のある API サービスを使用したコンテンツ要約に対応しています。この機能を有効にするには、次の手順を実行してください。

1. .env.example ファイルを .env にコピーします。

cp .env.example .env

2. .env ファイルを編集して、API 認証情報を設定します。

OPENAI_API_URL=https://api.openai.com/v1
ACCESS_TOKEN=your_api_key_here

注意：

• OPENAI_API_URL を指定しない場合、公式の OpenAI API サーバーがデフォルトで使用されます
• 要約機能を使用するには ACCESS_TOKEN が必要です
• OPENAI_API_URL を変更すれば、OpenAI 互換の任意の API を使用できます

Docker と API 認証情報を使用した実行

API 認証情報を指定して Docker コンテナを実行するには、次のコマンドを実行します。

docker run -p 7860:7860 \
  -e OPENAI_API_URL="https://api.openai.com/v1" \
  -e ACCESS_TOKEN="your_api_key_here" \
  ddg-mcp-server

API 接続のテスト

API 認証情報を設定した後、接続が正常に機能するかテストできます。

python main.py --test-api

これにより、サーバー全体を起動せずに API 認証情報を検証できます。

モデルの設定

要約に使用する AI モデルは、config.py ファイルで設定できます。

# Default model to use for summarization
DEFAULT_MODEL = "gpt-4.1-turbo"

モデル設定の詳細な手順については、SUMMARIZATION.md を参照してください。