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🦆 DuckDuckGo API：DuckDuckGo の検索結果を整理された JSON で取得

DuckDuckGo API を利用する、最も効率的で信頼性が高く、開発者に使いやすい方法です。

アクターページ： apify.com/johnvc/DuckDuckGo-Scraper-for-serp-rankings 入力スキーマ： apify.com/johnvc/DuckDuckGo-Scraper-for-serp-rankings/input-schema

DuckDuckGo API は、任意のクエリで DuckDuckGo を検索し、整理された JSON を返します。検索結果の各ページは 1 つの項目として返され、オーガニック検索結果（タイトル、リンク、スニペット、順位、サイトリンク）、広告、ナレッジグラフパネル、ニュース検索結果、インライン画像、インライン動画、関連検索に加えて、ページごとのメタデータが含まれます。40 種類以上の地域と言語の組み合わせ、安全検索レベル、日付フィルター、自動ページネーションに対応しています。DuckDuckGo は検索結果をパーソナライズしないため、実行のたびに一貫した結果を得られます。

動画による解説

クイックスタート

前提条件

• Python 3.11 以降
• Apify アカウントと API キー（こちらから無料のキーを取得）

1. リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/johnisanerd/Apify-DuckDuckGo-Search-Scraper.git
   cd Apify-DuckDuckGo-Search-Scraper
   

2. UV で依存関係をインストールする

   # Install UV if you do not have it:
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   
   # Install project dependencies:
   uv sync
   

3. API キーを設定する

   cp .env.example .env
   # Edit .env and add your Apify API key
   # Get your free API key at: https://apify.com?fpr=9n7kx3
   

4. サンプルを実行する

   uv run python duckduckgo-search-scraper.py
   

代替方法：API キーを直接設定する

export APIFY_API_TOKEN="your_api_key_here"
uv run python duckduckgo-search-scraper.py

この DuckDuckGo API を使う理由

検索結果ページ全体を網羅。 1 回の呼び出しで、オーガニック検索結果、広告、ナレッジグラフパネル、ニュース、インライン画像、インライン動画、関連検索を含む、DuckDuckGo の検索結果ページ全体を構造化データとして取得できます。オーガニック検索結果のリンクだけでなく、ページ全体を取得できます。

一貫性のある、パーソナライズされないスナップショット。 DuckDuckGo は検索結果をパーソナライズしないため、繰り返し実行しても比較可能な SERP が返されます。ランキング分析や経時的なモニタリングに最適です。

地域に合わせた設定とフィルタリング。 40 種類以上の地域と言語の組み合わせを指定でき、安全検索レベルを設定し、日付（過去 1 日、1 週間、1 か月、1 年、またはカスタム期間）で絞り込めます。

予測しやすい従量課金制。 料金は実行ごと、および処理したページごとに発生し、月額料金はありません。ページ数の上限でコストを直接管理できます。

自動化が簡単。 Python から数行で呼び出すか、MCP ツールとして読み込めば、Claude や Cursor などのアシスタントが必要に応じて DuckDuckGo 検索を実行できます。

機能

主な機能

• キーワード検索：DuckDuckGo で検索し、検索結果ページ全体を抽出
• ローカライズ：40 種類以上の地域と言語の組み合わせに対応
• 安全検索の制御（厳格、中程度、オフ）
• 日付フィルタリング：相対期間またはカスタム日付範囲に対応
• 複数ページのページネーション：ページ数の上限を設定可能

データ品質

• 構造化されたオーガニック検索結果：タイトル、リンク、スニペット、順位、表示リンク、日付、サイトリンクを含む
• 豊富な検索結果ブロック：広告、ナレッジグラフ、ニュース、インライン画像、インライン動画、関連検索
• ページごとのメタデータ：検索結果件数とページネーションの詳細を含む
• 一貫した JSON 構造：すべてのクエリで同じ形式
• ページごとの課金：大規模な検索でも料金が明確

使用例

基本的な例

1 つのキーワードを 1 ページだけ検索します。API を試すうえで最も低コストな方法です。

{
  "query": "machine learning",
  "max_pages": 1
}

応用例

英国向けにローカライズし、安全検索を厳格に設定して、過去 1 週間の検索結果を 2 ページ取得します。

{
  "query": "machine learning",
  "localization": "uk-en",
  "safe": "strict",
  "date_filter": "w",
  "max_pages": 2
}

入力パラメーター

パラメーター	型	必須	デフォルト	説明
query	string	はい	-	検索クエリです。
localization	string	いいえ	us-en	地域と言語のコードです（例：uk-en、fr-fr、de-de、ja-jp。40 以上に対応）。
safe	string	いいえ	moderate	セーフサーチのレベルです：strict、moderate、または off。
date_filter	string	いいえ	（なし）	d（過去 1 日）、w（1 週間）、m（1 か月）、y（1 年）、またはカスタム範囲 YYYY-MM-DD..YYYY-MM-DD。
max_pages	integer	いいえ	2	取得する最大ページ数です（0 = 上限なし）。
output_file	string	いいえ	（なし）	結果を保存する任意のファイル名です。省略した場合は自動生成されます。

出力形式

クエリ machine learning の実際のデータセット項目です。各検索結果ページが 1 つの項目となります。最初の結果のサイトリンクは、読みやすさのためにここでは一部省略しています。

{
  "query": "machine learning",
  "localization": "us-en",
  "safe_search": -1,
  "max_pages": 1,
  "search_timestamp": "2026-05-29T09:56:11.848097",
  "total_results_found": 11,
  "pages_processed": 1,
  "page_number": 1,
  "search_metadata": {
    "localization": "us-en",
    "localization_name": "United States (English)",
    "safe_search": -1,
    "safe_search_description": "Moderate",
    "max_pages": 1,
    "pagination_limit_reached": true
  },
  "pagination_info": {
    "total_pages": 1,
    "max_pages_set": 1,
    "pagination_stopped_by_limit": true,
    "results_per_page": { "first_page": 11, "subsequent_pages": 50 }
  },
  "organic_results": [
    {
      "position": 1,
      "title": "Machine Learning Tutorial - GeeksforGeeks",
      "link": "https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/machine-learning/",
      "date": "Apr 15, 2026",
      "snippet": "Machine learning is a branch of Artificial Intelligence that focuses on developing models and algorithms that let computers learn from data without being explicitly programmed for every task.",
      "favicon": "https://external-content.duckduckgo.com/ip3/www.geeksforgeeks.org.ico",
      "sitelinks": [
        {
          "title": "Gradient Descent in Linear Regression",
          "link": "https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/gradient-descent-in-linear-regression/"
        }
      ]
    },
    {
      "position": 2,
      "title": "Machine learning - Wikipedia",
      "link": "https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning",
      "snippet": "Machine learning (ML) is a field of study in artificial intelligence concerned with the development and study of statistical algorithms that can learn from data and generalize to unseen data.",
      "favicon": "https://external-content.duckduckgo.com/ip3/en.wikipedia.org.ico"
    }
  ],
  "ads": [],
  "knowledge_graph": [],
  "news_results": [],
  "inline_images": [],
  "inline_videos": [],
  "related_searches": []
}

---

MCP ツールとして使用する

DuckDuckGo API を MCP ツールとして読み込むと、アシスタントから呼び出せるようになります。MCP サーバーの URL では、この Actor のみが事前に読み込まれます。

https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/DuckDuckGo-Scraper-for-serp-rankings

ブラウザーで OAuth 認証を行うか、Apify API トークン（Python の例で使用するものと同じ APIFY_API_TOKEN）を使用してください。トークンは https://console.apify.com/settings/integrations で取得できます。無料の Apify アカウントは https://apify.com?fpr=9n7kx3 で作成できます。

Claude Cowork Desktop にインストールする

Cowork はデスクトップアプリの自動化モードです。DuckDuckGo API をツールとして使用できるようにするには、Apify MCP サーバーをコネクターとして追加します。

1. Claude デスクトップアプリを開き、Settings → Connectors に移動します（または Settings → Developer → Edit Config を選択して、claude_desktop_config.json を直接編集します）。
   • macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
2. この Actor のみが事前に読み込まれた Apify MCP サーバーを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/DuckDuckGo-Scraper-for-serp-rankings"
      ]
    }
  }
}

3. アプリを再起動します。Cowork が初めてツールを呼び出すときに、ブラウザーで OAuth プロンプトを完了するか、コネクターの設定に Apify API トークンを追加して OAuth を省略します。
4. Cowork のチャットでツールが利用可能になっていることを確認し、DuckDuckGo API を実行するよう依頼します。

デスクトップアプリをダウンロードして無料トライアルを開始：https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg 詳しい情報：https://docs.apify.com/platform/integrations/claude-desktop

Claude Code にインストールする

Claude Code はコマンドラインツールです。1 つのコマンドで Actor の MCP サーバーを追加できます。

claude mcp add --transport http apify \
  "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/DuckDuckGo-Scraper-for-serp-rankings"

ブラウザーでの OAuth の代わりにトークンを使用する場合：

claude mcp add --transport http apify \
  "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/DuckDuckGo-Scraper-for-serp-rankings" \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"

次に claude mcp list で確認するか、セッション内で /mcp を実行します。Claude Code に DuckDuckGo API を呼び出すよう依頼してください。

Claude Code を無料でお試しください：https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg Claude Code MCP のドキュメント：https://code.claude.com/docs/en/mcp

Claude（ウェブサイト）にインストールする

claude.ai では、Apify をコネクターとして追加した後、この Actor のツールのみを有効にします。

1. Settings → Connectors → Browse connectors に移動し、Apify MCP server を検索します。インストールします（プロンプトが表示された場合は、有効化または更新します）。
2. 接続時に Apify API トークンで認証し、ツール johnvc/DuckDuckGo-Scraper-for-serp-rankings を有効にします。
3. 任意のチャットで + → Connectors を開き、Apify をオンにします。
4. または、Add custom connector を選択し、完全な MCP URL https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/DuckDuckGo-Scraper-for-serp-rankings を貼り付けます。プロンプトが表示されたら OAuth を使用します。
5. Claude に DuckDuckGo API を実行するよう依頼します。

ウェブで Claude を開く：https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg

Cursor にインストールする

Cursor は、プロジェクトファイル .cursor/mcp.json から MCP サーバーを読み込みます。

1. プロジェクト内に .cursor/mcp.json を作成します：

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/DuckDuckGo-Scraper-for-serp-rankings"
    }
  }
}

2. ブラウザー OAuth ではなくトークン認証を使用する場合は、ヘッダーを追加します：

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/DuckDuckGo-Scraper-for-serp-rankings",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" }
    }
  }
}

3. Cursor → Settings → MCP を開き、apify サーバーが接続されていること（緑色の点）を確認します。
4. Composer または Chat で、DuckDuckGo API を呼び出すよう Cursor に依頼します。

Cursor をまだお使いでない方は、こちらから入手できます：https://cursor.com/referral?code=XQP4VBLI3NNX

ChatGPT にインストールする

ChatGPT は、Developer mode を通じて Apify MCP サーバーに接続します（ChatGPT Pro、Plus、Business、Enterprise、Education プランで利用できます）。

1. プロフィールアイコンをクリックし、Settings > Apps に移動します。Create app ボタンが表示されない場合は、Advanced settings を開いて Developer mode を有効にします。
2. Create app をクリックし、フォームに入力します：
   • Name: Apify
   • MCP Server URL: https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/DuckDuckGo-Scraper-for-serp-rankings
   • Authentication: OAuth
3. Create をクリックし、Apify との接続を認証します。
4. 会話でアプリを使用するには、チャット内の + をクリックし、Developer mode を選択してから Apify を選びます。

詳しくはこちら：https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp

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心を込めて作成

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• 💬 ChatGPT
• 🧠 Claude
• 🔍 Perplexity
• 🅒 Copilot

最終更新日：2026.10.27