关于 privatesearch
privatesearch 是面向 Agent 和命令行用户的网页搜索与页面文本提取工具,提供 CLI 和 MCP 服务。它通过 DuckDuckGo 公共 HTML 接口搜索,无需账户或 API 密钥。
主要功能
- 01DuckDuckGo 网页搜索
- 02返回标题、链接和摘要
- 03提取可读页面文本
- 04CLI 与 stdio MCP 服务
适用场景
- 01无需 API 密钥查找网页资料
- 02将文章提取为纯文本
MCP 相关
通过 stdio 向 MCP 客户端提供 `search` 和 `fetch_content` 工具,分别返回搜索结果及清理后的页面文本。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
2收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| query | string | 是 | 要提交给 DuckDuckGo 的搜索查询文本。 |
| region | string | 否 | 用于本地化搜索结果的区域代码。 |
| max_results | integer | 否 | 要返回的搜索结果最大数量。 |
详细介绍
privatesearch
privatesearch 无需账号、API 密钥或搜索订阅,即可查询网络内容。它会向 DuckDuckGo 的公共 HTML 端点提问,并返回搜索结果的标题、网址和摘要;还可以打开网页,并以纯文本形式返回其中可读的文字。它既可通过命令行使用,也可作为供 Agent 使用的 MCP 服务。
安装
npx @reneturcios/privatesearch search "trail running shoes"
或者运行容器镜像:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/privatesearch
容器默认启动 MCP 服务(见下文)。传入 CLI 参数即可将其用作 CLI。
CLI
# Search the web; results print as title / URL / snippet blocks
privatesearch search "composting basics"
privatesearch search "composting basics" --max-results 5 --region uk-en
privatesearch search "composting basics" --json
# Fetch a page as readable text (markup, scripts, and styles removed)
privatesearch fetch-content https://example.com/some/article
privatesearch --version
退出代码:成功时为 0;搜索或抓取失败时为 1(错误信息会说明问题);用法错误时为 2。
MCP 服务
一个二进制文件即可提供这两种用法。mcp 子命令会启动一个 stdio MCP 服务:
npx -y @reneturcios/privatesearch mcp
MCP 客户端配置:
{
"mcpServers": {
"privatesearch": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@reneturcios/privatesearch", "mcp"]
}
}
}
工具
| 工具 | 输入 | 返回内容 |
|---|---|---|
search | query(字符串,必填)、max_results(整数,可选)、region(字符串,可选,DuckDuckGo 区域代码,例如 us-en) | 匹配的搜索结果:每条结果包含标题、目标 URL(会展开重定向包装链接)和摘要片段。 |
fetch_content | url(字符串,必填) | 网页的可读文本:移除脚本、样式和 head 内容,剥离标签并解码实体。 |
搜索会读取 HTML 端点响应页面中的结果块;如果端点没有返回结果块,结果列表将为空,而不会报错。抓取失败(非 2xx 响应、无法访问的主机)会作为工具错误报告。
开发
npm install
npm run build # tsc -> dist/
npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake fetch fixtures)
npm run dev # run the CLI from source via tsx
许可证
MIT — 参见 LICENSE。
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。