
the-ai-workshops/searxng-mcp-server
Developer tools이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요. 원문 보기
MCP sse 구현 모델 Context Protocol (MCP) 서버는 SearXNG와 통합되어 강력한 개인 정보 보호 검사 기능을 갖춘 AI 에이전트를 제공합니다.
개요
MCP sse 구현 모델 Context Protocol (MCP) 서버는 SearXNG와 통합되어 강력한 개인 정보 보호 검사 기능을 갖춘 AI 에이전트를 제공합니다. 이 프로젝트는 SearXNG 인스턴스를 사용하여 웹 검색을 수행 할 수있는 MCP 서버를 구축하는 방법을 보여줍니다. SearXNG를 백엔드로 사용하여 자신의 MCP 서버를 만들 수있는 실용적인 템플릿 역할을합니다. 구현은 MCP 서버를 구축하기위한 Anthropic에 의해 배치 된 모범 사례를 따르며 MCP 호환 클라이언트와 완벽하게 통합 할 수 있습니다. - Python 3.9+ - 실행중인 SearXNG 인스턴스 (현지 또는 원격) - Docker (선택 사항, 컨테이너화 된 배포) - uv (선택 사항, 빠른 파이썬 의존성 관리) - Smithery (선택 사항, MCP 서버 관리) SearXNG 서버를 실행하고 액세스해야합니다. 추천된 방법은 Docker를 통해 입니다: - 포트 32768 및 /root/searxng의 persist 구성에 SearXNG를 실행합니다.
개요(AI 번역)
MCP sse 구현 모델 Context Protocol (MCP) 서버는 SearXNG와 통합되어 강력한 개인 정보 보호 검사 기능을 갖춘 AI 에이전트를 제공합니다.
개요
이 프로젝트는 SearXNG 인스턴스를 사용하여 웹 검색을 수행 할 수있는 MCP 서버를 구축하는 방법을 보여줍니다. SearXNG를 백엔드로 사용하여 자신의 MCP 서버를 만들 수있는 실용적인 템플릿 역할을합니다.
구현은 MCP 서버를 구축하기위한 Anthropic에 의해 배치 된 모범 사례를 따르며 MCP 호환 클라이언트와 완벽하게 통합 할 수 있습니다.
필수품
- 파이썬 3.9+
- 실행 SearXNG 인스턴스에 액세스 (현지 또는 원격)
- Docker (옵션, 컨테이너 배포용)
- uv (선택, 빠른 파이썬 의존성 관리를 위해)
- Smithery (선택 사항, MCP 서버 관리)
SearXNG 서버 (필수)
SearXNG 서버를 실행하고 액세스해야합니다. 추천된 방법은 Docker를 통해 입니다:
- 포트 32768에 SearXNG를 실행하고
/root/searxng]에 persist 구성을 실행합니다. - MCP 서버는 SearXNG가 기본적으로
http://172.17.0.1:32768]에서 사용할 수 있음을 기대합니다.
설치
uv 사용
당신이 그것을 가지고 있지 않는 경우에 uv를 설치하십시오:
이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요.
README
원문 README의 일부입니다. 원문 보기.
SearXNG MCP Server
An MCP sse implementation of the Model Context Protocol (MCP) server integrated with SearXNG for providing AI agents with powerful, privacy-respecting search capabilities.
Overview
This project demonstrates how to build an MCP server that enables AI agents to perform web searches using a SearXNG instance. It serves as a practical template for creating your own MCP servers, using SearXNG as a backend.
The implementation follows the best practices laid out by Anthropic for building MCP servers, allowing seamless integration with any MCP-compatible client.
Prerequisites
- Python 3.9+
- Access to a running SearXNG instance (local or remote)
- Docker (optional, for containerized deployment)
- uv (optional, for fast Python dependency management)
- Smithery (optional, for MCP server management)
SearXNG Server (Required)
You must have a SearXNG server running and accessible. The recommended way is via Docker:
docker run -d --name=searxng -p 32768:8080 -v "/root/searxng:/etc/searxng" \
-e "BASE_URL=http://0.0.0.0:32768/" \
-e "INSTANCE_NAME=home" \
--restart always searxng/searxng
- This will run SearXNG on port 32768 and persist configuration in
/root/searxng. - The MCP server expects SearXNG to be available at
http://172.17.0.1:32768by default (see.env).
Installation
Using uv
Install uv if you don’t have it:
pip install uv
Clone this repository:
git clone https://github.com/The-AI-Workshops/searxng-mcp-server.git
cd searxng-mcp-server/dev/searXNG-mcp
Install dependencies:
uv pip install -r requirements.txt
Create a .env file based on the provided example:
nano .env
# Edit .env as needed
Configure your environment variables in the .env file (see Configuration section).
Using Docker (Recommended)
Build the Docker image:
docker build -t mcp/searxng-mcp .
Create a .env file and configure your environment variables.
Run the Docker image:
docker run -d --env-file ./.env -p 32769:32769 mcp/searxng-mcp
Using Smithery
Smithery is a command-line tool for managing AI agent tools and MCP servers.
Install Smithery if you don’t have it (see Smithery documentation for various installation methods, e.g., using pipx):
pipx install smithery
Install the SearXNG MCP server using Smithery:
smithery install @The-AI-Workshops/searxng-mcp-server
This will install the server and its dependencies into a dedicated environment managed by Smithery.
설치
docker run --rm -i -e TRANSPORT -e SEARXNG_BASE_URL -e HOST -e PORT mcp/searxng-mcp설정
{
"mcpServers": {
"searxng": {
"transport": "sse",
"url": "http://localhost:32769/sse"
}
}
}