mcp-server-searxng

你是否关心自己的搜索隐私？当你在 AI 助手内部进行网络搜索时，查询词可能会被发送到商业搜索引擎，留下你的 IP、用户代理和兴趣痕迹。传统的 API 搜索服务虽然方便，但通常要求你注册并暴露你的使用模式。

这就是 mcp-server-searxng 要解决的问题。它是一个基于模型上下文协议的服务器，通过集成 SearXNG（一个开源的、隐私友好的元搜索引擎）来提供搜索能力。SearXNG 本身不追踪用户，它会将你的查询转发给多个搜索引擎（如 Google、Bing、DuckDuckGo），然后聚合结果，而你只与 SearXNG 实例交互，从而获得了一定程度的隐私保护。

项目基本信息

一、项目介绍

mcp-server-searxng 是一个轻量级的 MCP 服务器，它封装了 SearXNG 的搜索 API。SearXGN 是一个去中心化的元搜索引擎，它本身不维护索引，而是实时查询其他多个搜索引擎，并将结果组合后返回。

该服务器提供了一个核心工具：web_search。通过这个工具，你可以控制搜索的多个维度：

• 类别：常规、新闻、科学、文件、图片、视频、音乐、社交媒体、IT 等。
• 时间范围：按天、周、月、年过滤结果。
• 语言：指定结果的语言。
• 安全搜索：三个级别（无、中等、严格）。
• 分页：支持翻页。

该项目本质上是一个桥梁：它将 SearXNG 实例的 API 暴露为 MCP 工具，让 AI 能够利用这个隐私友好的搜索网络。

二、核心优势

隐私保护设计
SearXNG 是隐私元搜索领域的标杆。它不会记录你的 IP 地址，不会设置追踪 Cookie，不会对你的查询进行分析。所有查询在 SearXNG 实例内部被聚合和匿名化。

聚合多种引擎结果
一次查询可以同时获取来自 Google、Bing、DuckDuckGo、Brave 等多个搜索引擎的结果。这可以减少对单一搜索引擎的依赖，并提供更全面的视角。

丰富的类别和过滤选项
与其他通用搜索 MCP 相比，SearXNG 提供了非常细粒度的类别，如“科学”、“文件”、“IT”、“音乐”等。你可以将搜索范围限定在特定领域，提高相关性。

灵活的实例配置
你可以运行自己的私有 SearXNG 实例（通过 Docker 一键启动），也可以使用社区提供的公共实例。通过 SEARXNG_INSTANCES 环境变量，可以配置多个实例以实现故障转移。

开源且免费
整个栈完全开源免费。你甚至不需要任何 API 密钥。只需要一个 SearXNG 实例的 URL，就可以开始使用。

三、适用场景

隐私敏感的研究
如果你正在研究一个敏感话题，不希望搜索行为被关联到你的身份，可以通过自己的 SearXNG 实例进行搜索。

去中心化的信息收集
当你想验证某个信息在不同搜索引擎中的表现是否一致时，可以使用 SearXNG 的聚合结果进行对比。

限定领域的搜索
例如，你只想搜索“科学”类别的内容，避免看到购物链接或娱乐新闻。可以设置 categories: ["science"]。

开发与测试
在开发 AI 应用时，你可能需要一个不消耗 API 信用额度、又无需注册的搜索服务。自己运行一个本地 SearXNG 实例是最佳选择。

构建隐私优先的 AI 应用
为你的 AI 产品提供一个“隐私模式”搜索选项，后端连接自建的 SearXNG 实例，而不是调用商业搜索 API。

四、安装教程

安装 mcp-server-searxng 需要两个步骤：首先运行一个 SearXNG 实例，然后配置 MCP 服务器。

第一步：使用 Docker 运行 SearXNG（推荐）

在终端中执行以下命令，创建一个本地 SearXNG 实例。

mkdir -p searxng

tee searxng/settings.yml << EOF
use_default_settings: true
server:
  bind_address: "0.0.0.0"
  secret_key: "CHANGE_THIS_TO_A_RANDOM_STRING"
  port: 8080
search:
  safe_search: 0
  formats:
    - html
    - json
EOF

docker run -d \
  --name searxng \
  -p 8080:8080 \
  -v "$(pwd)/searxng:/etc/searxng" \
  searxng/searxng

等待几秒钟，让容器完全启动。你可以通过访问 http://localhost:8080 验证 SearXNG 是否运行。

第二步：安装 MCP 服务器

通过 Smithery 一键安装（推荐）：

npx -y @smithery/cli install @kevinwatt/mcp-server-searxng --client claude

或通过 npm 全局安装：

npm install -g @kevinwatt/mcp-server-searxng

第三步：配置 MCP 客户端

对于 Claude Desktop，编辑配置文件（macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json；Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json），添加：

{
  "mcpServers": {
    "searxng": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@kevinwatt/mcp-server-searxng"],
      "env": {
        "SEARXNG_INSTANCES": "http://localhost:8080"
      }
    }
  }
}

如果你使用公共的 SearXNG 实例（风险自负，因为无法确保实例运营者的隐私承诺），可以替换 URL。

第四步：重启客户端

保存配置，完全退出并重启 Claude Desktop。

五、使用示例

以下是在配置好服务器后，与 Claude 的自然语言对话示例。

示例1：基础搜索

用户输入：搜索一下“气候变化最新报告”，只返回新闻类结果。

AI 会调用 web_search，参数为 query: "气候变化最新报告", categories: ["news"]。返回结果将从新闻分类中获取。

示例2：限定时间范围和语言

用户输入：查找过去一周内关于“人工智能安全”的英文文章。

AI 会调用 web_search，参数为 query: "人工智能安全", time_range: "week", language: "en"。

示例3：科学类别搜索

用户输入：搜索关于“量子计算”的学术资源。

AI 可以设置 categories: ["science"]，过滤掉非学术的内容。

示例4：图片搜索

用户输入：搜索“太阳系照片”，只返回图片结果。

AI 可以设置 categories: ["images"]，然后返回的结果将是图片链接和缩略图信息。

示例5：分页获取更多结果

用户输入：搜索“Node.js 教程”，给我第一页的结果。如果不够，再获取第二页。

AI 可以首先调用 web_search，参数为 page: 1，然后根据情况再次调用，page: 2。

六、常见问题

问题1：Docker 容器启动后，curl 测试返回空或错误。

解决方案：

1. 确认容器正在运行：docker ps | grep searxng。
2. 检查日志：docker logs searxng，看是否有错误信息。
3. 确保配置文件 settings.yml 中的 secret_key 已更改。SearXNG 会要求一个安全的随机密钥。
4. 确认端口映射正确。如果你的 Docker 使用了不同端口，请在 SEARXNG_INSTANCES 中相应的修改。

问题2：MCP 服务器搜索返回“No results found”或空数组。

解决方案：

1. 直接在浏览器中访问 http://localhost:8080/search?q=test&format=json，确认 SearXNG API 是否能正常返回 JSON。如果不能，说明 SearXNG 实例本身有问题。
2. 检查 SEARXNG_INSTANCES 环境变量的 URL 是否正确，是否包含端口。
3. 某些公共 SearXNG 实例可能禁用了 JSON API 请求限制。

问题3：我可以使用公共 SearXNG 实例而不自己运行吗？

解决方案：可以。存在一些公共的社区实例，例如 https://searx.be。但你无法保证这些实例的运营者是否真的尊重隐私，而且它们可能不稳定或速率受限。对于敏感查询，强烈建议自己运行实例。

问题4：为什么我搜索中文关键词没有结果？

解决方案：确保你的 SearXNG 实例配置中包含了支持中文的搜索引擎（如百度、中文维基百科）。默认配置可能只包含英文引擎。你需要修改 settings.yml 中的 engines 列表。

问题5：服务器支持哪些搜索引擎？

解决方案：这完全取决于你的 SearXNG 实例的配置。默认配置通常包含 Google、Bing、DuckDuckGo、Brave、Wikipedia 等。你可以通过编辑 searxng/settings.yml 文件来启用或禁用特定的引擎。

七、总结

mcp-server-searxng 提供了一个隐私优先的搜索 MCP 解决方案。它充分利用了 SearXNG 元搜索引擎的强大能力和隐私特性，让 AI 助手能够在不牺牲用户隐私的前提下获取实时网络信息。

该项目的亮点包括：

• 隐私保护：通过自托管或使用可信实例，避免查询泄露。
• 聚合搜索：一次查询获取多个引擎的结果，来源多样。
• 精细控制：类别、时间、语言、安全搜索等选项丰富。
• 完全免费：无需任何 API 密钥，无查询费用。

31 颗星虽然不算高，但对于隐私敏感的用户和开发者来说，这个项目价值极高。如果你正在构建一个注重隐私的 AI 应用，或者希望完全掌控自己的搜索基础设施，那么 mcp-server-searxng 搭配你自己的 SearXNG 实例将是绝佳选择。