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解決的問題

本專案提供了一種方法，讓大型語言模型（LLM）能夠使用 DuckDuckGo 執行網路搜尋並擷取網頁內容。它為 LLM 提供了一個標準化介面來搜尋網路並從結果連結中解析內容，解決了 LLM 知識過時或缺乏即時資訊存取能力的問題。

運作方式

它被實作為一個 Model Context Protocol (MCP) 伺服器。它為 AI 助理提供三個主要工具：

1. 搜尋：查詢 DuckDuckGo 並回傳包含標題和摘要的格式化結果。
2. 內容擷取：擷取特定網頁的文字或 markdown。它包含快取以避免重複下載，並支援多種解析模式（文字、主要內容或 markdown）。
3. 連結擴展：將簡短的內部參考權杖（ref://）轉換回完整網址，當搜尋結果包含非常長的網址時，伺服器使用此功能來節省上下文視窗空間。

為了繞過機器人偵測和 TLS 指紋識別，伺服器可以使用 curl 後端（透過 curl_cffi）來模擬真實瀏覽器。

適用對象

適用於正在建構 AI 代理或使用相容 MCP 的客戶端（如 Claude Desktop 或 Claude Code），且希望賦予其模型瀏覽網路和從網站擷取資訊能力的開發者。

亮點

• LLM 最佳化輸出：結果專為 AI 模型消耗而格式化。
• 繞過機器人偵測：透過 curl 進行可選的瀏覽器模擬，以避免被 Cloudflare 或 DuckDuckGo 封鎖。
• 節省上下文：用短權杖取代長網址，以保留 LLM 的上下文視窗。
• 內建安全性：包含 SSRF 保護以防止 AI 存取私人內部網路，以及可設定的 SafeSearch 等級。
• 速率限制：針對搜尋和擷取內容整合了防止速率限制的保護機制。