mcp-searxng 是一款 MCP 服务器，它通过集成 SearxNG API 为 AI 模型提供强大的 Web 搜索能力。该解决方案允许 AI 模型安全地访问和利用 SearxNG 的搜索功能，从而扩展其知识范围和信息获取能力。开发者可以通过简单的查询，获取包括新闻、文章等多种类型的搜索结果，并能灵活控制返回结果的数量和分页。

核心价值在于，它解决了 AI 模型在信息检索方面的局限性，使模型能够实时获取最新的网络信息，提升回答的准确性和时效性。mcp-searxng 通过标准 MCP 协议与 AI 模型无缝交互，支持使用 Smithery 或 Docker 进行快速部署和集成。只需配置 SearxNG 实例 URL，即可轻松将 Web 搜索功能添加到您的 AI 应用中。

Web搜索集成

mcp-searxng的核心功能是为AI模型提供无缝的Web搜索能力。它通过集成SearxNG API，允许AI模型发送搜索查询并接收相关的搜索结果。该功能支持常规的Web搜索，也支持新闻和文章的搜索，从而使AI模型能够访问广泛的信息来源。通过MCP协议，mcp-searxng确保AI模型可以安全地访问和利用SearxNG的搜索能力，无需直接暴露于外部网络。这对于需要实时信息或需要验证信息的AI应用至关重要。

例如，一个AI助手可以使用mcp-searxng来回答用户提出的关于最新新闻事件的问题。AI助手将用户的问题转化为搜索查询，通过mcp-searxng发送给SearxNG服务器，然后将返回的搜索结果整理并呈现给用户。

分页控制

mcp-searxng提供了强大的分页控制功能，允许开发者控制每次返回的搜索结果数量和起始位置。通过调整count参数，可以设置每页显示的搜索结果数量，而offset参数则用于指定从哪个结果开始显示。这种精细的控制能力对于处理大量搜索结果，并将其逐步呈现给AI模型或用户非常有用。分页控制避免了一次性加载所有结果造成的性能瓶颈，提高了系统的响应速度和用户体验。

例如，一个AI驱动的报告生成工具可以使用分页控制来逐步获取搜索结果，并将其整合到报告中。工具可以先获取前20个结果，然后根据需要获取后续的结果，从而避免一次性加载所有结果，提高报告生成的效率。

简化部署与配置

mcp-searxng提供了多种部署方式，包括使用Smithery自动安装和使用Docker手动部署。通过Smithery，开发者可以使用简单的命令快速安装和配置mcp-searxng，极大地简化了部署流程。对于更高级的配置需求，可以使用Docker进行部署，通过设置环境变量SEARXNG_URL来指定SearxNG实例的URL。这种灵活的部署方式使得mcp-searxng可以轻松地集成到各种不同的开发环境中。

例如，开发者可以使用Docker快速部署一个mcp-searxng实例，并将其与Claude Desktop集成，从而为Claude Desktop提供Web搜索能力。开发者只需要配置claude_desktop_config.json文件，指定Docker运行mcp-searxng的命令和环境变量即可。