🚀 鸭子DuckDuckGo搜索与MCP代理

本项目展示了如何借助DuckDuckGo MCP服务器，结合LangChain Groq LLM代理，通过MCP（微组件协议）来执行智能搜索任务。

🚀 快速开始

本项目将DuckDuckGo MCP服务器与LangChain Groq LLM代理相结合，利用MCP协议实现智能搜索功能。通过以下步骤，你可以快速搭建并运行该项目。

✨ 主要特性

• MCP服务器集成：集成DuckDuckGo搜索功能。
• Groq LLM推理：使用deepseek-r1-distill-llama-70b模型进行推理。
• 异步Python执行：采用异步方式执行Python代码，提高效率。
• 简单且模块化：项目结构简单，易于扩展和维护。

📦 安装指南

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/alihassanml/Duckduckgo-with-MCP.git
cd Duckduckgo-with-MCP

2. 安装依赖项

pip install -r requirements.txt

请确保requirements.txt文件中包含langchain_groq、python-dotenv等库。

3. 设置.env文件

GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here

4. 安装MCP服务器

uvx -y duckduckgo-mcp-server

请确保uvx已安装，若未安装，请先进行安装。

💻 使用示例

基础用法

运行主脚本：

python main.py

运行该脚本将完成以下操作：

• 启动MCP客户端。
• 连接到duckduckgo-mcp-server。
• 使用Groq LLM执行智能搜索。
• 打印搜索结果。

高级用法

import asyncio
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_groq import ChatGroq  
from mcp_use import MCPAgent, MCPClient

async def main():
    load_dotenv()
    config = {
        "mcpServers": {
            "ddg-search": {
                "command": "uvx",
                "args": ["-y", "duckduckgo-mcp-server"]
            }
        }
    }
    client = MCPClient.from_dict(config)
    llm = ChatGroq(model="deepseek-r1-distill-llama-70b")
    agent = MCPAgent(llm=llm, client=client, max_steps=30)
    result = await agent.run("找到旧金山最好的餐厅")
    print(f"\n结果: {result}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

此代码示例展示了如何使用异步方式执行智能搜索任务，你可以根据实际需求修改搜索内容。

📚 详细文档

资源链接

• DuckDuckGo MCP服务器
• LangChain Groq文档
• 微组件协议（MCP）

📄 许可证

该项目采用MIT许可证。