mcp-searxng MCP 서버

“mcp-searxng” MCP 서버는 무엇을 하나요?

mcp-searxng MCP 서버는 AI 에이전트가 오픈소스 메타 검색 엔진인 SearXNG를 활용하여 실시간 웹 검색을 할 수 있도록 설계된 예시 서버입니다. 이 서버는 외부 정보 소스와 연동되어 AI 어시스턴트가 다양한 검색 엔진에서 최신의 다양한 검색 결과를 받아올 수 있게 하여, 보다 정확하고 최신의 답변을 제공할 수 있도록 해줍니다. SearXNG와의 통합으로 AI 에이전트는 프라이버시 중심 및 다중 소스 검색 기능을 사용할 수 있어, 연구, 사실 확인, 정적인 데이터셋을 넘어선 지식 확장 등에 적합합니다. 이 서버는 신선한 데이터, 실시간 웹 콘텐츠, 또는 광범위한 인터넷 검색이 필요한 개발 워크플로우에 이상적입니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿 관련 정보가 없습니다.

리소스 목록

저장소에 노출된 MCP 리소스에 대한 정보를 찾을 수 없습니다.

도구 목록

저장소의 파일(특히 server.py)을 기준으로 명시적인 도구 정의는 없습니다. 이 저장소는 SearXNG를 통한 웹 검색 기능 제공에 중점을 두고 있으며, 이는 검색 결과 쿼리를 위한 단일 도구로 노출될 수 있지만, 상세 설명은 제공되지 않았습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 실시간 웹 검색
  개발자는 AI 에이전트에 최신 인터넷 검색 기능을 탑재하여 사용자 질의 응답, 연구, 사실 확인 등을 실시간으로 수행할 수 있습니다.
• 프라이버시 중심 검색 통합
  DuckDuckGo, Brave, Ecosia와 같은 엔진의 프라이버시를 존중한 검색 결과를 통합하여, 사용자 신뢰와 컴플라이언스를 강화할 수 있습니다.
• AI 에이전트를 위한 향상된 연구
  AI 에이전트가 SearXNG를 통해 다양한 검색 엔진에 접근하여 복잡한 질의에 대해 더 폭넓고 포괄적인 정보를 얻을 수 있습니다.
• LLM 기능 강화
  정적인 LLM 지식과 동적 웹 데이터를 연결해 보다 적합하고 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다.
• 애플리케이션 개발을 위한 메타 검색
  시장 분석 도구, 뉴스 집계기, 연구 도우미 등 다양한 소스의 검색 결과가 필요한 애플리케이션에 활용할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Node.js와 Windsurf가 설치되어 있어야 합니다.
2. 구성 파일 찾기: Windsurf 구성 파일을 엽니다.
3. mcp-searxng MCP 서버 추가: 아래 JSON 스니펫을 mcpServers 섹션에 추가하세요.
4. 저장 및 재시작: 변경 사항을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 확인: 서버 로그 또는 Windsurf UI에서 정상적으로 통합되었는지 확인하세요.

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "mcp-searxng",
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-searxng/mcp-server@latest"]
    }
  ]
}

API 키 보안 설정

API 키 또는 민감한 자격 증명을 안전하게 저장하려면 환경 변수를 사용하세요:

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "mcp-searxng",
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-searxng/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "SEARXNG_API_KEY": "${SEARXNG_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${SEARXNG_API_KEY}"
      }
    }
  ]
}

Claude

1. 사전 준비: Claude의 CLI 또는 통합 플랫폼을 설치하세요.
2. 구성 파일 찾기: Claude MCP 구성 파일을 찾으세요.
3. 서버 추가: MCP 서버 아래에 아래 내용을 추가하세요.
4. 저장 및 재시작: 변경 후 Claude를 재시작하세요.
5. 확인: Claude 인터페이스에서 서버가 등록되었는지 확인하세요.

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "mcp-searxng",
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-searxng/mcp-server@latest"]
    }
  ]
}

Cursor

1. 사전 준비: Cursor와 Node.js가 설치되어 있어야 합니다.
2. 구성 파일 열기: Cursor 구성 파일을 수정하세요.
3. MCP 서버 구성: mcp-searxng 서버 정보를 추가하세요.
4. Cursor 재시작: 애플리케이션을 재시작하세요.
5. 확인: Cursor 도구 카탈로그에서 통합을 테스트하세요.

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "mcp-searxng",
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-searxng/mcp-server@latest"]
    }
  ]
}

Cline

1. 사전 준비: Cline과 Node.js가 설치되어 있어야 합니다.
2. 구성 파일 수정: Cline MCP 구성 파일을 엽니다.
3. 서버 추가: 서버 구성 JSON을 삽입하세요.
4. 저장 및 재시작: 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 확인: Cline에서 서버 상태를 확인하세요.

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "mcp-searxng",
      "command": "npx",
      "args": ["@mcp-searxng/mcp-server@latest"]
    }
  ]
}

플로우 내에서 MCP 활용하기

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "mcp-searxng": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “mcp-searxng"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

저의 의견: mcp-searxng은 명확한 개요와 실질적인 활용 사례를 제공하지만, 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 구현 상세가 부족해 다중 도구 MCP 서버를 원하는 개발자에게는 즉각적인 활용성이 다소 떨어집니다. 웹 검색 기능 제공이라는 주요 강점이 있지만, 문서화 및 모듈화 측면의 개선이 필요합니다.

MCP 점수

평가:
위 표를 바탕으로 이 MCP 서버는 3/10점을 주겠습니다. 오픈소스이며 목적도 명확하지만, 도구/리소스 구현 및 프롬프트 템플릿이 부족해 MCP 서버로서의 완성도와 활용도가 제한적입니다.