Web Scout MCP : Recherche web DuckDuckGo & Extraction

Qu’est‑ce que Web Scout MCP ?

Web Scout MCP (serveur Multi‑Client Platform) est une extension légère et open‑source qui ajoute deux puissantes utilités web à tout environnement compatible MCP :

1. Recherche Web DuckDuckGo – Un moteur de recherche centré sur la confidentialité qui fournit des résultats rapides et fiables sans suivi.
2. Extracteur de Contenu URL – Extrait un texte propre et lisible de toute page web, en supprimant les scripts, les styles et la navigation.

Construit avec Node.js ≥ 18 et publié sur npm, Web Scout MCP peut être ajouté aux clients de chatbot tels que Claude Desktop, Cursor ou toute autre plateforme prenant en charge MCP. Il fonctionne immédiatement, avec une configuration minime et aucune dépendance externe au-delà de ce que MCP fournit déjà.

Pourquoi l’utiliser ?

Si vous avez créé un assistant d’IA ayant besoin d’informations à jour, Web Scout MCP comble un vide critique — recherche + récupération de contenu — sans la complexité d’écrire votre propre scraper ou d’utiliser des API payantes.

Démarrage rapide : Installation et exécution

1. Installation via CLI (Recommandé pour les démonstrations rapides)

# globalement si vous voulez une commande partout
npm i -g @pinkpixel/web-scout-mcp

# localement dans votre projet
npm i @pinkpixel/web-scout-mcp

2. Lancer avec les scripts NPM

# Démarrer le serveur directement (aucun besoin d’écrire un script Node)
npx @pinkpixel/web-scout-mcp

3. Ajouter comme serveur MCP à votre client

Par exemple, le fichier config.json de Claude Desktop :

{ \"mcpServers\": { \"web-scout\": { \"command\": \"npx\", \"args\": [\"-y\", \"@pinkpixel/web-scout-mcp@latest\"] } } }

Le client lancera automatiquement le serveur lorsqu’il le faudra. Aucun réglage supplémentaire requis.

Utilisation des Outils

Recherche Web DuckDuckGo

Envoyez une requête JSON au outil DuckDuckGoWebSearch :

{
  \"method\": \"DuckDuckGoWebSearch\",
  \"params\": {
    \"query\": \"latest AI breakthroughs\",
    \"maxResults\": 5
  }
}

Vous recevrez une liste concise de titres, URLs et extraits — prête à être utilisée par votre assistant.

Extraction de Contenu URL

{
  \"method\": \"UrlContentExtractor\",
  \"params\": {
    \"url\": [
      \"https://example.com/article1\",
      \"https://example.com/article2\"
    ]
  }
}

La réponse contient le texte brut de chaque page, ce qui permet de transmettre facilement le contenu directement aux invites LLM.

Avancé : Docker et CI/CD

Web Scout MCP est livré avec un Dockerfile préconçu qui configure un environnement Node minimal. Construisez et lancez localement :

docker build -t web-scout-mcp .

docker run -p 8080:8080 web-scout-mcp

Ou ajoutez-le à votre pipeline CI pour tester automatiquement l’intégration de la recherche web avant le déploiement.

Contribuer et Étendre

Le dépôt source est ouvert aux contributions communautaires :

• Demandes de fonctionnalités – Ouvrez une issue sur GitHub.
• Rapports de bugs – Suivez le guide CONTRIBUTING.
• Pull Requests – Assurez‑vous que les tests passent et que les mises à jour de la documentation sont incluses.

Le dépôt comprend une suite de tests solide, un README complet et un changelog automatisé. Toute personne familière avec TypeScript ou JavaScript peut intervenir.

Dernières pensées

Web Scout MCP offre un moyen rapide et centré sur la confidentialité permettant à votre assistant d’IA de récupérer et lire des informations réelles sans jongler avec des API de recherche distinctes. Que vous soyez un amateur créant un prototype de chatbot ou une entreprise développant un agent d’IA de qualité production, cet outil léger s’intègre directement à votre flux de travail MCP et ouvre le web de manière sandboxée et fiable.

Essayez-le dès aujourd’hui et offrez à votre assistant la possibilité de surfer, rechercher et résumer l’internet en temps réel.