Original em inglês: https://argusic.com/subject/duckduckgo-mcp-server
duckduckgo-mcp-server
Um servidor Model Context Protocol (MCP) que fornece capacidades de busca na web através do DuckDuckGo, com recursos adicionais para busca e parsing de conteúdo.
Executa com mocksfonte: GitHubPythonMITcommit 8182af3f2295
Python, licença MIT.
duckduckgo-mcp-server executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 0,1 minutos e não encontrou nenhum erro, e a sessão inteira foi gravada.
All 136 tests pass (128 unit + 8 e2e), ruff lint passes, and the server starts on streamable-http transport and prints its configuration banner and listen address.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 92 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
- Tempo de instalação
- menos de um minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 1 minuto
- Erros encontrados e corrigidos
- 0 encontrados, 0 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- uv sync installed 48 packages with 0 errors; `pytest` ran all 136 tests (128 unit + 8 e2e) with 0 failures in 4.3s; `ruff check .` passed; `duckduckgo-mcp-server --help` printed full usage; `duckduckgo-mcp-server --transport streamable-http` started and printed 'Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000'
- Tokens de modelo usados
- 17.455
- Commit exato testado
- 8182af3f2295
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
- Comportamento com serviços reais
- esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos
Assista à sessão
A execução inteira, a partir de uma máquina limpa, na velocidade em que realmente aconteceu. Nada é cortado e nada é acelerado.
Uma gravação da tentativa 1, executada em , a tentativa que decidiu o veredito acima. A gravação do terminal da qual ele foi feito é a evidência, guardada com uma impressão digital sha256; o vídeo é uma renderização dela. Nada é carregado do serviço de vídeo até você apertar o play.
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
INFO: Waiting for application shutdown.
[10/07/26 13:32:40] INFO StreamableHTTP streamable_http_manager.py:152
session manager
shutting down
INFO: Application shutdown complete.
INFO: Finished server process [653]
All checks pass, tests pass, server launches cleanly. Here's the final report:
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 0.15, …
tokens used
17,455
All checks pass, tests pass, server launches cleanly. Here's the final report:
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 0.15, …Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Instalado em 0,1 minutos, mais rápido que a mediana dos 46 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Nada quebrou no caminho: zero erros entre o clone e a execução.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 47 projetos de Python que a Argusic instalou e cronometrou, duckduckgo-mcp-server foi o 7º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 28 de 47 chegaram a esse estado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,01 |
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/duckduckgo-mcp-server)Perguntas
- duckduckgo-mcp-server executa?
- duckduckgo-mcp-server executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 0 minutos, encontrando 0 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou duckduckgo-mcp-server?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 8182af3f2295. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar duckduckgo-mcp-server?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,01: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar duckduckgo-mcp-server?
- 0,1 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- duckduckgo-mcp-server precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar duckduckgo-mcp-server?
- Nada deu errado na execução registrada: zero erros entre o clone e a execução.
- Como duckduckgo-mcp-server se compara às alternativas?
- Dos 47 projetos de Python que a Argusic instalou e cronometrou, duckduckgo-mcp-server foi o 7º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 28 de 47 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de duckduckgo-mcp-server?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.