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通过 SearXNG 实例进行网页检索，支持分类、引擎和时间筛选。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"SearXNG MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请通过 SearXNG 搜索「2025 年生成式 AI 趋势」，并只返回近一年的结果摘要。
返回与主题相关的近期网页结果摘要。
请用 SearXNG 搜索有关 Python 性能优化的网页，优先使用编程相关类别。
返回按指定类别筛选后的搜索结果。
请列出当前 SearXNG 实例中可用的搜索引擎，并说明各自适合的查询类型。
返回可用引擎列表及用途说明。
研究员、学生或内容创作者需要快速查找网页资料时，可以用它发起通用搜索并筛选时间范围。适合做主题背景调研或事实核对。
当用户想在特定领域里找信息时，可以通过类别查询减少噪音。适合编程、新闻、学术等不同方向的检索。
需要对不同搜索引擎进行对比或定向检索时，可以使用引擎选择和引擎发现能力。适合需要更细粒度控制搜索来源的场景。
它通过 SearXNG 实例提供网页搜索能力，支持通用查询和按类别查询。还可以选择搜索引擎、按时间过滤，并发现可用引擎。
原始描述明确提到通用搜索、分类搜索、引擎选择、时间过滤和引擎发现。除此之外未提供更多细节。
给定信息只说明它依赖 SearXNG 实例；未提供安装、密钥或运行时要求。更多细节见源码仓库。
提供注重隐私的网页搜索、分页检索与 URL 内容读取能力。
集成 SearXNG 搜索与网页内容提取，支持分页和筛选。
通过 SearXNG 提供注重隐私的网页、新闻与图片搜索能力。
提供注重隐私的多引擎网页检索，帮助用户快速搜集与比对信息
通过 SearXNG 聚合搜索能力，为 AI 提供网页检索与信息查找支持。
通过 SearXNG 为 MCP 客户端提供可定制的隐私友好网页搜索能力。