Kagi MCP Server-integration

Hvad laver “Kagi” MCP Server?

Kagi MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en officiel bro mellem AI-assistenter og Kagi-søgemaskinen samt tilhørende værktøjer. Ved at implementere MCP-standarden muliggør den, at AI-klienter sikkert og effektivt kan få adgang til Kagi’s avancerede søgefunktioner og opsummeringstjenester. Denne server gør det muligt for udviklere at bygge workflows, hvor en AI-agent kan søge på nettet, hente opdateret information eller opsummere komplekst indhold (såsom videoer eller artikler) i realtid. Kagi MCP Server er især værdifuld i sammenhænge, hvor nøjagtige, aktuelle og højkvalitets webdata er påkrævet for at styrke AI’s ræsonnement, besvarelser eller automatiseringsopgaver. Integration er mulig med forskellige platforme, hvilket strømliner processen med at forbinde LLM’er til rig ekstern viden og funktionalitet.

Liste over prompts

Ingen specifikke prompt-skabeloner nævnt i den tilgængelige dokumentation.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation.

Liste over værktøjer

Ingen eksplicit liste over værktøjer er givet i den tilgængelige dokumentation. Eksempler på brug antyder dog mindst følgende:

• search: Giver AI mulighed for at udføre web-søgninger via Kagi’s API.
• summarizer: Opsummerer indhold såsom YouTube-videoer eller artikler.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Web-søgningsforstærkning: Giver AI-agenter mulighed for at besvare forespørgsler baseret på opdateret webinformation via Kagi’s søge-API.
• Indholdsopsummering: Gør det muligt for LLM’er at opsummere længerevarende onlineindhold såsom YouTube-videoer, så informationen bliver mere overskuelig.
• Automatiseret research: Understøtter programmatiske research-workflows, hvor AI’en selvstændigt indsamler og kondenserer information fra nettet.
• Skræddersyet videnhentning: Integrerer Kagi’s højkvalitets-søgning i specialiserede udviklerværktøjer eller LLM-baserede assistenter og forbedrer deres kontekstuelle forståelse.

Sådan sætter du det op

Windsurf

Ingen specifikke opsætningsinstruktioner til Windsurf.

Claude

1. Forudsætning: Sørg for at have adgang til Kagi Search API (lukket beta; kontakt support@kagi.com).
2. Find konfigurationen: Find claude_desktop_config.json via Hamburger-menu → Fil → Indstillinger → Udvikler → Redigér konfig.
3. Tilføj MCP Server: Indsæt følgende under mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "kagi": {
         "command": "uvx",
         "args": ["kagimcp"],
         "env": {
           "KAGI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
           "KAGI_SUMMARIZER_ENGINE": "YOUR_ENGINE_CHOICE_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart: Gem filen og genstart Claude Desktop.
5. Bekræft opsætning: Brug en søge- eller opsummeringsforespørgsel for at sikre, at det fungerer korrekt.

Cursor

Ingen specifikke opsætningsinstruktioner til Cursor.

Cline

Ingen specifikke opsætningsinstruktioner til Cline.

Bemærk om sikring af API-nøgler

Indstil API-nøgler og følsom konfiguration via feltet "env" i din MCP server-konfiguration. Eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "kagi": {
      "command": "uvx",
      "args": ["kagimcp"],
      "env": {
        "KAGI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
        "KAGI_SUMMARIZER_ENGINE": "YOUR_ENGINE_CHOICE_HERE"
      }
    }
  }
}

Erstat "YOUR_API_KEY_HERE" med din faktiske nøgle, og undgå at hardcode hemmeligheder andre steder.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "kagi": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “kagi” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

På baggrund af den tilgængelige dokumentation giver Kagi MCP en solid integration til søgning og opsummering, men mangler detaljeret, eksplicit dokumentation om ressourcer, prompt-skabeloner og avancerede MCP-funktioner. Styrken er nem opsætning og fokus på værdiskabende søge-/opsummeringsværktøjer. Jeg vurderer denne MCP-server til 6/10 for fuldstændighed og udviklervenlighed.

MCP-score