Baidu AI Search MCP-Server

Was macht der “Baidu AI Search” MCP-Server?

Der Baidu AI Search MCP-Server wurde entwickelt, um KI-Assistenten mit externen Datenquellen zu verbinden und dabei insbesondere Baidus Suchfunktionen zu nutzen. Er fungiert als Middleware-Tool und ermöglicht KI-Assistenten, auf Informationen aus Baidus Suchmaschine zuzugreifen und diese abzurufen, um sie in Entwicklungs-Workflows einzubinden. Dadurch verbessert sich die Fähigkeit des Assistenten, Anfragen mit aktuellen und relevanten Web-Informationen zu beantworten, Rechercheaufgaben zu unterstützen und den Kontext für Interaktionen mit großen Sprachmodellen (LLM) zu erweitern. Der Server erleichtert Aufgaben wie das Durchführen von Suchanfragen, das Extrahieren von Wissen und das Einbinden von Baidus leistungsstarker Websuche in automatisierte Pipelines oder Konversationsagenten – für eine verbesserte Antwortqualität und -vielfalt.

Liste der Prompts

In den bereitgestellten Repository-Dateien wurden keine Prompt-Vorlagen gefunden.

Liste der Ressourcen

In den bereitgestellten Repository-Dateien sind keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

In server.py oder anderen Dateien innerhalb der bereitgestellten URL wurden keine Tool-Definitionen oder Implementierungen gefunden.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Such-Augmentierung im Web: Integrieren Sie aktuelle Baidu-Websuchergebnisse in KI-Assistenten-Antworten, um stets aktuelle und regionsspezifische Informationen zu liefern.
• Rechercheunterstützung: Automatisieren Sie webbasierte Rechercheaufgaben, indem Baidu abgefragt und Zusammenfassungen oder relevante Fakten für Entwickler und Endnutzer extrahiert werden.
• Erweiterung der Wissensbasis: Nutzen Sie Baidu-Suchergebnisse, um interne Datenbanken mit externem Wissen zu ergänzen und so das Verständnis und den Kontext der KI zu verbessern.
• Konversationelle Agenten: Verbessern Sie Chatbots oder virtuelle Agenten, indem sie Fragen mit den neuesten Informationen aus Baidus Suchmaschine beantworten können.
• Inhaltserstellung: Unterstützen Sie kreative oder Content-Workflows, indem Sie Informationen, Referenzen oder Datenpunkte direkt aus dem Web beziehen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem System installiert ist.
2. Öffnen Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei (z. B. windsurf.config.json).
3. Fügen Sie den Baidu AI Search MCP-Server im Abschnitt mcpServers hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "baidu-ai-search": {
         "command": "npx",
         "args": ["@baidu/ai-search-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob im Windsurf-Dashboard „baidu-ai-search“ unter den MCP-Servern erscheint.

Sichern von API-Schlüsseln

Nutzen Sie Umgebungsvariablen zur Speicherung sensibler Informationen:

{
  "mcpServers": {
    "baidu-ai-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["@baidu/ai-search-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "BAIDU_API_KEY": "${BAIDU_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${BAIDU_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installieren Sie die Voraussetzungen (Node.js).
2. Suchen und bearbeiten Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den MCP-Server hinzu mit:

   {
     "mcpServers": {
       "baidu-ai-search": {
         "command": "npx",
         "args": ["@baidu/ai-search-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Starten Sie Claude neu.
5. Bestätigen Sie im Claude-UI, dass der Server läuft.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js vorhanden ist.
2. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "baidu-ai-search": {
         "command": "npx",
         "args": ["@baidu/ai-search-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern und Cursor neu starten.
5. Prüfen Sie, ob der Server erfolgreich registriert wurde.

Cline

1. Installieren Sie Node.js als Voraussetzung.
2. Öffnen Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie ein:

   {
     "mcpServers": {
       "baidu-ai-search": {
         "command": "npx",
         "args": ["@baidu/ai-search-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Änderungen speichern, Cline neu starten.
5. Setup im Cline-Interface validieren.

Nutzung dieses MCP innerhalb von Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationsfeld zu öffnen. Im Bereich für die System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdetails im folgenden JSON-Format ein:

{
  "baidu-ai-search": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit allen seinen Funktionen und Fähigkeiten verwenden. Denken Sie daran, “baidu-ai-search” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Unsere Einschätzung

Basierend auf den verfügbaren Informationen bietet der MCP-Server eine klare High-Level-Dokumentation und einen vielversprechenden Anwendungsfall für Such-Augmentierung, es fehlen jedoch sichtbare Implementierungsdetails, Ressourcen und Prompt-Vorlagen im öffentlichen Repositorium. Daher bewerten wir diesen MCP zum aktuellen Zeitpunkt mit 3/10 hinsichtlich der praktischen Entwicklerakzeptanz.

MCP-Score