Bing Search MCP Server

Was macht der “Bing Search” MCP Server?

Der Bing Search MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der die Microsoft Bing Search API integriert und KI-Assistenten eine Vielzahl von Suchaufgaben ermöglicht. Als Brücke zwischen KI-Clients und den leistungsstarken Suchfunktionen von Bing unterstützt er Web-, Nachrichten- und Bildsuche. Dies ermöglicht KI-gesteuerten Entwicklungs-Workflows Zugriff auf aktuelle Informationen, Bildinhalte und Nachrichtenaggregation. Der Server bietet außerdem Ratenbegrenzung, um API-Missbrauch zu verhindern, sowie umfassende Fehlerbehandlung für robuste Interaktionen. Er ist kompatibel mit mehreren Clients wie Claude Desktop und Cursor und damit ein vielseitiges Werkzeug, um die Breite und Relevanz von KI-Assistenten-Ausgaben zu erhöhen.

Liste der Prompts

Im Repository werden keine expliziten Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

• bing_web_search
  Allgemeine Websuche nach Informationen, Websites und Inhalten.
  bing_web_search(query: str, count: int = 10, offset: int = 0, market: str = "en-US")
• bing_news_search
  Als verfügbar aufgeführt, jedoch keine weiteren Details im sichtbaren Inhalt.

Hinweis: Bildsuche wird als Funktion erwähnt, aber es sind keine Tool-Details dazu in der verfügbaren Dokumentation sichtbar.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Webinformationsbeschaffung
  Entwickler und KI-Assistenten können aktuelle, relevante Informationen aus dem Web abrufen, um Entscheidungen zu unterstützen oder Nutzern umfassende, kontextbezogene Antworten zu liefern.
• Nachrichtenaggregation
  Schnelles Sammeln der neuesten Nachrichtenartikel und Updates zu bestimmten Themen, damit KI zeitnahe Informationen oder Zusammenfassungen bereitstellen kann.
• Bildinhaltsrecherche
  Zugriff und Präsentation von visuellen Inhalten über die Bing-Bildsuche – nützlich für Aufgaben wie Illustration, Design oder multimediale Inhalte.
• Automatisierung von Recherchen
  Effizientere Sammlung von Informationen aus mehreren Quellen, um Zeit in forschungsintensiven Workflows zu sparen.
• Inhaltskuratierung
  Aggregation und Filterung von Web- oder Nachrichteninhalten für Newsletter, Berichte oder automatisierte Content-Pipelines.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.10+ und uv installiert sind.
2. Klonen Sie das Repository und installieren Sie die Abhängigkeiten.
3. Legen Sie Ihren Bing API-Schlüssel als Umgebungsvariable fest.
4. Fügen Sie den MCP-Server-Eintrag mit dem passenden Befehl in Ihre Windsurf-Konfiguration ein.
5. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.

JSON-Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "bing-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["/path/to/your/bing-search-mcp"],
      "env": {
        "BING_API_KEY": "your-bing-api-key"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.10+ und uv installiert sind.
2. Klonen Sie das Repository und installieren Sie die Abhängigkeiten.
3. Fügen Sie Ihren Bing API-Schlüssel als Umgebungsvariable hinzu.
4. Bearbeiten Sie claude_desktop_config.json, um den MCP-Server einzubinden.
5. Speichern und starten Sie Claude Desktop neu.

JSON-Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "bing-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["/path/to/your/bing-search-mcp"],
      "env": {
        "BING_API_KEY": "your-bing-api-key"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Installieren Sie Python 3.10+ und uv.
2. Klonen und richten Sie das Repository ein.
3. Konfigurieren Sie die Umgebungsvariablen für den Bing API-Schlüssel.
4. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfiguration, um den MCP-Server hinzuzufügen.
5. Starten Sie Cursor neu, damit die Integration aktiv wird.

JSON-Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "bing-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["/path/to/your/bing-search-mcp"],
      "env": {
        "BING_API_KEY": "your-bing-api-key"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.10+ und uv installiert sind.
2. Klonen Sie das Repository und installieren Sie die Abhängigkeiten.
3. Legen Sie den Bing API-Schlüssel als Umgebungsvariable fest.
4. Aktualisieren Sie die MCP-Konfiguration von Cline mit den Serverdetails.
5. Starten Sie Cline neu, um die Änderungen zu übernehmen.

JSON-Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "bing-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["/path/to/your/bing-search-mcp"],
      "env": {
        "BING_API_KEY": "your-bing-api-key"
      }
    }
  }
}

API-Schlüssel absichern:
Verwenden Sie immer Umgebungsvariablen, um sensible Schlüssel zu speichern. Legen Sie Ihren Schlüssel im Feld env der Serverkonfiguration ab, wie oben gezeigt. Niemals Schlüssel direkt in Quellcodedateien eintragen.

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

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

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, "bing-search" an den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers anzupassen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Unsere Meinung

Der Bing Search MCP Server bietet eine gezielte Integration mit Bing’s Such-APIs und ist dadurch eine wertvolle Ressource für KI-Assistenten, die aktuelle Informationen und Inhalte benötigen. Allerdings fehlt es in der Dokumentation an Tiefe, z. B. bei Prompt-Vorlagen und expliziten Ressourcendefinitionen. Die Sicherheitspraktiken und die plattformübergreifende Unterstützung sind positiv hervorzuheben. Insgesamt ist er für seine Hauptfunktion robust, könnte aber durch umfassendere MCP-Feature-Unterstützung weiter verbessert werden.

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