Perplexity Ask MCP Server

Was macht der “Perplexity Ask” MCP Server?

Der Perplexity Ask MCP Server ist eine Implementation des Model Context Protocol (MCP), die die Sonar API integriert und so Echtzeit-Recherchefähigkeiten im gesamten Web innerhalb des MCP-Ökosystems ermöglicht. Indem KI-Assistenten wie Claude mit der Perplexity API verbunden werden, können Entwickler und Nutzer Live-Websuchen durchführen und direkt im Entwicklungsworkflow auf aktuelle Informationen zugreifen. Diese nahtlose Integration ermöglicht es, KI-gestützte Anwendungen mit dynamischer Datenbeschaffung zu erweitern – Aufgaben wie Live-Fragenbeantwortung, Recherche und Informationsgewinnung können durchgeführt werden, ohne die MCP-Umgebung zu verlassen. Der Server dient als Brücke und verbindet KI-Assistenten mit Perplexitys Websuche für ein informierteres, interaktives Nutzererlebnis.

Liste der Prompts

Keine Prompt-Vorlagen werden in der verfügbaren Dokumentation oder den Repository-Dateien erwähnt.

Liste der Ressourcen

Keine expliziten Ressourcen werden in der Dokumentation oder im Repository genannt.

Liste der Tools

• perplexity_ask
  • Führt Konversationen mit der Sonar API für Live-Websuchen.
  • Eingaben:
    • messages (Array): Ein Array von Konversationsnachrichten, jeweils mit:
      • role (string): Die Rolle der Nachricht (z. B. system, user, assistant).
      • content (string): Der Inhalt der Nachricht.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Echtzeit-Websuche für KI-Assistenten
  • Ermöglicht KI-Assistenten (wie Claude) den Zugriff auf und das Abrufen von Live-Informationen aus dem Web und unterstützt aktuelle Recherche und Informationssynthese in Konversationen.
• Automatisierte Beantwortung von Fragen
  • Ermöglicht automatisierten Systemen die Beantwortung von Benutzeranfragen mit aktuellen, aus dem Web bezogenen Antworten und steigert so Genauigkeit und Relevanz von Chatbot- und virtuellen Assistentenantworten.
• Rechercheunterstützung
  • Erleichtert die schnelle, umfassende Informationsgewinnung für Entwickler, Forscher und Wissensarbeiter direkt in ihrer Entwicklungsumgebung.
• Integration in Entwickler-Workflows
  • Bindet Websuchfunktionen direkt in Tools wie Claude Desktop und Cursor ein und beschleunigt so Entwicklungs- und Rechercheaufgaben.
• Wissensaufbereitung
  • Ergänzt LLMs um externe, aktuelle Daten und verbessert deren Leistung bei Aufgaben, die aktuelle oder spezifische Informationen erfordern.

Einrichtung

Windsurf

Keine expliziten Windsurf-Setup-Anweisungen in der Dokumentation.

Claude

1. Voraussetzungen: Laden Sie Claude Desktop hier herunter.
2. Sonar API Key beschaffen: Registrieren Sie sich für ein Sonar API Konto und generieren Sie Ihren API-Schlüssel.
3. Konfigurationsdatei bearbeiten: Suchen und bearbeiten Sie claude_desktop_config.json (z. B. per vim ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json).
4. MCP-Server hinzufügen: Fügen Sie die folgende JSON-Konfiguration ein:

{
  "mcpServers": {
    "perplexity-ask": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "PERPLEXITY_API_KEY",
        "mcp/perplexity-ask"
      ],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

5. Speichern und neu starten: Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Claude Desktop neu.
6. Überprüfung: Achten Sie auf das Hammer-Symbol und stellen Sie sicher, dass das Tool „perplexity-ask“ erscheint.

API-Schlüssel sichern: Tragen Sie PERPLEXITY_API_KEY wie oben gezeigt im Feld env ein.

Cursor

1. Zu den Einstellungen in Cursor navigieren.
2. Zum MCP-Verzeichnis gehen und auf „Neuen globalen MCP-Server hinzufügen“ klicken.
3. MCP-Server-Konfiguration einfügen (verwenden Sie das gleiche JSON wie beim Claude-Setup).
4. Einstellungen speichern.
5. Integration prüfen: Das Tool sollte in Ihren verfügbaren Tools erscheinen.

API-Schlüssel sichern: Nutzen Sie das Feld env in der Konfiguration.

Cline

Keine expliziten Cline-Setup-Anweisungen in der Dokumentation.

Generisches NPX-Beispiel

{
  "mcpServers": {
    "perplexity-ask": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "server-perplexity-ask"
      ],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Hinweis: Verwenden Sie immer das Feld env in Ihrer Konfiguration, um API-Schlüssel zu sichern.

Wie man diesen MCP in Flows nutzt

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 Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Serverdetails in diesem JSON-Format ein:

{
  "perplexity-ask": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf all seine Funktionen und Fähigkeiten verwenden. Denken Sie daran, „perplexity-ask“ durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihre eigene MCP-Serveradresse anzupassen.

Übersicht

Roots-Unterstützung: Nicht erwähnt
Sampling-Support: Nicht erwähnt

Unsere Meinung

Der Perplexity Ask MCP Server ist fokussiert und gut dokumentiert für die Integration von Websuche in LLM-Workflows, es fehlen jedoch dokumentierte Prompt-Vorlagen oder Ressourcenprimitiven. Die Setup-Anweisungen sind klar für Claude und Cursor, und das einzelne Tool ist leistungsstark für Rechercheaufgaben. Insgesamt ist das Repository robust und weit verbreitet, aber in der Breite der MCP-Primitiven begrenzt.

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