Serveur MCP Baidu AI Search

Que fait le serveur MCP “Baidu AI Search” ?

Le serveur MCP Baidu AI Search est conçu pour relier les assistants IA à des sources de données externes, en tirant parti spécifiquement des capacités de recherche de Baidu. Il agit comme un outil intermédiaire, permettant aux assistants IA d’accéder au moteur de recherche Baidu et d’en extraire des informations, qui peuvent ensuite être intégrées dans des flux de développement. Cela améliore la capacité de l’assistant à répondre aux questions avec des informations web actualisées et pertinentes, à soutenir les tâches de recherche et à enrichir le contexte pour les interactions avec les grands modèles de langage (LLM). Le serveur simplifie des tâches telles que l’interrogation des résultats de recherche, l’extraction de connaissances et l’intégration de la recherche web de Baidu dans des pipelines automatisés ou des agents conversationnels, améliorant ainsi la qualité et l’étendue des réponses.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt trouvé dans les fichiers du dépôt fourni.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans les fichiers du dépôt fourni.

Liste des outils

Aucune définition ou implémentation d’outil trouvée dans server.py ou d’autres fichiers de l’URL fournie.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Augmentation de recherche web : Intégrez les résultats en temps réel de la recherche Baidu dans les réponses des assistants IA pour fournir des informations actualisées et spécifiques à une région.
• Assistance à la recherche : Automatisez les tâches de recherche web en interrogeant Baidu et en extrayant des résumés ou des faits pertinents pour les développeurs ou utilisateurs finaux.
• Expansion de la base de connaissances : Utilisez les résultats de Baidu pour compléter les bases de données internes avec des connaissances externes, améliorant la compréhension et le contexte de l’IA.
• Agents conversationnels : Améliorez chatbots ou agents virtuels en leur permettant de répondre aux questions en s’appuyant sur les dernières informations issues du moteur de recherche Baidu.
• Génération de contenu : Soutenez les flux créatifs ou de génération de contenu en puisant des informations, références ou données directement depuis le web.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.
2. Ouvrez le fichier de configuration Windsurf (par exemple, windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur MCP Baidu AI Search dans la section mcpServers :

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

4. Enregistrez votre configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez en ouvrant le tableau de bord Windsurf et en cherchant “baidu-ai-search” dans les serveurs MCP.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour stocker les informations sensibles :

{
  "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. Installez les prérequis (Node.js).
2. Localisez et éditez le fichier de configuration Claude.
3. Ajoutez le serveur MCP avec :

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

4. Redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur fonctionne dans l’interface Claude.

Cursor

1. Assurez-vous que Node.js est présent.
2. Modifiez le fichier de configuration Cursor.
3. Ajoutez :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez l’enregistrement réussi du serveur.

Cline

1. Installez Node.js comme prérequis.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cline.
3. Insérez :

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

4. Enregistrez les modifications, redémarrez Cline.
5. Validez la configuration dans l’interface Cline.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “baidu-ai-search” par le nom réel de votre serveur MCP et de remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Notre avis

D’après les informations disponibles, le serveur MCP dispose d’une documentation claire et d’un cas d’usage fort pour l’augmentation de recherche, mais il manque de détails d’implémentation, de ressources et de modèles de prompt visibles dans la section publique du dépôt fourni. Nous notons donc ce MCP à 3/10 pour l’adoption pratique par les développeurs à ce jour.

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