Serveur MCP Bing Search

Que fait le serveur MCP “Bing Search” ?

Le serveur MCP Bing Search est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui intègre l’API Microsoft Bing Search, permettant aux assistants IA d’effectuer divers types de recherches. Servant de passerelle entre les clients IA et les puissantes capacités de recherche de Bing, il facilite les recherches web, actualités et images. Cela dote les workflows IA d’un accès à jour à l’information, à la récupération de contenus visuels et à l’agrégation d’actualités. Le serveur inclut également une limitation du débit pour prévenir les abus de l’API et une gestion complète des erreurs pour garantir la robustesse des interactions. Il est conçu pour être compatible avec plusieurs clients, tels que Claude Desktop et Cursor, ce qui en fait un outil polyvalent pour enrichir la pertinence et l’étendue des réponses des assistants IA.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est documentée dans le dépôt.

Liste des outils

• bing_web_search
  Recherche web générale d’informations, de sites et de contenus.
  bing_web_search(query: str, count: int = 10, offset: int = 0, market: str = "en-US")
• bing_news_search
  Mentionné comme disponible, mais sans plus de détails dans le contenu visible.

Remarque : la recherche d’images est mentionnée comme une fonctionnalité, mais aucun détail d’outil n’est visible dans la documentation disponible.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Récupération d’informations web
  Les développeurs et assistants IA peuvent obtenir des informations pertinentes et à jour sur le web pour éclairer la prise de décision ou fournir aux utilisateurs des réponses contextuelles enrichies.
• Agrégation d’actualités
  Récupérez rapidement les derniers articles et mises à jour sur des sujets spécifiques, facilitant la fourniture d’informations ou de résumés en temps réel par l’IA.
• Récupération de contenus images
  Accédez à du contenu visuel à partir de la recherche d’images Bing, utile pour les tâches nécessitant illustration, design ou contenu multimédia.
• Automatisation de la recherche
  Rationalisez la collecte d’informations à partir de multiples sources, économisant du temps dans les workflows nécessitant beaucoup de recherche.
• Curation de contenu
  Agrégez et filtrez du contenu web ou actualités pour des newsletters, rapports ou flux automatisés de contenu.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Python 3.10+ et uv sont installés.
2. Clonez le dépôt et installez les dépendances.
3. Définissez votre clé API Bing dans vos variables d’environnement.
4. Dans la configuration Windsurf, ajoutez l’entrée du serveur MCP avec la commande appropriée.
5. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.

Exemple JSON :

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

Claude

1. Assurez-vous que Python 3.10+ et uv sont installés.
2. Clonez le dépôt et installez les dépendances.
3. Ajoutez votre clé API Bing à vos variables d’environnement.
4. Modifiez claude_desktop_config.json pour inclure le serveur MCP.
5. Enregistrez et redémarrez Claude Desktop.

Exemple JSON :

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

Cursor

1. Installez Python 3.10+ et uv.
2. Clonez et configurez le dépôt.
3. Configurez les variables d’environnement pour la clé API Bing.
4. Modifiez la configuration de Cursor pour ajouter le serveur MCP.
5. Redémarrez Cursor pour activer l’intégration.

Exemple JSON :

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

Cline

1. Assurez-vous que Python 3.10+ et uv sont installés.
2. Clonez le dépôt et installez les dépendances selon les instructions.
3. Définissez la clé API Bing comme variable d’environnement.
4. Mettez à jour la configuration MCP de Cline avec les détails du serveur.
5. Redémarrez Cline pour appliquer les modifications.

Exemple JSON :

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

Sécurisation des clés API :
Utilisez toujours les variables d’environnement pour stocker les clés sensibles. Placez votre clé dans le champ env de la configuration du serveur comme illustré ci-dessus. Ne codez jamais de clés en dur dans les fichiers sources.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

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

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

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer "bing-search" par le vrai nom de votre serveur MCP et de mettre à jour l’URL par celle de votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Le serveur MCP Bing Search propose une intégration ciblée avec les APIs de recherche Bing, ce qui en fait une ressource précieuse pour les assistants IA nécessitant de l’information et du contenu en temps réel. Cependant, la documentation manque de détails sur les modèles de prompt et les définitions explicites de ressources. Les bonnes pratiques de sécurité et la compatibilité multiplateforme sont au rendez-vous. Globalement, il est robuste pour sa fonction principale mais pourrait être amélioré avec un support MCP plus complet.

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