Server MCP Baidu AI Search

Cosa fa il server MCP “Baidu AI Search”?

Il server MCP Baidu AI Search è progettato per collegare assistenti AI a fonti dati esterne, sfruttando in particolare le capacità di ricerca di Baidu. Funziona come uno strumento middleware, permettendo agli assistenti AI di accedere e recuperare informazioni dal motore di ricerca Baidu, che possono poi essere incorporate nei flussi di sviluppo. Questo migliora la capacità dell’assistente di rispondere a domande con informazioni aggiornate e pertinenti dal web, supportare compiti di ricerca e arricchire il contesto nelle interazioni con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Il server semplifica attività come l’interrogazione dei risultati di ricerca, l’estrazione di conoscenza e l’integrazione della potente ricerca web di Baidu in pipeline automatizzate o agenti conversazionali, migliorando così la qualità e l’ampiezza delle risposte.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt trovato nei file del repository fornito.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è documentata nei file del repository fornito.

Elenco degli Strumenti

Nessuna definizione o implementazione di strumenti trovata in server.py o altri file nell’URL fornito.

Casi d’uso di questo server MCP

• Arricchimento tramite ricerca web: Integra risultati di ricerca web Baidu in tempo reale nelle risposte degli assistenti AI per fornire informazioni aggiornate e specifiche per regione.
• Assistenza alla ricerca: Automatizza attività di ricerca online interrogando Baidu ed estraendo riepiloghi o fatti rilevanti per sviluppatori o utenti finali.
• Espansione delle knowledge base: Usa l’output delle ricerche Baidu per arricchire database interni con conoscenze esterne, migliorando la comprensione e il contesto dell’AI.
• Agenti conversazionali: Potenzia chatbot o agenti virtuali consentendo loro di rispondere alle domande usando le ultime informazioni dal motore di ricerca Baidu.
• Generazione di contenuti: Supporta flussi creativi o di generazione contenuti attingendo a informazioni, riferimenti o dati direttamente dal web.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf (es. windsurf.config.json).
3. Aggiungi il server MCP Baidu AI Search nella sezione mcpServers:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica aprendo la dashboard di Windsurf e controllando che “baidu-ai-search” sia presente tra i server MCP.

Protezione delle chiavi API

Usa variabili di ambiente per salvare informazioni sensibili:

{
  "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. Installa i prerequisiti (Node.js).
2. Individua e modifica il file di configurazione di Claude.
3. Aggiungi il server MCP con:

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

4. Riavvia Claude.
5. Conferma che il server sia attivo dall’interfaccia di Claude.

Cursor

1. Assicurati che Node.js sia presente.
2. Modifica il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Controlla l’avvenuta registrazione del server.

Cline

1. Installa Node.js come prerequisito.
2. Apri il file di configurazione di Cline.
3. Inserisci:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Cline.
5. Valida la configurazione dall’interfaccia di Cline.

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “baidu-ai-search” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Sulla base delle informazioni disponibili, il server MCP ha una documentazione di alto livello chiara e probabilmente un forte caso d’uso per l’arricchimento tramite ricerca, ma mancano dettagli di implementazione visibili, risorse e template di prompt nella sezione pubblica del repository fornito. Pertanto, al momento valutiamo questo MCP con 3/10 per l’adozione pratica da parte degli sviluppatori.

Punteggio MCP