Integrazione del server Kagi MCP

Cosa fa il server “Kagi” MCP?

Il server Kagi MCP (Model Context Protocol) agisce come bridge ufficiale tra gli assistenti AI e il motore di ricerca Kagi, insieme agli strumenti correlati. Implementando lo standard MCP, consente ai client AI di accedere in modo sicuro ed efficiente alle avanzate capacità di ricerca e ai servizi di sintesi di Kagi. Questo server permette agli sviluppatori di costruire workflow in cui un agente AI può cercare sul web, recuperare informazioni aggiornate o sintetizzare contenuti complessi (come video o articoli) in tempo reale. Il server Kagi MCP è particolarmente prezioso in contesti in cui sono richiesti dati web accurati, attuali e di alta qualità per arricchire il ragionamento, le risposte o i compiti di automazione dell’AI. L’integrazione è possibile con diverse piattaforme, semplificando il processo di connessione degli LLM a conoscenze e utilità esterne di valore.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt specifico è menzionato nella documentazione disponibile.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è dettagliata nella documentazione disponibile.

Elenco degli Strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti è riportato nella documentazione disponibile. Tuttavia, gli esempi d’uso suggeriscono almeno i seguenti:

• search: Permette all’AI di effettuare ricerche web tramite l’API di Kagi.
• summarizer: Sintetizza contenuti quali video YouTube o articoli.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Potenziamento della Ricerca Web: Consente agli agenti AI di rispondere a domande basandosi su informazioni web aggiornate sfruttando l’API di ricerca di Kagi.
• Sintesi dei Contenuti: Permette agli LLM di sintetizzare lunghi contenuti online come video YouTube, rendendo le informazioni più fruibili.
• Ricerca Automatizzata: Supporta workflow di ricerca programmata in cui l’AI raccoglie e condensa autonomamente informazioni dal web.
• Recupero Personalizzato di Conoscenza: Integra la ricerca di alta qualità di Kagi in strumenti per sviluppatori o assistenti basati su LLM, arricchendo la consapevolezza contestuale.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione specifica di configurazione fornita per Windsurf.

Claude

1. Prerequisito: Assicurati di avere accesso all’API di Kagi Search (beta chiusa; contatta support@kagi.com ).
2. Trova la Configurazione: Individua claude_desktop_config.json tramite Menu Hamburger → File → Impostazioni → Sviluppatore → Modifica Config.
3. Aggiungi il server MCP: Inserisci quanto segue sotto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "kagi": {
         "command": "uvx",
         "args": ["kagimcp"],
         "env": {
           "KAGI_API_KEY": "INSERISCI_LA_TUA_API_KEY_QUI",
           "KAGI_SUMMARIZER_ENGINE": "INSERISCI_LA_TUA_SCELTA_DI_ENGINE_QUI"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salva e Riavvia: Salva il file e riavvia Claude Desktop.
5. Verifica la Configurazione: Usa una ricerca o una richiesta di sintesi per assicurarti che tutto funzioni correttamente.

Cursor

Nessuna istruzione specifica di configurazione fornita per Cursor.

Cline

Nessuna istruzione specifica di configurazione fornita per Cline.

Nota sulla sicurezza delle API key

Imposta le API key e la configurazione sensibile usando il campo "env" nella configurazione del tuo server MCP. Esempio:

{
  "mcpServers": {
    "kagi": {
      "command": "uvx",
      "args": ["kagimcp"],
      "env": {
        "KAGI_API_KEY": "INSERISCI_LA_TUA_API_KEY_QUI",
        "KAGI_SUMMARIZER_ENGINE": "INSERISCI_LA_TUA_SCELTA_DI_ENGINE_QUI"
      }
    }
  }
}

Sostituisci "INSERISCI_LA_TUA_API_KEY_QUI" con la tua chiave reale e non inserire segreti in altre parti del sistema.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso 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 utilizzando questo formato JSON:

{
  "kagi": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento, con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “kagi” con il nome reale del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

In base alla documentazione disponibile, Kagi MCP offre una solida integrazione per ricerca e sintesi, ma manca di documentazione dettagliata su risorse, template di prompt e funzionalità MCP avanzate. Il suo punto di forza è la facilità di configurazione e il focus su strumenti di ricerca/sintesi di alto valore. Valuterei questo server MCP un 6/10 per completezza e usabilità per gli sviluppatori.

Punteggio MCP