「Bing Search」MCP サーバーとは？

Bing Search MCP サーバーは、Microsoft Bing Search API を統合する Model Context Protocol (MCP) サーバーであり、AI アシスタントが多様な検索タスクを実行できるようにします。AI クライアントと Bing の強力な検索機能の橋渡しとして動作し、ウェブ・ニュース・画像検索を可能にします。これにより、AI 主導の開発ワークフローに最新情報、画像コンテンツ取得、ニュース集約の力を与えます。サーバーには、API の乱用を防ぐレート制限や、堅牢なやりとりを保証する包括的なエラー処理も備わっています。Claude Desktop や Cursor など複数のクライアントと互換性を持ち、AI アシスタントの成果物の幅と関連性を高めるための多用途なツールです。

プロンプト一覧

リポジトリには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリには明示的なリソースの記載はありません。

ツール一覧

• bing_web_search
  情報・ウェブサイト・コンテンツのための一般的なウェブ検索。
  bing_web_search(query: str, count: int = 10, offset: int = 0, market: str = "en-US")
• bing_news_search
  利用可能と記載されていますが、詳細は明示されていません。

注：画像検索は機能として記載されていますが、利用可能なドキュメントにはツール詳細は記載されていません。

この MCP サーバーの利用シーン

• ウェブ情報取得
  開発者や AI アシスタントがウェブから最新かつ関連性の高い情報を取得し、意思決定やユーザーへのリッチなコンテキスト応答に活用できます。
• ニュース集約
  特定トピックの最新ニュース記事やアップデートを素早く収集し、AI がタイムリーな情報や要約を提供しやすくします。
• 画像コンテンツ取得
  Bing の画像検索からビジュアルコンテンツを取得・提示でき、イラスト・デザイン・マルチメディア作業などに役立ちます。
• リサーチ自動化
  複数ソースからの情報収集プロセスを効率化し、調査が多いワークフローの時間を短縮します。
• コンテンツキュレーション
  ニュースレターやレポート、または自動化されたコンテンツパイプライン向けにウェブやニュースのコンテンツを集約・フィルタします。

セットアップ方法

Windsurf

1. Python 3.10 以上と uv がインストールされていることを確認します。
2. リポジトリをクローンし、依存関係をインストールします。
3. Bing API キーを環境変数に設定します。
4. Windsurf の設定ファイルに MCP サーバーエントリを追加します。
5. 設定を保存して Windsurf を再起動します。

JSON 例:

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

Claude

1. Python 3.10 以上と uv がインストールされていることを確認します。
2. リポジトリをクローンし、依存関係をインストールします。
3. Bing API キーを環境変数に追加します。
4. claude_desktop_config.json を編集して MCP サーバーを追加します。
5. 保存して Claude Desktop を再起動します。

JSON 例:

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

Cursor

1. Python 3.10 以上と uv をインストールします。
2. リポジトリをクローンし、セットアップします。
3. Bing API キーを環境変数に設定します。
4. Cursor の設定ファイルを編集して MCP サーバーを追加します。
5. Cursor を再起動して統合を有効化します。

JSON 例:

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

Cline

1. Python 3.10 以上と uv がインストールされていることを確認します。
2. リポジトリをクローンし、指示通りに依存関係をインストールします。
3. Bing API キーを環境変数として設定します。
4. Cline の MCP 設定にサーバー情報を追加します。
5. Cline を再起動して変更を反映します。

JSON 例:

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

API キーのセキュリティについて:
機密キーは必ず環境変数で管理してください。上記のように、サーバー設定の env フィールドにキーを記載します。キーをソースファイルに直接書き込まないようご注意ください。

フロー内でこの MCP を使う方法

FlowHunt で MCP を利用する

FlowHunt のワークフローに MCP サーバーを統合するには、まず MCP コンポーネントをフローに追加し、AI エージェントと接続します。

MCP コンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システム MCP 設定欄に、次の JSON 形式で MCP サーバー情報を入力してください。

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

設定が完了すると、AI エージェントは MCP の全機能をツールとして利用可能になります。“bing-search” は実際の MCP サーバー名に合わせて変更し、URL もご自身の MCP サーバー URL に置き換えてください。

概要

総評

Bing Search MCP サーバーは Bing の検索 API と的を絞った統合を実現しており、リアルタイムな情報やコンテンツを求める AI アシスタントにとって有用なリソースです。ただし、プロンプトテンプレートやリソース定義など、ドキュメント面での充実は今後の課題です。セキュリティ対策やマルチプラットフォーム対応は優秀であり、主目的に関しては堅牢ですが、より包括的な MCP 機能対応の拡充が望まれます。

MCP スコア