바이두 AI 검색 MCP 서버

“바이두 AI 검색” MCP 서버는 무엇을 하나요?

바이두 AI 검색 MCP 서버는 AI 어시스턴트가 외부 데이터 소스, 특히 바이두의 검색 기능을 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이 서버는 미들웨어 도구로서 AI 어시스턴트가 바이두 검색 엔진에서 정보를 접근하고 검색할 수 있게 하며, 개발 워크플로우에 이 정보를 통합할 수 있습니다. 이를 통해 어시스턴트는 웹에서 최신의 관련 정보를 활용해 질의에 응답하고, 리서치 작업을 지원하며, 대형 언어 모델(LLM)과의 상호작용에서 컨텍스트를 보강할 수 있습니다. 서버는 검색 결과 쿼리, 지식 추출, 바이두의 강력한 웹 검색을 자동화된 파이프라인이나 대화형 에이전트에 통합하는 작업을 간소화하여, 응답의 질과 범위를 향상시킵니다.

프롬프트 목록

제공된 저장소 파일에서 프롬프트 템플릿을 찾을 수 없습니다.

리소스 목록

제공된 저장소 파일에서 명시적인 MCP 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

서버.py 또는 제공된 URL의 다른 파일에서 도구 정의 또는 구현을 찾을 수 없습니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 웹 검색 증강: 실시간 바이두 웹 검색 결과를 AI 어시스턴트 응답에 통합하여 최신 및 지역 맞춤형 정보를 제공합니다.
• 리서치 지원: 바이두 검색을 쿼리하여 요약이나 관련 사실을 추출함으로써 개발자 및 최종 사용자에게 웹 기반 리서치 작업을 자동화합니다.
• 지식베이스 확장: 바이두 검색 결과로 내부 데이터베이스를 보완하여 AI의 이해력과 컨텍스트 파악 능력을 강화합니다.
• 대화형 에이전트: 챗봇이나 가상 에이전트가 바이두 검색 엔진의 최신 정보를 사용하여 질문에 답할 수 있도록 합니다.
• 콘텐츠 생성: 웹에서 직접 정보, 레퍼런스, 데이터 포인트를 수집하여 창작 또는 콘텐츠 생성 워크플로우를 지원합니다.

설정 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(예: windsurf.config.json)을 엽니다.
3. mcpServers 섹션에 바이두 AI 검색 MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf 대시보드에서 MCP 서버 아래에 “baidu-ai-search"가 나타나는지 확인하세요.

API 키 보안 설정

민감한 정보는 환경 변수로 저장하세요:

{
  "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. 필수 구성 요소(Node.js)를 설치하세요.
2. Claude 설정 파일을 찾아 수정하세요.
3. MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:

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

4. Claude를 재시작하세요.
5. Claude UI에서 서버가 실행 중인지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 수정하세요.
3. 다음을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. 서버 등록이 성공적으로 되었는지 확인하세요.

Cline

1. 사전 조건으로 Node.js를 설치하세요.
2. Cline의 설정 파일을 엽니다.
3. 다음을 삽입하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. Cline 인터페이스에서 설정이 제대로 되었는지 검증하세요.

플로우에서 이 MCP를 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 우선 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 여세요. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래와 같은 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트는 이 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “baidu-ai-search"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버의 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

의견

공개된 정보를 바탕으로, 이 MCP 서버는 명확한 상위 문서와 검색 증강에 강한 사용 사례가 기대되지만, 구현 세부 정보, 리소스, 프롬프트 템플릿이 공개 저장소에는 보이지 않습니다. 따라서 실질적인 개발자 채택 관점에서 현재 3/10 점수를 부여합니다.

MCP 점수