Kagi MCP 서버 통합

“Kagi” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Kagi MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Kagi 검색 엔진 및 관련 도구 사이의 공식 브릿지 역할을 합니다. MCP 표준을 구현함으로써 AI 클라이언트가 Kagi의 고급 검색 및 요약 기능에 안전하고 효율적으로 접근할 수 있도록 지원합니다. 이 서버를 통해 개발자는 AI 에이전트가 웹을 검색하고, 최신 정보를 가져오거나, 복잡한 콘텐츠(예: 영상, 기사 등)를 실시간으로 요약하는 워크플로우를 구축할 수 있습니다. Kagi MCP 서버는 정확하고 최신의 고품질 웹 데이터가 AI의 추론, 답변, 자동화 작업을 강화하는 데 필요한 상황에서 특히 가치가 높습니다. 다양한 플랫폼과의 통합이 가능하여 LLM과 풍부한 외부 지식 및 유틸리티를 손쉽게 연결할 수 있습니다.

프롬프트 목록

현재 제공된 문서에는 별도의 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

현재 제공된 문서에는 명시적인 리소스가 상세히 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

명시적인 도구 목록은 문서에 없으나, 예제 사용을 통해 최소한 다음이 확인됩니다:

• search: AI가 Kagi API를 활용하여 웹 검색을 수행할 수 있습니다.
• summarizer: 유튜브 영상이나 기사 등 콘텐츠를 요약합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 웹 검색 확장: Kagi 검색 API를 활용해 AI 에이전트가 최신 웹 정보를 기반으로 질의에 답할 수 있습니다.
• 콘텐츠 요약: LLM이 유튜브 영상 등 긴 온라인 콘텐츠를 요약하여 정보를 쉽게 파악할 수 있게 합니다.
• 자동화된 리서치: AI가 웹에서 정보를 자동으로 수집·요약하는 프로그래밍 리서치 워크플로우를 지원합니다.
• 맞춤형 지식 검색: Kagi의 고품질 검색을 개발자 도구나 LLM 기반 어시스턴트에 통합하여 맥락 인식을 강화할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

Windsurf에 대한 별도의 설정 지침이 제공되지 않았습니다.

Claude

1. 사전 준비: Kagi Search API(비공개 베타; support@kagi.com 문의)에 접근 권한을 확보하세요.
2. 설정 파일 위치 확인: Hamburger Menu → 파일 → 설정 → 개발자 → 구성 편집에서 claude_desktop_config.json을 찾으세요.
3. MCP 서버 추가: mcpServers 아래에 다음을 삽입하세요:

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

4. 저장 및 재시작: 파일을 저장한 후 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. 설정 확인: 검색 또는 요약 쿼리로 정상 동작을 확인하세요.

Cursor

Cursor에 대한 별도의 설정 지침이 제공되지 않았습니다.

Cline

Cline에 대한 별도의 설정 지침이 제공되지 않았습니다.

API 키 보안 관련 안내

API 키 및 민감 정보는 반드시 MCP 서버 구성의 "env" 필드를 활용해 설정하세요. 예시:

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

“YOUR_API_KEY_HERE"를 실제 키로 교체하고, 시크릿 정보를 다른 곳에 하드코딩하지 마세요.

FlowHunt 워크플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 서버 통합하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고, 이를 AI 에이전트와 연결하여 MCP 서버를 사용할 수 있습니다.

MCP 컴포넌트를 클릭하면 설정 패널이 열립니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있게 됩니다. “kagi"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것에 유의하세요.

개요

제공된 문서를 기준으로, Kagi MCP는 검색 및 요약 기능에 특화된 견고한 통합을 제공하지만, 리소스·프롬프트 템플릿·고급 MCP 기능에 대한 상세 문서는 부족합니다. 간단한 설정과 고가치 검색/요약 도구에 집중한 것이 강점입니다. 완성도와 개발자 사용성 측면에서 6/10 점수를 부여합니다.

MCP 점수