Perplexity Ask MCP 서버

“Perplexity Ask” MCP 서버란 무엇인가요?

Perplexity Ask MCP 서버는 Sonar API를 통합하는 Model Context Protocol(MCP) 서버 구현체로, MCP 생태계 내에서 실시간 웹 전역 연구 기능을 제공합니다. Claude와 같은 AI 어시스턴트를 Perplexity API에 연결함으로써, 개발자와 사용자는 개발 워크플로우 내에서 실시간 웹 검색과 최신 정보를 바로 활용할 수 있습니다. 이처럼 매끄러운 통합을 통해 동적 데이터 검색이 가능해지며, 실시간 질문 응답, 연구, 정보 수집 등 다양한 작업을 MCP 환경을 벗어나지 않고도 수행할 수 있습니다. 본 서버는 AI 어시스턴트와 Perplexity의 웹 검색 기능을 연결하는 커넥터 역할을 하여, 보다 풍부하고 상호작용적인 사용자 경험을 제공합니다.

프롬프트 목록

문서나 저장소 파일에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

문서나 저장소 파일에 명시적인 리소스가 나열되어 있지 않습니다.

도구 목록

• perplexity_ask
  • Sonar API와의 대화를 통해 실시간 웹 검색을 수행합니다.
  • 입력값:
    • messages (array): 각 메시지마다 다음을 포함하는 대화 메시지 배열
      • role (string): 메시지의 역할(예: system, user, assistant)
      • content (string): 메시지의 내용

이 MCP 서버의 활용 사례

• AI 어시스턴트의 실시간 웹 검색
  • Claude와 같은 AI 어시스턴트가 웹에서 실시간 정보를 검색·확보할 수 있어, 대화 중에도 최신 연구 및 정보 통합이 가능합니다.
• 자동 질문 응답
  • 자동화 시스템이 사용자 질의에 대해, 최신 웹 정보를 바탕으로 답변을 제공하여 챗봇과 가상 어시스턴트의 정확도와 관련성을 높입니다.
• 연구 지원
  • 개발자, 연구자, 지식 근로자가 개발 환경을 벗어나지 않고도 빠르고 종합적인 정보 수집이 가능합니다.
• 개발자 워크플로우 통합
  • Claude Desktop, Cursor와 같은 도구에 웹 검색 기능을 직접 내장하여 개발·연구 작업 효율을 높입니다.
• 지식 확장
  • LLM에 외부의 최신 데이터를 보강하여, 최근 정보나 특정 정보를 요구하는 작업에서 성능을 향상합니다.

설치 방법

Windsurf

문서에 별도의 Windsurf 설치 안내가 제공되지 않습니다.

Claude

1. 사전 준비: 여기 에서 Claude Desktop을 다운로드합니다.
2. Sonar API 키 발급: Sonar API 계정 에 가입해 API 키를 생성합니다.
3. 설정 파일 편집: claude_desktop_config.json 파일을 찾아 편집하세요(예시: vim ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json).
4. MCP 서버 추가: 아래 JSON 구성을 삽입합니다.

{
  "mcpServers": {
    "perplexity-ask": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "PERPLEXITY_API_KEY",
        "mcp/perplexity-ask"
      ],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

5. 저장 및 재시작: 설정을 저장한 후 Claude Desktop을 재시작하세요.
6. 설정 확인: 망치 아이콘을 확인하고 “perplexity-ask” 도구가 나타나는지 확인합니다.

API 키 보안: 위 예시처럼 env 필드에 PERPLEXITY_API_KEY를 입력하세요.

Cursor

1. Cursor에서 설정으로 이동합니다.
2. MCP 디렉토리로 가서 “Add new global MCP server.”를 클릭합니다.
3. MCP 서버 구성 입력(Claude와 동일한 JSON 사용)
4. 설정 저장
5. 통합 확인: 도구 목록에 나타나야 합니다.

API 키 보안: 설정 파일의 env 필드를 활용하세요.

Cline

문서에 별도의 Cline 설치 안내가 제공되지 않습니다.

일반 NPX 예시

{
  "mcpServers": {
    "perplexity-ask": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "server-perplexity-ask"
      ],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

참고: 항상 설정의 env 필드를 이용해 API 키를 안전하게 보관하세요.

FlowHunt 내에서 MCP 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가한 후 AI 에이전트와 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래의 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요.

{
  "perplexity-ask": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “perplexity-ask"를 사용 중인 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 변경해 사용하세요.

개요

Roots 지원: 언급 없음
샘플링 지원: 언급 없음

의견

Perplexity Ask MCP 서버는 LLM 워크플로우에 웹 검색을 통합하는 데 집중되어 있고 문서화가 잘 되어 있으나, 프롬프트 템플릿이나 리소스 프리미티브는 문서화되어 있지 않습니다. Claude와 Cursor에 대한 설치 가이드가 명확하며, 단일 도구이지만 연구 목적에 매우 강력합니다. 저장소는 견고하고 사용자도 많으나 MCP 프리미티브의 다양성은 제한적입니다.

MCP 점수