Search1API MCP 서버

“Search1API” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Search1API MCP 서버는 Search1API를 통해 AI 어시스턴트에게 검색과 웹 크롤링 기능을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. AI 에이전트와 강력한 Search1API 사이의 다리 역할을 하여, 인터넷 검색 기능을 개발 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있게 합니다. 이를 통해 AI 클라이언트는 웹 검색을 실행하고, 실시간 정보를 받아오며, 최신 콘텐츠를 개발 환경 내에서 바로 확인할 수 있습니다. 이러한 기능은 실시간 데이터 검색, 자동화된 조사, 코드 개발 또는 콘텐츠 생성 중 맥락 확장 등에 유용합니다. Search1API MCP 서버는 최신 온라인 정보에 의존하는 동적이고 맥락을 인식하는 AI 기반 작업을 가능하게 해줍니다.

프롬프트 목록

현재 저장소에는 명시적으로 문서화된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

현재 저장소에는 MCP 리소스로 명시적으로 문서화된 리소스가 없습니다.

도구 목록

접근 가능한 파일(예: server.py)에 상세 도구 정의는 없으나, 문맥상 핵심 도구는 다음과 같습니다:

• search: Search1API를 사용한 웹 검색 결과 제공. AI 에이전트가 인터넷을 검색하고 최신 정보와 링크를 받아올 수 있습니다.

MCP 서버의 활용 사례

• 실시간 웹 검색 통합: 개발자가 AI 워크플로우에 실시간 인터넷 검색 결과를 통합하여, 사용자 질문에 대한 최신 데이터와 답변을 제공합니다.
• 자동화된 조사 지원: AI 에이전트가 연구, 문서 생성, 콘텐츠 검증을 위해 웹 콘텐츠를 자동으로 검색하고 요약할 수 있습니다.
• 향상된 코딩 지원: AI 코드 어시스턴트가 웹에서 문서, 라이브러리, 문제해결 팁을 즉시 검색할 수 있습니다.
• 동적 콘텐츠 생성: LLM 기반 도구가 웹에서 직접 최신 이슈, 통계, 트렌드 토픽을 불러와 결과물에 반영할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js (>=18.0.0)이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Search1API에서 Search1API API 키를 발급받으세요.
3. 설정 파일을 열고, 아래 JSON을 추가해 Search1API MCP 서버를 등록하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "search1api": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "search1api-mcp"
         ],
         "env": {
           "SEARCH1API_KEY": "YOUR_SEARCH1API_KEY"
         }
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 연결이 정상적으로 이루어졌는지 확인하세요.

Claude

1. Node.js (>=18.0.0)을 설치하세요.
2. Search1API API 키를 발급받으세요.
3. Claude 통합 설정 파일에 MCP 서버 정보를 아래와 같이 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "search1api": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "search1api-mcp"
         ],
         "env": {
           "SEARCH1API_KEY": "YOUR_SEARCH1API_KEY"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 테스트 검색을 실행해 서버가 정상 작동하는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js (>=18.0.0)이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Search1API API 키를 발급받으세요.
3. Cursor MCP 설정에 다음 내용을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "search1api": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "search1api-mcp"
         ],
         "env": {
           "SEARCH1API_KEY": "YOUR_SEARCH1API_KEY"
         }
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor 인터페이스에서 MCP 서버 접근이 가능한지 확인하세요.

Cline

1. Node.js (>=18.0.0)을 설치하세요.
2. Search1API에서 API 키를 발급받으세요.
3. Cline 설정에 서버를 다음과 같이 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "search1api": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "search1api-mcp"
         ],
         "env": {
           "SEARCH1API_KEY": "YOUR_SEARCH1API_KEY"
         }
       }
     }
   }
   

4. 변경 사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 설정이 정상적으로 연결되는지 테스트하세요.

API 키 보안:
항상 환경 변수를 사용해 API 키를 안전하게 보관하세요. 예시 설정:

{
  "mcpServers": {
    "search1api": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "search1api-mcp"],
      "env": {
        "SEARCH1API_KEY": "YOUR_SEARCH1API_KEY"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에서 아래와 같이 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "search1api": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량을 사용할 수 있습니다. “search1api” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 실제 MCP 서버 주소로 변경해 입력하세요.

개요

총평

Search1API MCP 서버는 간단한 설정, 잘 정리된 API 키 관리 절차, AI 어시스턴트용 유용한 검색 도구를 제공합니다. 하지만 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 광범위한 문서와 Roots, Sampling 등 고급 MCP 기능에 대한 언급은 부족합니다. 핵심 기능인 웹 검색은 매우 유용하지만, MCP 전체 기능 완성도는 현재로선 제한적입니다.

MCP 점수