
Ragie MCP Server
De Ragie MCP Server stelt AI-assistenten in staat om semantisch te zoeken en relevante informatie op te halen uit Ragie kennisbanken, waardoor ontwikkelworkflow...
Voorzie je AI-agenten in FlowHunt moeiteloos van realtime webzoekopdrachten en samenvattingen met de officiële Kagi MCP Server.
De Kagi MCP (Model Context Protocol) Server fungeert als een officiële brug tussen AI-assistenten en de Kagi-zoekmachine, samen met gerelateerde tools. Door de MCP-standaard te implementeren stelt deze server AI-cliënten in staat op een veilige en efficiënte manier toegang te krijgen tot Kagi’s geavanceerde zoekmogelijkheden en samenvattingsservices. Deze server stelt ontwikkelaars in staat workflows te bouwen waarin een AI-agent het web kan doorzoeken, actuele informatie kan ophalen of complexe content (zoals video’s of artikelen) in realtime kan samenvatten. De Kagi MCP Server is vooral waardevol in situaties waarin nauwkeurige, actuele en hoogwaardige webgegevens nodig zijn om AI-redenering, beantwoording of automatiseringstaken te versterken. Integratie is mogelijk met diverse platforms, waardoor het proces om LLM’s te verbinden met rijke externe kennis en functionaliteit wordt gestroomlijnd.
Er worden geen specifieke prompt-sjablonen genoemd in de beschikbare documentatie.
Er worden geen expliciete bronnen vermeld in de beschikbare documentatie.
Er wordt geen expliciete lijst van tools gegeven in de beschikbare documentatie. Uit de voorbeelden blijkt echter minstens het volgende:
Er zijn geen specifieke installatie-instructies beschikbaar voor Windsurf.
claude_desktop_config.json
via Hamburger Menu → Bestand → Instellingen → Ontwikkelaar → Configuratie bewerken.mcpServers
:{
"mcpServers": {
"kagi": {
"command": "uvx",
"args": ["kagimcp"],
"env": {
"KAGI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
"KAGI_SUMMARIZER_ENGINE": "YOUR_ENGINE_CHOICE_HERE"
}
}
}
}
Er zijn geen specifieke installatie-instructies beschikbaar voor Cursor.
Er zijn geen specifieke installatie-instructies beschikbaar voor Cline.
Stel API-sleutels en gevoelige configuraties in via het "env"
-veld in je MCP serverconfiguratie. Voorbeeld:
{
"mcpServers": {
"kagi": {
"command": "uvx",
"args": ["kagimcp"],
"env": {
"KAGI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
"KAGI_SUMMARIZER_ENGINE": "YOUR_ENGINE_CHOICE_HERE"
}
}
}
}
Vervang "YOUR_API_KEY_HERE"
door je eigen sleutel en hardcode geen geheimen elders.
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je de MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op de MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:
{
"kagi": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “kagi” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst van prompts | ⛔ | Geen prompt-sjablonen gevonden |
Lijst van bronnen | ⛔ | Geen expliciete bronnen vermeld |
Lijst van tools | ⚠️ | search, summarizer (afgeleid uit voorbeelden, niet genoemd) |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Getoond in configuratievoorbeelden |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Niet vermeld |
Op basis van de beschikbare documentatie biedt Kagi MCP een degelijke integratie voor zoeken en samenvatten, maar ontbreekt het aan gedetailleerde, expliciete documentatie over bronnen, prompt-sjablonen en geavanceerde MCP-functies. De kracht ligt in het eenvoudige opzetten en de focus op waardevolle zoek/samenvattingstools. Ik geef deze MCP server een 6/10 voor volledigheid en ontwikkelaarsvriendelijkheid.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal Forks | 16 |
Aantal Stars | 113 |
De Kagi MCP Server is een officiële brug die AI-assistenten verbindt met de Kagi-zoekmachine en gerelateerde tools. Het stelt LLM's in staat realtime webzoekopdrachten en inhoudssamenvattingen uit te voeren, waardoor hun redeneer- en automatiseringsmogelijkheden worden verrijkt met actuele informatie.
Kagi MCP Server biedt minstens twee hoofdtools: 'search' voor het uitvoeren van webzoekopdrachten via Kagi’s API en 'summarizer' voor het samenvatten van online inhoud zoals artikelen en YouTube-video’s.
Stel je API-sleutels en gevoelige informatie altijd in via het 'env'-veld in je MCP-configuratie. Vermijd het hardcoden van geheimen elders in je systeem.
Kagi MCP Server is ideaal voor webzoekverrijking, geautomatiseerd onderzoek, het samenvatten van complexe online inhoud en het ophalen van maatwerkkennis binnen AI-workflows.
Voeg een MCP-component toe aan je FlowHunt-workflow en configureer deze in de systeem-MCP-configuratiesectie met je Kagi servergegevens. Voorbeeld-JSON: { "kagi": { "transport": "streamable_http", "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } } Vervang de placeholders door je eigen serverinformatie.
Versterk je chatbot- en AI-workflows met de kracht van Kagi zoeken en samenvatten. Begin door de Kagi MCP Server te configureren in je FlowHunt-agent.
De Ragie MCP Server stelt AI-assistenten in staat om semantisch te zoeken en relevante informatie op te halen uit Ragie kennisbanken, waardoor ontwikkelworkflow...
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De Momento MCP Server vormt de brug tussen AI-assistenten en Momento Cache, en biedt efficiënte cachebewerkingen via MCP-tools voor realtime data-opvraging, cac...