Kagi MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Kagi” MCP Server?

Kagi MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en offisiell bro mellom AI-assistenter og Kagi-søkemotoren, sammen med relaterte verktøy. Ved å implementere MCP-standarden muliggjør den at AI-klienter kan få sikker og effektiv tilgang til Kagis avanserte søkefunksjoner og oppsummeringstjenester. Denne serveren gir utviklere mulighet til å bygge arbeidsflyter der en AI-agent kan søke på nettet, hente oppdatert informasjon eller oppsummere komplekst innhold (slik som videoer eller artikler) i sanntid. Kagi MCP Server er spesielt verdifull i sammenhenger der nøyaktige, oppdaterte og høykvalitets nettdata er nødvendig for å styrke AI-resonnering, besvarelse eller automatisering. Integrasjon er mulig med ulike plattformer, noe som forenkler prosessen med å koble LLM-er til rik ekstern kunnskap og funksjonalitet.

Liste over Prompter

Ingen spesifikke prompt-maler nevnt i tilgjengelig dokumentasjon.

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er detaljert i tilgjengelig dokumentasjon.

Liste over Verktøy

Ingen eksplisitt liste over verktøy er gitt i tilgjengelig dokumentasjon. Brukereksempler antyder imidlertid minst følgende:

• search: Lar AI utføre nettsøk via Kagis API.
• summarizer: Oppsummerer innhold som YouTube-videoer eller artikler.

Bruksområder for denne MCP Serveren

• Nettsøkforsterkning: Gjør det mulig for AI-agenter å svare på spørsmål basert på oppdatert nettinformasjon ved å bruke Kagis søke-API.
• Innholdsoppsummering: Lar LLM-er oppsummere langt nettinnhold, som YouTube-videoer, slik at informasjonen blir mer oversiktlig.
• Automatisert forskning: Støtter programmerbare forskningsarbeidsflyter der AI selvstendig samler og kondenserer informasjon fra nettet.
• Tilpasset kunnskapsinnhenting: Integrerer Kagis høykvalitets søk i spesialiserte utviklerverktøy eller LLM-baserte assistenter og styrker deres kontekstforståelse.

Hvordan sette det opp

Windsurf

Ingen spesifikke oppsettinstruksjoner oppgitt for Windsurf.

Claude

1. Forutsetning: Sørg for at du har tilgang til Kagi Search API (lukket beta; kontakt support@kagi.com).
2. Finn konfigurasjon: Finn claude_desktop_config.json via Hamburger-meny → Fil → Innstillinger → Utvikler → Rediger konfig.
3. Legg til MCP Server: Sett inn følgende under mcpServers:

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

4. Lagre og start på nytt: Lagre filen og start Claude Desktop på nytt.
5. Verifiser oppsett: Bruk et søke- eller oppsummeringsspørsmål for å sikre at alt fungerer som det skal.

Cursor

Ingen spesifikke oppsettinstruksjoner oppgitt for Cursor.

Cline

Ingen spesifikke oppsettinstruksjoner oppgitt for Cline.

Merknad om sikring av API-nøkler

Sett API-nøkler og sensitiv konfigurasjon ved å bruke feltet "env" i MCP-serverkonfigurasjonen din. Eksempel:

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

Bytt ut "YOUR_API_KEY_HERE" med din faktiske nøkkel, og ikke hardkod hemmeligheter andre steder.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Trykk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle funksjonene. Husk å endre “kagi” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-serveradresse.

Oversikt

Basert på tilgjengelig dokumentasjon gir Kagi MCP en solid integrasjon for søk og oppsummering, men mangler detaljert, eksplisitt dokumentasjon på ressurser, prompt-maler og avanserte MCP-funksjoner. Styrken er enkel oppsett og fokus på verdifulle søk-/oppsummeringsverktøy. Jeg vil vurdere denne MCP-serveren til 6/10 for fullstendighet og brukervennlighet for utviklere.

MCP-score