Serwer Baidu AI Search MCP

Do czego służy serwer “Baidu AI Search” MCP?

Serwer Baidu AI Search MCP został zaprojektowany jako most łączący asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, w szczególności wykorzystując możliwości wyszukiwarki Baidu. Działa jako narzędzie pośredniczące, umożliwiając asystentom AI dostęp i pobieranie informacji z wyszukiwarki Baidu, które następnie mogą być wykorzystywane w procesach programistycznych. Zwiększa to zdolność asystenta do odpowiadania na zapytania aktualnymi, trafnymi informacjami z internetu, wspiera zadania badawcze oraz wzbogaca kontekst dla interakcji z dużymi modelami językowymi (LLM). Serwer usprawnia takie zadania jak wyszukiwanie wyników, ekstrakcja wiedzy oraz integracja potężnej wyszukiwarki Baidu z automatycznymi pipeline’ami lub agentami konwersacyjnymi, poprawiając tym samym jakość i zakres odpowiedzi.

Lista promptów

Nie znaleziono szablonów promptów w dostarczonych plikach repozytorium.

Lista zasobów

Brak udokumentowanych zasobów MCP w dostarczonych plikach repozytorium.

Lista narzędzi

Nie znaleziono definicji ani implementacji narzędzi w server.py ani innych plikach pod podanym adresem URL.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Wzbogacanie wyszukiwania internetowego: Integracja wyników wyszukiwania Baidu w czasie rzeczywistym z odpowiedziami asystenta AI, aby dostarczać aktualne i dopasowane do regionu informacje.
• Wsparcie dla badań: Automatyzacja zadań badawczych w internecie poprzez zapytania do Baidu i wyciąganie podsumowań lub istotnych faktów dla deweloperów lub użytkowników końcowych.
• Rozszerzanie bazy wiedzy: Używanie wyników wyszukiwania Baidu do uzupełniania wewnętrznych baz danych o wiedzę zewnętrzną, co poprawia zrozumienie i kontekst AI.
• Agenci konwersacyjni: Ulepszanie chatbotów lub agentów wirtualnych poprzez umożliwienie im odpowiadania na pytania z użyciem najnowszych informacji z wyszukiwarki Baidu.
• Generowanie treści: Wsparcie procesów twórczych lub generowania treści poprzez pozyskiwanie informacji, źródeł lub danych bezpośrednio z internetu.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Node.js na swoim systemie.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.config.json).
3. Dodaj serwer Baidu AI Search MCP w sekcji mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "baidu-ai-search": {
         "command": "npx",
         "args": ["@baidu/ai-search-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, otwierając panel Windsurf i sprawdzając obecność “baidu-ai-search” wśród serwerów MCP.

Zabezpieczanie kluczy API

Używaj zmiennych środowiskowych do przechowywania poufnych informacji:

{
  "mcpServers": {
    "baidu-ai-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["@baidu/ai-search-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "BAIDU_API_KEY": "${BAIDU_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${BAIDU_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj wymagane komponenty (Node.js).
2. Znajdź i edytuj plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj serwer MCP za pomocą:

   {
     "mcpServers": {
       "baidu-ai-search": {
         "command": "npx",
         "args": ["@baidu/ai-search-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zrestartuj Claude.
5. Potwierdź, że serwer działa w interfejsie Claude.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest obecny.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj:

   {
     "mcpServers": {
       "baidu-ai-search": {
         "command": "npx",
         "args": ["@baidu/ai-search-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź, czy serwer został poprawnie zarejestrowany.

Cline

1. Zainstaluj Node.js jako wymagany składnik.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
3. Wstaw:

   {
     "mcpServers": {
       "baidu-ai-search": {
         "command": "npx",
         "args": ["@baidu/ai-search-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz zmiany, zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj konfigurację w interfejsie Cline.

Jak używać tego MCP w flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:

{
  "baidu-ai-search": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguracji agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia, uzyskując dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “baidu-ai-search” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

Na podstawie dostępnych informacji serwer MCP posiada przejrzystą dokumentację wysokiego poziomu i prawdopodobnie silny przypadek użycia w zakresie wzbogacania wyszukiwania, ale brakuje widocznych szczegółów implementacji, zasobów oraz szablonów promptów w udostępnionym publicznie repozytorium. Dlatego oceniamy ten MCP na 3/10 pod względem praktycznej adopcji przez deweloperów na ten moment.

Ocena MCP