Serwer Bing Search MCP

Co robi serwer “Bing Search” MCP?

Serwer Bing Search MCP to serwer Model Context Protocol (MCP), który integruje Microsoft Bing Search API, umożliwiając asystentom AI wykonywanie różnorodnych zadań związanych z wyszukiwaniem. Działając jako pomost między klientami AI a potężnymi możliwościami wyszukiwania Bing, umożliwia wyszukiwanie w sieci, wiadomościach i obrazach. To pozwala na wykorzystanie aktualnych informacji, pobieranie treści wizualnych oraz agregowanie wiadomości w AI. Serwer posiada także ograniczanie liczby zapytań, aby zapobiec nadużyciom API, oraz kompleksową obsługę błędów dla stabilnych interakcji. Zaprojektowano go z myślą o kompatybilności z wieloma klientami, takimi jak Claude Desktop i Cursor, co czyni go wszechstronnym narzędziem do rozszerzania zakresu i trafności wyników asystenta AI.

Lista promptów

W repozytorium nie wspomniano o konkretnych szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie udokumentowano żadnych konkretnych zasobów.

Lista narzędzi

• bing_web_search
  Ogólne wyszukiwanie informacji, stron internetowych i treści.
  bing_web_search(query: str, count: int = 10, offset: int = 0, market: str = "en-US")
• bing_news_search
  Wymienione jako dostępne, ale brak dalszych szczegółów w widocznej treści.

Uwaga: Wyszukiwanie obrazów jest wspomniane jako funkcja, ale w dostępnej dokumentacji nie ma szczegółów na temat tego narzędzia.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Pobieranie informacji z sieci
  Programiści i asystenci AI mogą pobierać aktualne, istotne informacje z Internetu, aby wspierać podejmowanie decyzji lub dostarczać użytkownikom bogate, kontekstowe odpowiedzi.
• Agregacja wiadomości
  Szybko zbieraj najnowsze artykuły i aktualizacje na określone tematy, co ułatwia AI dostarczanie aktualnych informacji lub podsumowań.
• Pobieranie treści obrazów
  Uzyskaj dostęp do treści wizualnych z wyszukiwarki obrazów Bing, co jest przydatne do zadań wymagających ilustracji, projektowania lub treści multimedialnych.
• Automatyzacja badań
  Usprawnij proces zbierania informacji z wielu źródeł, oszczędzając czas w pracy wymagającej dużej ilości badań.
• Kuracja treści
  Agreguj i filtruj treści z sieci lub wiadomości na potrzeby newsletterów, raportów lub automatycznych pipeline’ów treści.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Python 3.10+ i uv.
2. Sklonuj repozytorium i zainstaluj zależności.
3. Ustaw swój klucz Bing API w zmiennych środowiskowych.
4. W konfiguracji Windsurf dodaj wpis MCP server z odpowiednią komendą.
5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.

Przykład JSON:

{
  "mcpServers": {
    "bing-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["/path/to/your/bing-search-mcp"],
      "env": {
        "BING_API_KEY": "your-bing-api-key"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Python 3.10+ i uv.
2. Sklonuj repozytorium i zainstaluj zależności.
3. Dodaj swój klucz Bing API do zmiennych środowiskowych.
4. Edytuj claude_desktop_config.json, aby dodać serwer MCP.
5. Zapisz i zrestartuj Claude Desktop.

Przykład JSON:

{
  "mcpServers": {
    "bing-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["/path/to/your/bing-search-mcp"],
      "env": {
        "BING_API_KEY": "your-bing-api-key"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Zainstaluj Python 3.10+ i uv.
2. Sklonuj i skonfiguruj repozytorium.
3. Skonfiguruj zmienne środowiskowe dla klucza Bing API.
4. Edytuj konfigurację Cursor, by dodać serwer MCP.
5. Zrestartuj Cursor, by aktywować integrację.

Przykład JSON:

{
  "mcpServers": {
    "bing-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["/path/to/your/bing-search-mcp"],
      "env": {
        "BING_API_KEY": "your-bing-api-key"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Python 3.10+ i uv.
2. Sklonuj repozytorium i zainstaluj zależności zgodnie z instrukcją.
3. Ustaw klucz Bing API jako zmienną środowiskową.
4. Zaktualizuj konfigurację MCP w Cline, podając szczegóły serwera.
5. Zrestartuj Cline, aby zastosować zmiany.

Przykład JSON:

{
  "mcpServers": {
    "bing-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["/path/to/your/bing-search-mcp"],
      "env": {
        "BING_API_KEY": "your-bing-api-key"
      }
    }
  }
}

Bezpieczeństwo kluczy API:
Zawsze używaj zmiennych środowiskowych do przechowywania wrażliwych kluczy. Umieść swój klucz w polu env w konfiguracji serwera, jak pokazano powyżej. Nigdy nie zapisuj kluczy bezpośrednio w plikach źródłowych.

Jak korzystać z MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić "bing-search" na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podać swój własny adres URL MCP.

Przegląd

Nasza opinia

Serwer Bing Search MCP zapewnia ukierunkowaną integrację z API wyszukiwania Bing, czyniąc go cennym zasobem dla asystentów AI potrzebujących informacji i treści w czasie rzeczywistym. Dokumentacja jednak jest mało szczegółowa w zakresie szablonów promptów i definicji zasobów. Praktyki bezpieczeństwa oraz wsparcie wieloplatformowe są mocną stroną narzędzia. Ogólnie jest to solidne rozwiązanie dla swojej podstawowej funkcji, ale mogłoby zostać ulepszone poprzez bardziej rozbudowane wsparcie funkcji MCP.

Wynik MCP