Search1API MCP Server

Co robi serwer “Search1API” MCP?

Search1API MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP), który zapewnia asystentom AI możliwości wyszukiwania oraz indeksowania stron internetowych za pośrednictwem Search1API. Działając jako pomost między agentami AI a potężnym Search1API, serwer umożliwia płynną integrację funkcji wyszukiwania internetowego z procesami deweloperskimi. Dzięki temu klienci AI mogą wykonywać wyszukiwania w sieci, pobierać aktualne informacje oraz uzyskiwać dostęp do najnowszych treści z internetu bezpośrednio w swoim środowisku. Te możliwości są szczególnie cenne przy zadaniach takich jak pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym, automatyczne badania czy gromadzenie kontekstu podczas pracy nad kodem lub podczas generowania treści. Search1API MCP Server umożliwia więc aplikacjom opartym na AI dynamiczne, kontekstowe działania zależne od najnowszych informacji dostępnych online.

Lista promptów

Obecnie w repozytorium nie udokumentowano szablonów promptów.

Lista zasobów

Obecnie nie udokumentowano w repozytorium zasobów MCP.

Lista narzędzi

W dostępnych plikach (np. server.py) nie udokumentowano szczegółowych definicji narzędzi. Jednak z kontekstu wynika, że głównym narzędziem jest:

• search: Dostarcza wyniki wyszukiwania w sieci za pomocą Search1API. Umożliwia agentom AI zapytania do internetu oraz pobieranie najnowszych informacji i linków.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Integracja wyszukiwania w sieci w czasie rzeczywistym: Pozwala programistom na włączenie wyników wyszukiwania internetowego na żywo do przepływów AI, zapewniając najświeższe dane i odpowiedzi na zapytania użytkowników.
• Automatyczna pomoc w badaniach: Umożliwia agentom AI pobieranie i podsumowywanie treści internetowych na potrzeby badań, generowania dokumentów lub walidacji treści.
• Wsparcie przy kodowaniu: Zapewnia asystentom programistycznym AI możliwość wyszukiwania dokumentacji, bibliotek czy porad dotyczących rozwiązywania problemów w sieci.
• Dynamiczne generowanie treści: Pozwala narzędziom opartym na LLM włączać aktualne wydarzenia, statystyki lub trendy bezpośrednio z internetu do generowanych rezultatów.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js (>=18.0.0) jest zainstalowany.
2. Uzyskaj swój klucz API Search1API z Search1API.
3. Edytuj swój plik konfiguracyjny, aby dodać Search1API MCP Server, używając poniższego fragmentu JSON:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj połączenie, aby upewnić się, że serwer MCP działa.

Claude

1. Zainstaluj Node.js (>=18.0.0).
2. Uzyskaj klucz API Search1API.
3. Dodaj szczegóły MCP Server do konfiguracji integracji Claude:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź działanie serwera, wykonując testowe wyszukiwanie.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js (>=18.0.0) jest zainstalowany.
2. Uzyskaj swój klucz API Search1API.
3. Edytuj konfigurację MCP Cursor, aby dodać:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Cursor.
5. Skorzystaj z interfejsu Cursor, aby zweryfikować dostęp do serwera MCP.

Cline

1. Zainstaluj Node.js (>=18.0.0).
2. Pobierz swój klucz API z Search1API.
3. Dodaj serwer do konfiguracji Cline:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.
5. Przetestuj konfigurację, aby upewnić się, że połączenie działa.

Bezpieczeństwo kluczy API:
Zawsze przechowuj swoje klucze API bezpiecznie, korzystając ze zmiennych środowiskowych. Przykładowa konfiguracja:

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

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

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP, używając poniższego formatu JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie mógł korzystać z funkcji oraz narzędzi serwera MCP. Pamiętaj, aby zamienić “search1api” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

Search1API MCP Server jest łatwy w konfiguracji, oferuje dobrze udokumentowaną procedurę zarządzania kluczami API i zapewnia przydatne narzędzie wyszukiwania dla asystentów AI. Jednak brakuje mu rozbudowanej dokumentacji promptów, zasobów czy narzędzi oraz nie wspomina o zaawansowanych funkcjach MCP, takich jak Roots czy Sampling. Jego podstawowa funkcja — wyszukiwanie internetowe — jest wartościowa, lecz kompletność funkcji MCP jest obecnie ograniczona.

Ocena MCP