O que faz o servidor “Kagi” MCP?

O Kagi MCP (Model Context Protocol) Server atua como uma ponte oficial entre assistentes de IA e o mecanismo de busca Kagi, além de ferramentas relacionadas. Ao implementar o padrão MCP, ele possibilita que clientes de IA acessem de forma segura e eficiente as capacidades avançadas de busca e serviços de sumarização da Kagi. Esse servidor permite que desenvolvedores criem fluxos de trabalho nos quais um agente de IA pode buscar na web, recuperar informações atualizadas ou resumir conteúdos complexos (como vídeos ou artigos) em tempo real. O Servidor Kagi MCP é especialmente valioso em contextos que exigem dados web precisos, atuais e de alta qualidade para aumentar o raciocínio, respostas ou tarefas de automação da IA. A integração é possível em várias plataformas, facilitando a conexão de LLMs a conhecimento externo rico e utilidade.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt específico é mencionado na documentação disponível.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito é detalhado na documentação disponível.

Lista de Ferramentas

Nenhuma lista explícita de ferramentas é fornecida na documentação disponível. Contudo, exemplos de uso sugerem ao menos as seguintes:

• search: Permite à IA realizar buscas web usando a API da Kagi.
• summarizer: Resume conteúdos como vídeos do YouTube ou artigos.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Aumento de Busca Web: Permite que agentes de IA respondam perguntas com informações atualizadas da web utilizando a API de busca da Kagi.
• Sumarização de Conteúdo: Permite que LLMs resumam conteúdos online extensos como vídeos do YouTube, tornando a informação mais acessível.
• Pesquisa Automatizada: Suporta fluxos de trabalho de pesquisa programática, nos quais a IA reúne e condensa informações da web de forma autônoma.
• Recuperação Personalizada de Conhecimento: Integra a busca de alta qualidade da Kagi em ferramentas especializadas para desenvolvedores ou assistentes baseados em LLM, ampliando sua consciência contextual.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração específica fornecida para Windsurf.

Claude

1. Pré-requisito: Certifique-se de ter acesso à API de Busca Kagi (beta fechada; contate support@kagi.com).
2. Localizar configuração: Encontre o arquivo claude_desktop_config.json no Menu Hamburguer → Arquivo → Configurações → Desenvolvedor → Editar Config.
3. Adicionar Servidor MCP: Insira o seguinte em mcpServers:

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

4. Salvar e Reiniciar: Salve o arquivo e reinicie o Claude Desktop.
5. Verificar Configuração: Use uma busca ou consulta de sumarização para garantir o funcionamento correto.

Cursor

Nenhuma instrução de configuração específica fornecida para Cursor.

Cline

Nenhuma instrução de configuração específica fornecida para Cline.

Observação sobre a segurança das chaves de API

Defina as chaves de API e configurações sensíveis utilizando o campo "env" na configuração do seu servidor MCP. Exemplo:

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

Substitua "YOUR_API_KEY_HERE" pela sua chave real e não codifique segredos em outros locais.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os dados do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:

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

Após configurar, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “kagi” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

Com base na documentação disponível, o Kagi MCP fornece uma integração sólida para busca e sumarização, mas carece de documentação detalhada e explícita sobre recursos, templates de prompt e recursos MCP avançados. Seu ponto forte é a facilidade de configuração e foco nas ferramentas de busca/sumarização de alto valor. Eu avaliaria este servidor MCP com uma nota 6/10 em termos de completude e usabilidade para desenvolvedores.

Pontuação MCP