Server MCP Bing Search

Ce face Serverul MCP „Bing Search”?

Serverul Bing Search MCP este un server Model Context Protocol (MCP) care integrează Microsoft Bing Search API, permițând asistenților AI să efectueze o varietate de sarcini de căutare. Acționând ca o punte între clienții AI și capabilitățile de căutare Bing, facilitează căutarea pe web, știri și imagini. Acest lucru oferă fluxurilor de lucru dezvoltate cu AI acces la informații actualizate, extragere de conținut vizual și agregare de știri. Serverul include și limitare de rată pentru prevenirea abuzului API și gestionare cuprinzătoare a erorilor pentru interacțiuni robuste. Este proiectat să fie compatibil cu mai mulți clienți, precum Claude Desktop și Cursor, ceea ce îl face un instrument versatil pentru a crește relevanța și aria de răspuns a asistenților AI.

Lista de Prompt-uri

Nu există șabloane de prompt explicit menționate în repozitoriu.

Lista de Resurse

Nu sunt documentate resurse explicite în repozitoriu.

Lista de Instrumente

• bing_web_search
  Căutare generală pe web pentru informații, site-uri și conținut.
  bing_web_search(query: str, count: int = 10, offset: int = 0, market: str = "en-US")
• bing_news_search
  Menționat ca disponibil dar fără detalii suplimentare în conținutul vizibil.

Notă: Căutarea de imagini este menționată ca funcționalitate, dar nu există detalii despre instrument în documentația disponibilă.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Obținere informații web
  Dezvoltatorii și asistenții AI pot obține informații relevante și actualizate de pe web pentru a fundamenta deciziile sau a oferi utilizatorilor răspunsuri bogate și contextuale.
• Agregare de știri
  Colectează rapid cele mai recente articole și update-uri pe subiecte specifice, facilitând furnizarea de informații sau rezumate la zi de către AI.
• Obținere de conținut vizual
  Accesează și afișează conținut vizual din căutarea de imagini Bing, util pentru sarcini care implică ilustrații, design sau multimedia.
• Automatizare de cercetare
  Simplifică procesul de colectare a informațiilor din mai multe surse, economisind timp în fluxurile de lucru ce implică multă documentare.
• Curatarea conținutului
  Agregă și filtrează conținut web sau știri pentru newslettere, rapoarte sau fluxuri automate de conținut.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Python 3.10+ și uv.
2. Clonează repozitoriul și instalează dependențele.
3. Setează cheia ta Bing API în variabilele de mediu.
4. În configurația Windsurf, adaugă intrarea pentru serverul MCP cu comanda potrivită.
5. Salvează configurația și repornește Windsurf.

Exemplu JSON:

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

Claude

1. Asigură-te că Python 3.10+ și uv sunt instalate.
2. Clonează repozitoriul și instalează dependențele.
3. Adaugă cheia Bing API în variabilele de mediu.
4. Editează claude_desktop_config.json pentru a include serverul MCP.
5. Salvează și repornește Claude Desktop.

Exemplu JSON:

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

Cursor

1. Instalează Python 3.10+ și uv.
2. Clonează și configurează repozitoriul.
3. Configurează variabilele de mediu pentru cheia Bing API.
4. Editează configurația Cursor pentru a adăuga serverul MCP.
5. Repornește Cursor pentru a activa integrarea.

Exemplu JSON:

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

Cline

1. Asigură-te că Python 3.10+ și uv sunt instalate.
2. Clonează repozitoriul și instalează dependențele conform instrucțiunilor.
3. Setează cheia Bing API ca variabilă de mediu.
4. Actualizează configurația MCP a Cline cu detaliile serverului.
5. Repornește Cline pentru a aplica modificările.

Exemplu JSON:

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

Securizarea cheilor API:
Folosește întotdeauna variabile de mediu pentru a stoca cheile sensibile. Pune cheia ta în câmpul env al configurației serverului, așa cum se arată mai sus. Nu introduce niciodată cheile direct în fișierele sursă.

Cum se folosește acest MCP în flow-uri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP la flow și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, introdu detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument, având acces la toate funcțiile și capabilitățile lui. Nu uita să schimbi "bing-search" cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

Serverul Bing Search MCP oferă o integrare focalizată cu API-urile de căutare Bing, fiind o resursă valoroasă pentru asistenții AI ce au nevoie de informații și conținut în timp real. Totuși, documentația este limitată la capitolul șabloane de prompt și definire explicită a resurselor. Practicile de securitate și suportul multiplatformă sunt solide. Per ansamblu, e robust pentru funcția sa principală, dar ar putea fi îmbunătățit cu suport mai amplu pentru funcționalități MCP.

Scor MCP