Integrarea serverului Kagi MCP

Ce face serverul „Kagi” MCP?

Serverul Kagi MCP (Model Context Protocol) acționează ca o punte oficială între asistenții AI și motorul de căutare Kagi, împreună cu instrumentele sale asociate. Implementând standardul MCP, acesta permite clienților AI să acceseze în mod securizat și eficient capabilitățile avansate de căutare și serviciile de sumarizare oferite de Kagi. Acest server oferă dezvoltatorilor posibilitatea de a construi fluxuri în care un agent AI poate căuta pe web, prelua informații actualizate sau sumariza conținut complex (precum videoclipuri sau articole) în timp real. Serverul Kagi MCP este deosebit de valoros în contexte unde sunt necesare date web precise, actualizate și de înaltă calitate pentru a îmbunătăți raționamentul, răspunsurile sau automatizarea AI-ului. Integrarea este posibilă cu diverse platforme, simplificând conectarea LLM-urilor la surse bogate de cunoaștere externă și utilitate.

Listă de prompturi

Nu sunt menționate șabloane de prompturi în documentația disponibilă.

Listă de resurse

Nu sunt detaliate resurse explicite în documentația disponibilă.

Listă de instrumente

Nu este dată o listă explicită de instrumente în documentația disponibilă. Totuși, exemplele de utilizare sugerează cel puțin următoarele:

• search: Permite AI-ului să efectueze căutări web folosind API-ul Kagi.
• summarizer: Sumarizează conținut precum videoclipuri YouTube sau articole.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Îmbogățirea căutării pe web: Permite agenților AI să răspundă la întrebări bazându-se pe informații web actualizate, folosind API-ul de căutare Kagi.
• Sumarizarea conținutului: Permite LLM-urilor să sumarizeze conținut online extins, precum videoclipuri YouTube, făcând informația mai ușor de digerat.
• Cercetare automată: Susține fluxuri de lucru programatice în care AI-ul adună și condensează autonom informații de pe web.
• Recuperare personalizată de cunoștințe: Integrează căutarea de înaltă calitate Kagi în instrumente specializate de dezvoltator sau asistenți bazați pe LLM, sporindu-le conștientizarea contextuală.

Cum se configurează

Windsurf

Nu există instrucțiuni de configurare specifice pentru Windsurf.

Claude

1. Precondiție: Asigură-te că ai acces la API-ul Kagi Search (beta închisă; contactează support@kagi.com).
2. Găsește configurația: Localizează claude_desktop_config.json din Meniul Hamburger → File → Settings → Developer → Edit Config.
3. Adaugă serverul MCP: Inserează următorul sub mcpServers:

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

4. Salvează și repornește: Salvează fișierul și repornește Claude Desktop.
5. Verifică setarea: Folosește o interogare de căutare sau sumarizare pentru a te asigura că funcționează corect.

Cursor

Nu există instrucțiuni de configurare specifice pentru Cursor.

Cline

Nu există instrucțiuni de configurare specifice pentru Cline.

Notă despre securizarea cheilor API

Setează cheile API și configurațiile sensibile folosind câmpul "env" din configurația serverului MCP. Exemplu:

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

Înlocuiește "YOUR_API_KEY_HERE" cu cheia ta reală și nu introduce chei sensibile în alte locații.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

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

Dă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare sistem MCP, inserează detaliile serverului tău folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “kagi” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa proprie a serverului MCP.

Prezentare generală

Pe baza documentației disponibile, Kagi MCP oferă o integrare solidă pentru căutare și sumarizare, dar lipsește documentație explicită privind resursele, șabloanele de prompt și funcții MCP avansate. Punctul său forte este ușurința în configurare și accentul pe instrumente valoroase de căutare și sumarizare. Aș evalua acest server MCP cu un 6/10 pentru completitudine și ușurința pentru dezvoltatori.

Scor MCP