Integrácia Kagi MCP Servera

Čo robí “Kagi” MCP Server?

Kagi MCP (Model Context Protocol) Server slúži ako oficiálny most medzi AI asistentmi a vyhľadávačom Kagi spolu so súvisiacimi nástrojmi. Implementáciou štandardu MCP umožňuje AI klientom bezpečný a efektívny prístup k pokročilým vyhľadávacím možnostiam a sumarizačným službám Kagi. Tento server umožňuje vývojárom vytvárať workflowy, v ktorých AI agent dokáže vyhľadávať na webe, získavať aktuálne informácie alebo sumarizovať zložitý obsah (napríklad videá alebo články) v reálnom čase. Kagi MCP Server je obzvlášť cenný tam, kde je potrebné presné, aktuálne a kvalitné webové dáta na rozšírenie AI usudzovania, odpovedania alebo automatizácie. Integrácia je možná s rôznymi platformami a zjednodušuje proces prepojenia LLM s externými znalosťami a nástrojmi.

Zoznam promptov

V dostupnej dokumentácii nie sú uvedené žiadne konkrétne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dostupnej dokumentácii nie sú uvedené žiadne explicitné zdroje.

Zoznam nástrojov

V dostupnej dokumentácii nie je uvedený explicitný zoznam nástrojov. Príklady použitia však naznačujú aspoň tieto:

• search: Umožňuje AI vykonávať vyhľadávanie na webe pomocou Kagi API.
• summarizer: Sumarizuje obsah, ako sú videá z YouTube alebo články.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Rozšírenie webového vyhľadávania: Umožňuje AI agentom odpovedať na otázky na základe aktuálnych webových informácií prostredníctvom Kagi search API.
• Sumarizácia obsahu: Dáva LLM modelom možnosť sumarizovať rozsiahly online obsah ako YouTube videá, čím je informácia ľahšie stráviteľná.
• Automatizovaný výskum: Podporuje programové workflowy výskumu, kde AI autonómne zhromažďuje a zhŕňa informácie z webu.
• Vlastné získavanie znalostí: Integruje kvalitné vyhľadávanie Kagi do špecializovaných vývojárskych nástrojov alebo LLM asistentov, čím zvyšuje ich kontextové povedomie.

Ako ho nastaviť

Windsurf

Pre Windsurf nie sú uvedené žiadne konkrétne inštrukcie na nastavenie.

Claude

1. Predpoklad: Uistite sa, že máte prístup k Kagi Search API (uzavretá beta; kontaktujte support@kagi.com).
2. Nájdite konfiguráciu: Vyhľadajte claude_desktop_config.json cez Hamburger Menu → Súbor → Nastavenia → Vývojár → Upraviť konfiguráciu.
3. Pridajte MCP Server: Vložte nasledujúce pod mcpServers:

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

4. Uložte a reštartujte: Uložte súbor a reštartujte Claude Desktop.
5. Overte nastavenie: Otestujte funkčnosť vyhľadávacím alebo sumarizačným dotazom.

Cursor

Pre Cursor nie sú uvedené žiadne konkrétne inštrukcie na nastavenie.

Cline

Pre Cline nie sú uvedené žiadne konkrétne inštrukcie na nastavenie.

Poznámka k zabezpečeniu API kľúčov

API kľúče a citlivé nastavenia vkladajte pomocou poľa "env" vo vašej MCP konfigurácii. Príklad:

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

Nahraďte "YOUR_API_KEY_HERE" svojím reálnym kľúčom a nikdy nezadávajte citlivé údaje priamo do kódu inde.

Ako použiť tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Ak chcete integrovať MCP server do svojho FlowHunt workflowu, začnite pridaním MCP komponentu do flowu a prepojením s AI agentom:

Kliknite na komponent MCP a otvorte panel konfigurácie. V systémovej MCP konfiguračnej sekcii vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní je váš AI agent schopný používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “kagi” na skutočný názov vášho MCP servera a adresu URL na vašu vlastnú MCP URL.

Prehľad

Na základe dostupnej dokumentácie Kagi MCP poskytuje spoľahlivú integráciu pre vyhľadávanie a sumarizáciu, ale chýba mu detailná explicitná dokumentácia o zdrojoch, šablónach promptov a pokročilých MCP funkciách. Jeho silnou stránkou je jednoduchosť nastavenia a zameranie na hodnotné nástroje vyhľadávania/sumarizácie. Tento MCP server by som ohodnotil na 6/10 za úplnosť a použiteľnosť pre vývojárov.

MCP hodnotenie