Bing Search MCP-server

Vad gör “Bing Search” MCP-servern?

Bing Search MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server som integrerar Microsoft Bing Search API och möjliggör för AI-assistenter att utföra olika sökuppgifter. Genom att fungera som en brygga mellan AI-klienter och Bings kraftfulla sökfunktionalitet möjliggör den webb-, nyhets- och bildsökningar. Detta ger AI-drivna utvecklingsflöden tillgång till uppdaterad information, visuell innehållshämtning och nyhetsaggregering. Servern har även hastighetsbegränsning för att förhindra felaktig användning av API:et och omfattande felhantering för att säkerställa robusta interaktioner. Den är designad för att vara kompatibel med flera klienter, såsom Claude Desktop och Cursor, vilket gör den till ett mångsidigt verktyg för att bredda och öka relevansen i AI-assistenters resultat.

Lista över Promptar

Inga explicita promptmallar nämns i repot.

Lista över Resurser

Inga explicita resurser dokumenterade i repot.

Lista över Verktyg

• bing_web_search
  Allmän webbsökning för information, webbplatser och innehåll.
  bing_web_search(query: str, count: int = 10, offset: int = 0, market: str = "en-US")
• bing_news_search
  Listas som tillgänglig men inga ytterligare detaljer ges i synligt innehåll.

Observera: Bildsökning nämns som funktion, men inga verktygsdetaljer är synliga för detta i tillgänglig dokumentation.

Användningsområden för denna MCP-server

• Webbinformationshämtning
  Utvecklare och AI-assistenter kan hämta uppdaterad, relevant information från webben för att stödja beslutsfattande eller ge användare rika, kontextuella svar.
• Nyhetsaggregering
  Samla snabbt in de senaste nyhetsartiklarna och uppdateringar inom specifika ämnen, vilket gör det enkelt för AI att ge aktuell information eller sammanfattningar.
• Bildinnehållshämtning
  Hämta och presentera visuellt innehåll från Bings bildsök, användbart för uppgifter som kräver illustration, design eller multimediainnehåll.
• Forskningsautomation
  Effektivisera processen att samla information från flera källor och spara tid i forskningsintensiva arbetsflöden.
• Innehållskurering
  Samla in och filtrera webb- eller nyhetsinnehåll för nyhetsbrev, rapporter eller automatiserade innehållspipelines.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Python 3.10+ och uv är installerade.
2. Klona repot och installera beroenden.
3. Sätt din Bing API-nyckel i dina miljövariabler.
4. Lägg till MCP-servern i Windsurf-konfigurationen med lämpligt kommando.
5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.

JSON-exempel:

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

Claude

1. Säkerställ att Python 3.10+ och uv är installerade.
2. Klona repot och installera beroenden.
3. Lägg till din Bing API-nyckel i dina miljövariabler.
4. Redigera claude_desktop_config.json för att inkludera MCP-servern.
5. Spara och starta om Claude Desktop.

JSON-exempel:

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

Cursor

1. Installera Python 3.10+ och uv.
2. Klona och konfigurera repot.
3. Ställ in miljövariabel för Bing API-nyckeln.
4. Redigera Cursors konfiguration för att lägga till MCP-servern.
5. Starta om Cursor för att aktivera integrationen.

JSON-exempel:

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

Cline

1. Se till att Python 3.10+ och uv är installerade.
2. Klona repot och installera beroenden enligt instruktionerna.
3. Sätt Bing API-nyckeln som en miljövariabel.
4. Uppdatera Clines MCP-konfiguration med serverdetaljerna.
5. Starta om Cline för att tillämpa ändringarna.

JSON-exempel:

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

Säkra API-nycklar:
Använd alltid miljövariabler för att lagra känsliga nycklar. Placera din nyckel i env-fältet i serverkonfigurationen, som visas ovan. Hårdkoda aldrig nycklar direkt i källfiler.

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, lägg in dina MCP-serverdetaljer enligt detta JSON-format:

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

När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapacitet. Kom ihåg att byta ut "bing-search" till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

Bing Search MCP-servern erbjuder en fokuserad integration med Bings sök-API:er och är en värdefull resurs för AI-assistenter som behöver information och innehåll i realtid. Dokumentationen saknar dock djup när det gäller promptmallar och explicita resursdefinitioner. Verktygets säkerhetsrutiner och plattformsstöd är starka. Sammantaget är det robust för sitt huvudsyfte men kan förbättras med mer omfattande MCP-funktionsstöd.

MCP-poäng