Kagi MCP Sunucu Entegrasyonu

“Kagi” MCP Sunucu ne işe yarar?

Kagi MCP (Model Context Protocol) Sunucu, AI asistanları ile Kagi arama motoru ve ilgili araçlar arasında resmi bir köprü işlevi görür. MCP standartlarını uygulayarak, AI istemcilerinin Kagi’nin gelişmiş arama yeteneklerine ve özetleme hizmetlerine güvenli ve verimli bir şekilde erişmesini sağlar. Bu sunucu, geliştiricilerin bir AI ajanının web’de arama yapabildiği, güncel bilgi çekebildiği veya karmaşık içerikleri (örneğin videolar veya makaleler) gerçek zamanlı özetleyebildiği iş akışları oluşturmalarını mümkün kılar. Kagi MCP Sunucu, özellikle doğru, güncel ve yüksek kaliteli web verisinin AI akıl yürütme, yanıt üretme veya otomasyon görevlerine destek olması gereken ortamlarda çok değerlidir. Çeşitli platformlarla entegrasyon mümkündür ve LLM’leri zengin harici bilgi ve araçlarla buluşturma sürecini kolaylaştırır.

Komut Listesi

Mevcut belgelerde özel bir komut şablonu belirtilmemiştir.

Kaynaklar Listesi

Mevcut belgelerde açıkça belirtilmiş bir kaynak bulunmamaktadır.

Araçlar Listesi

Mevcut belgelerde açık bir araç listesi verilmemiştir. Ancak, kullanım örnekleri en az şu araçları göstermektedir:

• search: AI’nin Kagi’nin API’sini kullanarak web’de arama yapmasını sağlar.
• summarizer: YouTube videoları veya makaleler gibi içerikleri özetler.

Bu MCP Sunucunun Kullanım Alanları

• Web Arama Artırımı: AI ajanlarının Kagi’nin arama API’sinden yararlanarak güncel web bilgilerine dayalı olarak soruları yanıtlamasını sağlar.
• İçerik Özetleme: LLM’lerin YouTube videoları gibi uzun çevrim içi içerikleri özetlemesini sağlar, böylece bilgi daha anlaşılır hale gelir.
• Otomatik Araştırma: AI’nın web’den otomatik olarak bilgi topladığı ve özetlediği programatik araştırma iş akışlarını destekler.
• Özel Bilgi Edinimi: Kagi’nin yüksek kaliteli arama özelliğini geliştirici araçlara veya LLM tabanlı asistanlara entegre ederek bağlamsal farkındalığı artırır.

Nasıl Kurulur

Windsurf

Windsurf için özel bir kurulum talimatı verilmemiştir.

Claude

1. Önkoşul: Kagi Arama API’sine erişiminiz olduğundan emin olun (kapalı beta; support@kagi.com ile iletişime geçin).
2. Yapılandırmayı Bulun: claude_desktop_config.json dosyasını Hamburger Menüsü → Dosya → Ayarlar → Geliştirici → Yapılandırmayı Düzenle yoluyla bulun.
3. MCP Sunucu Ekleme: Aşağıdakini mcpServers altında ekleyin:

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

4. Kaydet ve Yeniden Başlat: Dosyayı kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.
5. Kurulumu Doğrulayın: Doğru çalıştığını görmek için bir arama veya özetleme sorgusu kullanın.

Cursor

Cursor için özel bir kurulum talimatı verilmemiştir.

Cline

Cline için özel bir kurulum talimatı verilmemiştir.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma Notu

API anahtarlarını ve hassas yapılandırmaları MCP sunucu yapılandırmanızdaki "env" alanı ile ayarlayın. Örnek:

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

“YOUR_API_KEY_HERE” kısmını gerçek anahtarınızla değiştirin ve gizli bilgileri başka yerlere doğrudan yazmayın.

Bu MCP’nin Akışlarda Kullanımı

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırıldıktan sonra, AI ajanı bu MCP’yi tüm işlev ve yeteneklerine erişebilecek bir araç olarak kullanabilir. “kagi” adını gerçek MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Mevcut belgelere göre Kagi MCP, arama ve özetleme için sağlam bir entegrasyon sunuyor, ancak kaynaklar, komut şablonları ve gelişmiş MCP özellikleri hakkında ayrıntılı, açık belgelerden yoksundur. Güçlü yönü, kolay kurulumu ve yüksek değerli arama/özetleme araçlarına odaklanmasıdır. Bu MCP sunucusuna 10 üzerinden 6 puan veriyorum: tamamlayıcılık ve geliştirici kullanılabilirliği açısından.

MCP Puanı