Bing 搜索 MCP 服务器

“Bing 搜索”MCP 服务器的作用是什么？

Bing 搜索 MCP 服务器是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，集成了微软 Bing 搜索 API，使 AI 助手能够执行多样的搜索任务。它作为 AI 客户端与 Bing 强大搜索能力之间的桥梁，实现网页、新闻和图片的搜索。这为 AI 驱动的开发流程带来了最新信息、图片内容检索和新闻聚合能力。服务器还具备速率限制，防止 API 被滥用，并拥有全面的错误处理，保障交互的健壮性。它设计时兼容多种客户端（如 Claude Desktop、Cursor），是增强 AI 助手输出广度和相关性的多功能工具。

提示词列表

仓库中未明确提及提示词模板。

资源列表

仓库中未记录明确资源。

工具列表

• bing_web_search
  用于信息、网站和内容的通用网页搜索。
  bing_web_search(query: str, count: int = 10, offset: int = 0, market: str = "en-US")
• bing_news_search
  已列出为可用，但在可见内容中未提供更多细节。

注意：图片搜索被提及为功能，但在现有文档中未见对应工具细节。

本 MCP 服务器的应用场景

• 网页信息检索
  开发者和 AI 助手可从网络获取最新、相关的信息，辅助决策或为用户提供丰富上下文响应。
• 新闻聚合
  快速收集某一主题下的最新新闻和动态，方便 AI 提供及时信息或摘要。
• 图片内容检索
  通过 Bing 图片搜索获取并展示视觉内容，适用于需要插图、设计或多媒体素材的任务。
• 科研自动化
  简化多源信息收集流程，在研究密集型工作中节省时间。
• 内容策展
  为新闻通讯、报告或内容自动化管道聚合和筛选网页/新闻内容。

如何设置

Windsurf

1. 确保已安装 Python 3.10+ 和 uv。
2. 克隆仓库并安装依赖。
3. 在环境变量中设置 Bing API 密钥。
4. 在 Windsurf 配置中添加 MCP 服务器信息及相应命令。
5. 保存配置并重启 Windsurf。

JSON 示例：

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

Claude

1. 确保已安装 Python 3.10+ 和 uv。
2. 克隆仓库并安装依赖。
3. 将 Bing API 密钥添加到环境变量。
4. 编辑 claude_desktop_config.json，添加 MCP 服务器。
5. 保存并重启 Claude Desktop。

JSON 示例：

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

Cursor

1. 安装 Python 3.10+ 和 uv。
2. 克隆并设置仓库。
3. 在环境变量中配置 Bing API 密钥。
4. 编辑 Cursor 配置，添加 MCP 服务器。
5. 重启 Cursor 激活集成。

JSON 示例：

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

Cline

1. 确保已安装 Python 3.10+ 和 uv。
2. 按说明克隆仓库并安装依赖。
3. 将 Bing API 密钥作为环境变量设置。
4. 在 Cline MCP 配置中更新服务器信息。
5. 重启 Cline 应用更改。

JSON 示例：

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

API 密钥安全建议：
始终使用环境变量存储敏感密钥。将密钥放入配置的 env 字段，如上述示例所示。切勿将密钥硬编码在源码文件中。

在流程中如何使用本 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，首先将 MCP 组件添加到流程中，并与您的 AI agent 进行连接：

点击 MCP 组件，打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI agent 即可作为工具使用该 MCP，访问其全部功能与能力。请记得将 "bing-search" 更改为您实际 MCP 服务器的名称，并替换为您自己的 MCP 服务器 URL。

概览

我们的看法

Bing 搜索 MCP 服务器为 Bing 搜索 API 提供了专注的集成，是 AI 助手需要实时信息与内容时的宝贵资源。但文档在提示词模板和资源定义方面不够完善。该工具的安全实践与跨平台支持表现优秀。整体来说，它在核心功能上表现稳健，但若能补充更完善的 MCP 特性支持将更为理想。

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