Perplexity Ask MCP 服务器

“Perplexity Ask” MCP 服务器的作用

Perplexity Ask MCP 服务器是一个模型上下文协议（MCP）服务器实现，集成了 Sonar API，使 MCP 生态系统具备实时、全网研究能力。它将诸如 Claude 这样的 AI 助手与 Perplexity API 连接起来，让开发者和用户能够通过开发工作流直接进行实时网页搜索并获取最新信息。这种无缝集成使 AI 应用具备动态数据检索能力，可以在不离开 MCP 环境的情况下完成实时问答、研究和信息采集等任务。该服务器作为连接器，将 AI 助手与 Perplexity 的网页搜索能力桥接，为用户带来更智能、更互动的体验。

提示模板列表

文档或仓库未提及任何提示模板。

资源列表

文档或仓库未列出任何显式资源。

工具列表

• perplexity_ask
  • 与 Sonar API 对话，实现实时网页搜索。
  • 输入项:
    • messages（数组）：对话消息数组，每条包含：
      • role（字符串）：消息角色（如 system、user、assistant）
      • content（字符串）：消息内容

此 MCP 服务器的应用场景

• AI 助手实时网页搜索
  • 让 AI 助手（如 Claude）可以从网页实时获取和检索信息，支持对话中的最新研究和信息整合。
• 自动化问答
  • 使自动系统能够用最新的网页答案响应用户查询，提高聊天机器人和虚拟助手回复的准确性与相关性。
• 研究辅助
  • 便于开发者、研究者和知识工作者在开发环境中快速、全面地收集信息。
• 开发者工作流集成
  • 直接将网页搜索能力嵌入 Claude Desktop 和 Cursor 等工具，简化开发与研究任务。
• 知识增强
  • 为大模型补充外部最新数据，提升其处理需要近期或特定信息任务时的表现。

如何配置

Windsurf

文档中未提供 Windsurf 配置说明。

Claude

1. 准备工作：从这里下载 Claude Desktop。
2. 获取 Sonar API 密钥：注册 Sonar API 账号，生成您的 API 密钥。
3. 编辑配置文件：找到并编辑 claude_desktop_config.json（例如 vim ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json）。
4. 添加 MCP 服务器：插入如下 JSON 配置：

{
  "mcpServers": {
    "perplexity-ask": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "PERPLEXITY_API_KEY",
        "mcp/perplexity-ask"
      ],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

5. 保存并重启：保存配置并重启 Claude Desktop。
6. 验证配置：查找锤子图标，确保“perplexity-ask”工具已出现。

API 密钥安全：如上所示，将 PERPLEXITY_API_KEY 放在 env 字段内。

Cursor

1. 进入 Cursor 设置。
2. 进入 MCP 目录，点击“添加新的全局 MCP 服务器”。
3. 插入 MCP 服务器配置（与 Claude 配置相同的 JSON）。
4. 保存设置。
5. 验证集成：该工具应在可用工具列表中出现。

API 密钥安全：配置中使用 env 字段存放密钥。

Cline

文档中未提供 Cline 配置说明。

通用 NPX 配置示例

{
  "mcpServers": {
    "perplexity-ask": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "server-perplexity-ask"
      ],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

**注意：**请始终使用配置中的 env 字段来保护您的 API 密钥。

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到您的 FlowHunt 工作流中，请先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到您的 AI 智能体：

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

{
  "perplexity-ask": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI 智能体便可作为工具调用该 MCP，获得其全部功能和能力。请记得将 “perplexity-ask” 替换为实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。

总览

Roots 支持：未提及
采样支持：未提及

我们的观点

Perplexity Ask MCP 服务器专注于网页搜索与 LLM 工作流的集成，文档完善，但缺少提示模板和资源原语。对于 Claude 和 Cursor 的配置指导清晰，单一工具也很强大，适用于研究场景。总体来看，该仓库稳健且受欢迎，但 MCP 原语的广度有限。

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