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AI搜索MCP服务器

一个模型上下文协议（MCP）服务器，通过Higress的AI搜索功能提供实时搜索引擎结果，增强AI模型的响应能力。

  • by cr7258
  • Python
  • 本地部署
  • 5 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 cr7258/higress-ai-search-mcp-server

使用说明

Higress AI搜索MCP服务器

概述

模型上下文协议（MCP）服务器，提供AI搜索工具，通过各种搜索引擎的实时搜索结果增强AI模型响应 离开 人工智能搜索 功能。

演示

克莱恩

https://github.com/user-attachments/assets/60a06d99-a46c-40fc-b156-793e395542bb

克劳德桌面

https://github.com/user-attachments/assets/5c9e639f-c21c-4738-ad71-1a88cc0bcb46

特性

  • 网络搜索：谷歌、必应、Quark-用于一般网络信息
  • 学术搜索：Arxiv-用于科学论文和研究
  • 内部知识搜索

先决条件

配置

可以使用环境变量配置服务器：

  • HIGRESS_URL（可选）：Higress服务的URL（默认值： http://localhost:8080/v1/chat/completions).
  • MODEL（必填）：用于生成响应的LLM模型。
  • INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES（可选）：内部知识库的描述。

选项1：使用uvx

使用uvx将自动从PyPI安装包，无需在本地克隆存储库。

{
  "mcpServers": {
    "higress-ai-search-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "higress-ai-search-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "HIGRESS_URL": "http://localhost:8080/v1/chat/completions",
        "MODEL": "qwen-turbo",
        "INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES": "Employee handbook, company policies, internal process documents"
      }
    }
  }
}

方案2：在当地发展中使用紫外线

使用uv需要在本地克隆存储库并指定源代码的路径。

{
  "mcpServers": {
    "higress-ai-search-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/src/higress-ai-search-mcp-server",
        "run",
        "higress-ai-search-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "HIGRESS_URL": "http://localhost:8080/v1/chat/completions",
        "MODEL": "qwen-turbo",
        "INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES": "Employee handbook, company policies, internal process documents"
      }
    }
  }
}

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

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