AI导哈

实时网络搜索API服务

Perplexity MCP服务器提供AI驱动的实时网络搜索服务，支持带引用来源的答案生成，适用于AI助手、研究问题解答和实时信息获取。

  • by AStheTECH
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Curious-Layer/cl-mcp-perplexity

使用说明

通过实时网络搜索、引用和人工智能推理来回答任何问题——所有这些都在一次通话中。

一个模型上下文协议（MCP）服务器，公开了困惑人工智能的API，用于实时网络搜索和引用来源的对话查询。

概述

困惑MCP服务器提供基于人工智能的网络搜索，并有可靠的引用支持：

  • 查询实时网络，获取LLM综合答案和源引用
  • 控制响应长度、温度和底层搜索模型
  • 浏览可用的困惑模型，为每个任务选择合适的功能

非常适合：

  • 让AI助手访问时事、新闻和实时信息
  • 回答需要模型训练截止日期之外的最新事实的研究问题
  • 通过引用、可验证的网络资源丰富人工智能工作流程

工具

health_check — Check server readiness

返回一个状态对象，确认服务器正在运行且可访问。

输入： （无）

输出：

{
  "status": "ok",
  "server": "CL Perplexity MCP Server"
}
search — Search the web with Perplexity AI

向Perplexity的在线搜索模型发送查询，并返回LLM生成的答案，其中包含来自实时网络资源的引用。

输入：

- `query`       (string, required)  — Search query to look up on the web
- `model`       (string, optional)  — Model to use (default: llama-3.1-sonar-small-128k-online)
- `max_tokens`  (integer, optional) — Maximum tokens in the response, 1–4096
- `temperature` (float, optional)   — Sampling temperature 0–2; higher = more creative (default: model default)

输出：

{
  "success": true,
  "query": "latest AI research papers 2025",
  "response": "Recent AI research has focused on...",
  "model": "llama-3.1-sonar-small-128k-online",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 12,
    "completion_tokens": 320,
    "total_tokens": 332
  }
}
get_models — List available Perplexity models

返回通过困惑API可用的所有模型，分为在线（网络搜索）和离线（非搜索）类别。

输入： （无）

输出：

{
  "success": true,
  "total_models": 6,
  "online_models": [
    "llama-3.1-sonar-small-128k-online",
    "llama-3.1-sonar-large-128k-online",
    "llama-3.1-sonar-huge-128k-online"
  ],
  "other_models": [
    "llama-3.1-sonar-small-128k-chat",
    "llama-3.1-sonar-large-128k-chat"
  ],
  "all_models": [...]
}

API参数参考

Model Selection

在线模特 （包括实时网络搜索）：

  • llama-3.1-sonar-small-128k-online --快速、经济高效；网络搜索的默认值
  • llama-3.1-sonar-large-128k-online --更高质量的答案，更彻底的搜索
  • llama-3.1-sonar-huge-128k-online --质量最好，最全面；最高成本

使用 get_models 要检索当前的完整列表，会定期添加新模型。

Generation Parameters
  • temperature --控制随机性； 0.0 对于集中的事实答案， 1.0+ 创意回应（范围：0-2）
  • max_tokens --上限响应长度；可用于控制成本和延迟（范围：1–4096）

获取您的困惑API密钥

Steps
  1. 去 困惑API设置
  2. 登录或创建困惑帐户
  3. 在...之下 API密钥，单击 +生成
  4. 复制生成的密钥——安全存储，不会再次显示

困惑的API使用是根据模型和令牌计数按每个请求计费的。在线模型在网络搜索中会消耗额外的积分。

故障排除

Missing or Invalid Headers
  • 原因： 请求头中未提供API密钥或格式不正确
  • 解决方案：
    1. 验证 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY 和 X-Mewcp-Credential-Id: CREDENTIAL-ID 标题存在
    2. 检查您的MewCP帐户中的API密钥是否处于活动状态
Insufficient Credits
  • 原因： API调用已超出您的请求限制
  • 解决方案：
    1. 在您的Curious Layer仪表板中检查信用使用情况
    2. 升级到付费计划或为更高的限额添加积分
    3. 联系支持部门进行信用调整
Credential Not Connected
  • 原因： 没有与您的帐户链接的困惑凭证
  • 解决方案：
    1. 首选 凭证 在您的MewCP仪表板中
    2. 添加您的困惑API密钥
    3. 使用正确的重试请求 X-Mewcp-Credential-Id 头球
Malformed Request Payload
  • 原因： JSON负载无效或缺少必填字段
  • 解决方案：
    1. 发送前验证JSON语法
    2. 确保 query 参数包含在内，并且是一个非空字符串
    3. 检查一下 temperature 介于0.0和2.0之间，并且 max_tokens 介于1和4096之间
Server Not Found
  • 原因： API终结点中的服务器名称不正确
  • 解决方案：
    1. 验证端点格式： {server-name}/mcp/{tool-name}
    2. 使用文档中正确的服务器名称
    3. 检查您的Curious Layer帐户中的可用服务器
Perplexity API Error
  • 原因： 上游困惑API返回错误
  • 解决方案：
    1. 检查困惑服务状态 困惑状态页面
    2. 验证您的API密钥是否有足够的信用用于所选模型
    3. 查看错误消息以了解具体详细信息（例如，超过速率限制、型号ID无效）
Resources

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