AI导哈

AI搜索服务器

一个集成Perplexity AI API的MCP服务器实现，提供多种模型选项的高级搜索功能。

  • by mkusaka
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  • 更新于
在 GitHub 查看 mkusaka/mcp-server-perplexity

使用说明

困惑AI MCP服务器

MCP服务器实现集成了困惑AI的API，提供了具有多种模型选项的高级搜索功能。

特性

  • 使用困惑AI的模型进行搜索
  • 支持所有官方声纳型号
  • 可配置的结果计数
  • 详细的错误处理和记录
  • MCP检查器兼容

可用型号

  • 声纳推理pro（127k上下文）
  • 声纳推理（127k上下文）
  • 声纳专业版（200k环境）
  • 声纳（127k环境）

安装

pnpm install
pnpm build

配置

API密钥

  1. 注册一个 困惑AI账户
  2. 从仪表板获取API密钥
  3. 设置环境变量：
export PERPLEXITY_API_KEY=your_api_key_here

用法

直接执行

node dist/index.js
# or if you made it executable
./dist/index.js

发展

pnpm dev

MCP检验员测试

pnpm inspect

工具参考

困惑研究

使用Perplexity AI的模型进行搜索。

参数：

  • query （字符串，必填）：搜索查询
  • model （字符串，可选）：要使用的型号（默认：“声纳”）
    • 可用选项：声纳推理pro、声纳推理、声纳pro、声纳
  • count （数字，可选）：结果数量（1-10，默认值：5）

发展

项目结构

src/perplexity/
├── index.ts        # Main server implementation
├── lib/
│   └── logger.ts   # Logging configuration
└── adr.md         # Architectural decisions

日志记录

日志被写入 perplexity-mcp.log 在项目根目录中。

许可证

麻省理工学院

贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建功能分支
  3. 提交您的更改
  4. 推到分支
  5. 创建新的Pull请求

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