Perplexity AI의 API를 사용하여 지능형 코드 분석 및 디버깅 기능을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. Claude 데스크톱 클라이언트와 원활하게 작동합니다.
지능형 오류 분석 : 근본 원인 분석을 통한 코딩 오류의 세부 분석
패턴 감지 : 일반적인 오류 패턴을 자동으로 인식하고 타겟 솔루션을 제공합니다.
종합 솔루션 : 다양한 구현 대안을 통한 단계별 수정
모범 사례 : 코딩 표준 및 오류 방지 팁 포함
Python 지원 : Python 유형 오류 및 일반적인 코딩 문제에 대한 특수 처리
Related MCP server: Perplexity MCP Server
다음과 같은 질문을 해보세요.
"내 Python 코드에서 이 TypeError를 수정해 주세요"
"이 오류 메시지의 원인은 무엇입니까?"
"이 코드를 어떻게 고치나요?"
타겟 분석을 위해 코드 조각을 포함하세요.
지엑스피1
서버는 다음을 제공합니다.
오류의 근본 원인 분석
코드 예제를 통한 단계별 솔루션
유사한 문제를 방지하기 위한 모범 사례
대체 구현 접근 방식
Node.js 18 이상
Perplexity AI API 키
# Using npm
npm install -g perplexity-mcp
# Or using the repository directly
npm install -g git+https://github.com/yourusername/perplexity-mcp.git저장소를 복제합니다.
git clone https://github.com/yourusername/perplexity-server.git
cd perplexity-server종속성 설치:
npm install글로벌하게 빌드하고 설치:
npm run build
npm install -g .Claude 데스크톱 구성 파일에 다음을 추가합니다.
MacOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows : %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"perplexity": {
"command": "perplexity-mcp",
"args": [],
"env": {
"PERPLEXITY_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}또는 소스에서 설치한 경우:
{
"mcpServers": {
"perplexity": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/perplexity-server/build/index.js"],
"env": {
"PERPLEXITY_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}API 키는 Claude의 데스크톱 구성 파일에 안전하게 저장됩니다.
키는 환경 변수로 서버에 전달됩니다.
민감한 데이터는 저장소에 저장되지 않습니다.
서버는 API 키가 Claude의 환경에서 제공될 것으로 예상합니다.
perplexity-server/
├── src/
│ └── index.ts # Main server implementation
├── package.json # Project configuration
└── tsconfig.json # TypeScript configurationnpm run build : 프로젝트 빌드
npm run watch : 변경 사항을 감시하고 자동으로 다시 빌드합니다.
npm run prepare : 패키지 게시를 준비합니다.
npm run inspector : 디버깅을 위해 MCP 검사기를 실행합니다.
저장소를 포크하세요
기능 브랜치를 생성합니다( git checkout -b feature/amazing-feature )
변경 사항을 커밋하세요( git commit -m 'Add some amazing feature' )
브랜치에 푸시( git push origin feature/amazing-feature )
풀 리퀘스트 열기
이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.
강력한 API를 제공하는 Perplexity AI 에게 감사드립니다.
모델 컨텍스트 프로토콜 로 구축됨
Search Perplexity for coding help
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| query | Yes | The error or coding question to analyze | |
| code | No | Code snippet to analyze (optional) | |
| language | No | Programming language of the code snippet (optional) | auto |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations exist, so the description carries full responsibility. It merely states the tool's purpose without disclosing behavioral traits like external dependencies, rate limits, or result format.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single concise sentence that efficiently conveys the tool's purpose with no unnecessary words.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Despite a simple schema, the description fails to explain output format or side effects. For a search tool, this is incomplete; agents need to know what the results look like.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, so the baseline is 3. The tool description adds no additional meaning beyond the schema, which is minimally adequate.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description 'Search Perplexity for coding help' clearly states the verb (search), resource (Perplexity), and domain (coding help). With no sibling tools, differentiation is not required.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
No guidance is provided on when to use this tool versus alternatives, nor any exclusions or context. The description only implies it is for coding help but does not elaborate.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
v0.1.0searchScored across 1 tool
Only one tool exists, so there is no risk of confusion between tools.
With a single tool named 'search', the naming is consistent and follows a verb_noun pattern.
A single tool is borderline for a server named 'Perplexity MCP Server', as it may imply broader capabilities, but it is reasonable for a focused search helper.
The tool covers the primary search function, but lacks additional features like filtering or retrieving different result types, leaving minor gaps.
Code intelligence for LLMs. Analyze, search, and retrieve code from any public git repository.
Persistent memory for Claude Code and Cursor. Stop re-explaining your project every session.
Connect Claude to Fathom meeting recordings, transcripts, and summaries
AI code review for GitHub PRs with an MCP autofix loop for Claude Code and Cursor
