Kagi MCP Server

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Integrations

  • Allows to search web using Kagi API, providing tools for web search (fastgpt), web content enrichment, and news enrichment

Servidor MCP de Kagi

Servidor MCP que permite realizar búsquedas en la web mediante la API de Kagi

Componentes

Recursos

El servidor implementa llamadas a métodos API :

  • fastgpt
  • enriquecer/web
  • enriquecer/noticias

Indicaciones

El servidor no proporciona ningún mensaje:

Herramientas

El servidor implementa varias herramientas:

  • ask_fastgpt para buscar en la web y encontrar una respuesta
  • enrich_web para enriquecer el contexto del modelo con contenido web
  • enrich_news para enriquecer el contexto del modelo con las últimas noticias

Configuración

Inicio rápido

Instalar

Instalación mediante herrería

Para instalar el servidor Kagi MCP para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install kagi-mcp --client claude

Escritorio de Claude

En MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

Desarrollo

Construcción y publicación

Para preparar el paquete para su distribución:

  1. Sincronizar dependencias y actualizar archivo de bloqueo:
uv sync
  1. Distribuciones de paquetes de compilación:
uv build

Esto creará distribuciones de origen y de rueda en el directorio dist/ .

  1. Publicar en PyPI:
uv publish

Nota: Deberás configurar las credenciales de PyPI a través de variables de entorno o indicadores de comando:

  • Token: --token o UV_PUBLISH_TOKEN
  • O nombre de usuario/contraseña: --username / UV_PUBLISH_USERNAME y --password / UV_PUBLISH_PASSWORD

Depuración

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory path_to_project run kagi-mcp

You must be authenticated.

A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

Permite el uso de la API de Kagi para la búsqueda web y el enriquecimiento de contenido a través de métodos como fastgpt, enrich/web y enrich/news.

  1. Components
    1. Resources
    2. Prompts
    3. Tools
  2. Configuration
    1. Quickstart
      1. Install
      2. Installing via Smithery
    2. Development
      1. Building and Publishing
      2. Debugging
    ID: rl6yu8g58l