Higress AI-Search MCPサーバー

概要

Higress ai-search機能を通じて、さまざまな検索エンジンからのリアルタイム検索結果を使用して AI モデルの応答を強化する AI 検索ツールを提供するモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバー。

デモ

クライン

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

クロードデスクトップ

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

特徴

インターネット検索: Google、Bing、Quark - 一般的なウェブ情報
学術検索：Arxiv - 科学論文と研究用
社内知識検索

前提条件

パッケージのインストール用のuv 。
ai-searchプラグインとai-proxyプラグインを使用して Higress を設定します。

構成

サーバーは環境変数を使用して設定できます。

HIGRESS_URL (オプション): Higress サービスの URL (デフォルト: http://localhost:8080/v1/chat/completions )。
MODEL (必須): 応答の生成に使用する LLM モデル。
INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES (オプション): 内部ナレッジベースの説明。

オプション1: uvxを使用する

uvx を使用すると、PyPI からパッケージが自動的にインストールされるため、リポジトリをローカルにクローンする必要はありません。

{
  "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"
      }
    }
  }
}

オプション2: ローカル開発でUVを使用する

uv を使用するには、リポジトリをローカルに複製し、ソースコードへのパスを指定する必要があります。

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

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security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Tools

ai_search

AI モデルが Higress を通じてリアルタイムのインターネット検索や知識検索を実行できるようにし、Google、Bing、Arxiv、内部知識ベースからの最新情報でモデル応答を強化できるようにするモデルコンテキストプロトコルサーバー。

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