Skip to main content
Glama

Higress AI-Search MCP Server

by cr7258

Higress AI-Search MCP-сервер

Обзор

Сервер протокола контекста модели (MCP), предоставляющий инструмент поиска на основе ИИ для улучшения ответов модели ИИ с помощью результатов поиска в реальном времени из различных поисковых систем с помощью функции поиска Higress AI-Search .

Related MCP server: WebSearch-MCP

Демо

Клайн

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

Клод Десктоп

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

Функции

  • Поиск в Интернете : Google, Bing, Quark — для общей веб-информации.

  • Академический поиск : Arxiv — для научных работ и исследований

  • Внутренний поиск знаний

Предпосылки

  • uv для установки пакета.

  • Настройте Higress с плагином ai-search и плагином ai-proxy .

Конфигурация

Сервер можно настроить с помощью переменных среды:

  • HIGRESS_URL (необязательно): URL-адрес для службы Higress (по умолчанию: http://localhost:8080/v1/chat/completions ).

  • MODEL (обязательно): модель LLM, используемая для генерации ответов.

  • INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES (необязательно): Описание внутренних баз знаний.

Вариант 1: Использование uvx

Использование uvx автоматически установит пакет из PyPI, нет необходимости клонировать репозиторий локально.

{ "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" } } } }

Вариант 2: Использование УФ-излучения с локальной проявкой

Использование uv требует локального клонирования репозитория и указания пути к исходному коду.

{ "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" } } } }

Лицензия

Данный проект лицензирован по лицензии MIT — подробности см. в файле LICENSE .

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

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/cr7258/higress-ai-search-mcp-server'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server