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 .

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 .

Higress AI-Search MCP Server

Integrations