Servidor MCP de Search1API

Lengua china

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona funcionalidad de búsqueda y rastreo mediante Search1API.

Prerrequisitos

• Node.js >= 18.0.0

• Una clave API Search1API válida (consulte la Guía de configuración a continuación para saber cómo obtenerla y configurarla)

Instalación (Independiente/General)

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/fatwang2/search1api-mcp.git cd search1api-mcp

2. Configurar la clave API: Antes de compilar, debe proporcionar su clave API de Search1. Consulte la sección "Guía de configuración" a continuación para conocer los diferentes métodos (por ejemplo, usar un archivo .env o variables de entorno).

3. Instalar dependencias y compilar:

   npm install npm run build

   Nota: Si utiliza el método de archivo

Uso (autónomo/general)

Asegúrese de que su clave API esté configurada (consulte la Guía de configuración ).

Iniciar el servidor:

El servidor estará entonces listo para aceptar conexiones de clientes MCP.

Guía de configuración

1. Obtener la clave API de Search1

1. Regístrate en Search1API

2. Obtén tu clave API desde tu panel de control.

2. Configurar la clave API

Debes poner tu clave API a disposición del servidor. Elige uno de los siguientes métodos:

Método A: Archivo

Este método es necesario si se integra con la versión actual de LibreChat (consulte la sección específica a continuación).

1. En el directorio raíz del proyecto search1api-mcp , cree un archivo llamado .env :

   # In the search1api-mcp directory echo "SEARCH1API_KEY=your_api_key_here" > .env

2. Reemplace your_api_key_here con su clave real.

3. Asegúrese de que este archivo exista antes de ejecutar npm install && npm run build .

Método B: Variable de entorno (solo independiente)

Establezca la variable de entorno SEARCH1API_KEY antes de iniciar el servidor.

Método C: Configuración del cliente MCP (avanzada)

Algunos clientes MCP permiten especificar variables de entorno directamente en su configuración. Esto resulta útil para clientes como Cursor, extensiones de VS Code, etc.

Nota para usuarios de LibreChat: Debido a las limitaciones actuales de LibreChat, se requiere el método A (archivo .env del proyecto). Consulte la sección de integración a continuación para obtener instrucciones completas.

Integración con LibreChat (Docker)

Esta sección detalla los pasos necesarios para la integración con LibreChat a través de Docker.

Descripción general:

1. Clone el repositorio de este servidor en una ubicación accesible mediante su docker-compose.yml de LibreChat.

2. Configure la clave API requerida utilizando el método de archivo dentro del directorio de este servidor.

3. Construye este servidor.

4. Indique a LibreChat cómo ejecutar este servidor editando librechat.yaml .

5. Asegúrese de que el código del servidor compilado esté disponible dentro del contenedor LibreChat a través de un enlace de volumen Docker.

6. Reinicie LibreChat.

Paso a paso:

1. Clonar el repositorio: Dirígete al directorio de tu equipo host donde administras los servicios externos de LibreChat (suele estar junto a docker-compose.yml ). Una ubicación común es el directorio dedicado a mcp-server .

   # Example: Navigate to where docker-compose.yml lives, then into mcp-server cd /path/to/your/librechat/setup/mcp-server git clone https://github.com/fatwang2/search1api-mcp.git

2. Navegue hasta el directorio del servidor:

   cd search1api-mcp

3. Configurar la clave API (método de archivo

   # Create the .env file echo "SEARCH1API_KEY=your_api_key_here" > .env # IMPORTANT: Replace 'your_api_key_here' with your actual Search1API key

4. Instalar dependencias y compilar: este paso compila el código del servidor en el directorio build .

   npm install npm run build

5. Configurar Edite el archivo principal librechat.yaml para indicarle a LibreChat cómo ejecutar este servidor MCP. Agregue una entrada en mcp_servers :

   # In your main librechat.yaml mcp_servers: # You can add other MCP servers here too search1api: # Optional: Display name for the server in LibreChat UI # name: Search1API Tools # Command tells LibreChat to use 'node' command: node # Args specify the script for 'node' to run *inside the container* args: - /app/mcp-server/search1api-mcp/build/index.js

   • La ruta args ( /app/... ) es la ubicación dentro del contenedor de la API de LibreChat donde se accederá al servidor compilado (gracias al enlace de volumen en el siguiente paso).

6. Configurar la vinculación de volúmenes de Docker: Edite su docker-compose.yml (o, más probablemente, su docker-compose.override.yml ) para asignar el directorio search1api-mcp desde su equipo host al contenedor de la API de LibreChat. Busque la sección volumes: para el servicio api: :

   # In your docker-compose.yml or docker-compose.override.yml services: api: # ... other service config ... volumes: # ... other volumes likely exist here ... # Add this volume bind: - ./mcp-server/search1api-mcp:/app/mcp-server/search1api-mcp

   • Ruta del host ( Esta es la ruta en tu equipo host correspondiente a la ubicación del archivo docker-compose.yml . Ajústala si clonaste el repositorio en otro lugar.

   • Ruta del contenedor ( Esta es la ruta dentro del contenedor. Debe coincidir con la estructura de directorios utilizada en la ruta args``librechat.yaml .

7. Reinicie LibreChat: aplique los cambios reconstruyendo (si modificó docker-compose.yml ) y reiniciando su pila de LibreChat.

   docker compose down && docker compose up -d --build # Or: docker compose restart api (if only librechat.yaml changed)

Ahora, el servidor Search1API debería estar disponible como proveedor de herramientas dentro de LibreChat.

Características

• Funcionalidad de búsqueda web

• Funcionalidad de búsqueda de noticias

• Extracción de contenido de páginas web

• Extracción del mapa del sitio web

• Pensamiento profundo y resolución de problemas complejos con DeepSeek R1

• Integración perfecta con Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Cline y otros clientes MCP

Herramientas

1. Herramienta de búsqueda

• Nombre: search

• Descripción: Busque en la web usando Search1API

• Parámetros:

  • query (obligatoria): Consulta de búsqueda en lenguaje natural. Sea específico y conciso para obtener mejores resultados.

  • max_results (opcional, predeterminado: 10): Número de resultados a devolver

  • search_service (opcional, predeterminado: "google"): servicio de búsqueda a utilizar (google, bing, duckduckgo, yahoo, x, reddit, github, youtube, arxiv, wechat, bilibili, imdb, wikipedia)

  • crawl_results (opcional, valor predeterminado: 0): Número de resultados a rastrear para el contenido completo de la página web

  • include_sites (opcional): Lista de sitios para incluir en la búsqueda

  • exclude_sites (opcional): Lista de sitios para excluir de la búsqueda

  • time_range (opcional): rango de tiempo para los resultados de búsqueda ("día", "mes", "año")

2. Herramienta de noticias

• Nombre: news

• Descripción: Busque artículos de noticias utilizando Search1API

• Parámetros:

  • query (obligatoria): Consulta de búsqueda en lenguaje natural. Sea específico y conciso para obtener mejores resultados.

  • max_results (opcional, predeterminado: 10): Número de resultados a devolver

  • search_service (opcional, predeterminado: "bing"): servicio de búsqueda a utilizar (google, bing, duckduckgo, yahoo, hackernews)

  • crawl_results (opcional, valor predeterminado: 0): Número de resultados a rastrear para el contenido completo de la página web

  • include_sites (opcional): Lista de sitios para incluir en la búsqueda

  • exclude_sites (opcional): Lista de sitios para excluir de la búsqueda

  • time_range (opcional): rango de tiempo para los resultados de búsqueda ("día", "mes", "año")

3. Herramienta de rastreo

• Nombre: crawl

• Descripción: Extraer contenido de una URL usando Search1API

• Parámetros:

  • url (obligatorio): URL para rastrear

4. Herramienta de mapa del sitio

• Nombre: sitemap

• Descripción: Obtener todos los enlaces relacionados desde una URL

• Parámetros:

  • url (obligatorio): URL para obtener el mapa del sitio

5. Herramienta de razonamiento

• Nombre: reasoning

• Descripción: Una herramienta para el pensamiento profundo y la resolución de problemas complejos con un modelo deepseek r1 rápido y capacidad de búsqueda web (puede cambiar a cualquier otro modelo en el sitio web search1api, pero la velocidad no está garantizada)

• Parámetros:

  • content (obligatorio): La pregunta o problema que necesita una reflexión profunda.

6. Herramienta de tendencias

• Nombre: trending

• Descripción: Obtenga temas de tendencia de plataformas populares

• Parámetros:

  • search_service (obligatorio): especifica la plataforma para obtener los temas en tendencia (github, hackernews)

  • max_results (opcional, valor predeterminado: 10): número máximo de elementos de tendencia que se devolverán

Historial de versiones

• v0.2.0: Se agregó soporte .env de respaldo para la integración de LibreChat y dependencias actualizadas.

• v0.1.8: Se agregaron los servicios de búsqueda X(Twitter) y Reddit

• v0.1.7: Se agregó la herramienta de tendencias para GitHub y Hacker News

• v0.1.6: Se agregó el servicio de búsqueda de Wikipedia

• v0.1.5: Se agregaron nuevos parámetros de búsqueda (include_sites, exclude_sites, time_range) y nuevos servicios de búsqueda (arxiv, wechat, bilibili, imdb)

• v0.1.4: Se agregó una herramienta de razonamiento con deepseek r1 y se actualizó la guía de configuración de Cursor y Windsurf

• v0.1.3: Se agregó la funcionalidad de búsqueda de noticias

• v0.1.2: Se agregó la funcionalidad del mapa del sitio

• v0.1.1: Se agregó funcionalidad de rastreo web

• v0.1.0: Versión inicial con funcionalidad de búsqueda

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.