Search1API MCP サーバー

中国語の文書

Search1API を使用して検索およびクロール機能を提供するモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー。

前提条件

• Node.js >= 18.0.0

• 有効な Search1API API キー (取得および設定方法については、以下のセットアップ ガイドを参照してください)

Related MCP server: WebSearch

インストール（スタンドアロン / 一般）

1. リポジトリをクローンします。

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

2. APIキーの設定：セクションをご覧ください。

3. 依存関係をインストールしてビルドします。

   npm install npm run build

   注: API キーにプロジェクトの

使用方法（スタンドアロン / 一般）

API キーが設定されていることを確認します (セットアップ ガイドを参照)。

サーバーを起動します。

これで、サーバーは MCP クライアントからの接続を受け入れる準備が整います。

セットアップガイド

1. Search1APIキーを取得する

1. Search1APIに登録する

2. ダッシュボードから API キーを取得します。

2. APIキーを設定する

APIキーをサーバーで利用できるようにする必要があります。以下のいずれかの方法を選択してください。

方法 A: プロジェクトの

このメソッドは、LibreChat の現在のバージョンと統合する場合に必要です (以下の特定のセクションを参照)。

1. search1api-mcpプロジェクトのルート ディレクトリに、 .envという名前のファイルを作成します。

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

2. your_api_key_here実際のキーに置き換えます。

3. npm install && npm run build実行する**前に、**このファイルが存在することを確認してください。

方法 B: 環境変数 (スタンドアロンのみ)

サーバーを起動する前に、 SEARCH1API_KEY環境変数を設定します。

方法 C: MCP クライアント構成 (詳細)

一部のMCPクライアントでは、設定内で環境変数を直接指定できます。これは、CursorやVS Code拡張機能などのクライアントで便利です。

LibreChatユーザーへの注意： LibreChatの現在の制限により、方法A（プロジェクトの.envファイル）が必須となります。詳細な手順については、以下の統合セクションをご覧ください。

LibreChat (Docker) との統合

このセクションでは、Docker 経由で LibreChat と統合するために必要な手順について詳しく説明します。

概要：

1. このサーバーのリポジトリを、LibreChat のdocker-compose.ymlからアクセスできる場所に複製します。

2. このサーバーのディレクトリ内のプロジェクトを使用して、必要な API キーを構成します。

3. このサーバーを構築します。

4. librechat.yamlを編集して、LibreChat にこのサーバーの実行方法を伝えます。

5. ビルドされたサーバー コードが Docker ボリューム バインドを介して LibreChat コンテナー内で使用できることを確認します。

6. LibreChatを再起動します。

ステップバイステップ:

1. リポジトリのクローン作成: LibreChatの外部サービスを管理しているホストマシン上のディレクトリ（通常はdocker-compose.ymlと同じディレクトリ）に移動します。一般的な場所は、専用のmcp-serverディレクトリです。

   # 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. サーバー ディレクトリに移動します。

   cd search1api-mcp

3. API キーを構成する (プロジェクト

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

4. **依存関係のインストールとビルド:**この手順では、サーバー コードをbuildディレクトリにコンパイルします。

   npm install npm run build

5. **librechat.yamlの設定:**メインのlibrechat.yamlファイルを編集し、LibreChat にこの MCP サーバーの実行方法を指定します。mcp_servers mcp_servers下に以下のエントリを追加します。

   # 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

   • argsパス ( /app/... ) は、構築されたサーバーがアクセスされる LibreChat API コンテナー内の場所です (次の手順のボリューム バインドによります)。

6. Dockerボリュームバインドの設定： docker-compose.yml （またはおそらくdocker-compose.override.yml ）を編集し、ホストマシンのsearch1api-mcpディレクトリをLibreChat APIコンテナにマッピングします。api api:サービスのvolumes:セクションを見つけます。

   # 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

   • **ホストパス ( ./mcp-server/search1api-mcp ):**これはdocker-compose.ymlファイルがある場所を基準としたホストマシン上の相対パスです。リポジトリを別の場所にクローンした場合は、この値を調整してください。

   • コンテナパス ( 。

7. LibreChat を再起動します。 ( docker-compose.yml変更した場合) 再構築して LibreChat スタックを再起動し、変更を適用します。

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

これで、Search1API サーバーは LibreChat 内でツール プロバイダーとして利用できるようになります。

特徴

• ウェブ検索機能

• ニュース検索機能

• ウェブページコンテンツの抽出

• ウェブサイトのサイトマップ抽出

• DeepSeek R1による深い思考と複雑な問題解決

• Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cline、その他のMCPクライアントとのシームレスな統合

ツール

1. 検索ツール

• 名前: search

• 説明: Search1API を使用してウェブを検索する

• パラメータ:

  • query （必須）: 自然言語で検索クエリを入力してください。より正確な結果を得るには、具体的かつ簡潔に記述してください。

  • max_results （オプション、デフォルト：10）：返される結果の数

  • search_service (オプション、デフォルト: "google"): 使用する検索サービス (google、bing、duckduckgo、yahoo、x、reddit、github、youtube、arxiv、wechat、bilibili、imdb、wikipedia)

  • crawl_results （オプション、デフォルト：0）：ウェブページ全体のコンテンツをクロールする結果の数

  • include_sites (オプション): 検索に含めるサイトのリスト

  • exclude_sites (オプション): 検索から除外するサイトのリスト

  • time_range (オプション): 検索結果の時間範囲 (「日」、「月」、「年」)

2. ニュースツール

• 名前: news

• 説明: Search1API を使用してニュース記事を検索する

• パラメータ:

  • query （必須）: 自然言語で検索クエリを入力してください。より正確な結果を得るには、具体的かつ簡潔に記述してください。

  • max_results （オプション、デフォルト：10）：返される結果の数

  • search_service (オプション、デフォルト: "bing"): 使用する検索サービス (google、bing、duckduckgo、yahoo、hackernews)

  • crawl_results （オプション、デフォルト：0）：ウェブページ全体のコンテンツをクロールする結果の数

  • include_sites (オプション): 検索に含めるサイトのリスト

  • exclude_sites (オプション): 検索から除外するサイトのリスト

  • time_range (オプション): 検索結果の時間範囲 (「日」、「月」、「年」)

3. クロールツール

• 名前: crawl

• 説明: Search1API を使用して URL からコンテンツを抽出します

• パラメータ:

  • url (必須): クロールするURL

4. サイトマップツール

• 名前: sitemap

• 説明: URLからすべての関連リンクを取得します

• パラメータ:

  • url (必須): サイトマップを取得するためのURL

5. 推論ツール

• 名前: reasoning

• 説明: 高速な DeepSeek R1 モデルと Web 検索機能を備えた、深い思考と複雑な問題解決のためのツールです (search1api Web サイトで他のモデルに変更できますが、速度は保証されません)

• パラメータ:

  • content （必須）: 深く考える必要がある質問または問題

6. トレンドツール

• 名前: trending

• 説明: 人気のプラットフォームからトレンドのトピックを取得します

• パラメータ:

  • search_service (必須): トレンドトピックを取得するプラットフォームを指定します (github、hackernews)

  • max_results （オプション、デフォルト：10）：返されるトレンドアイテムの最大数

バージョン履歴

• v0.2.0: LibreChat 統合のフォールバック.envサポートが追加され、依存関係が更新されました。

• v0.1.8: X(Twitter)とRedditの検索サービスを追加

• v0.1.7: GitHubとHacker Newsのトレンドツールを追加しました

• v0.1.6: Wikipedia検索サービスを追加

• v0.1.5: 新しい検索パラメータ（include_sites、exclude_sites、time_range）と新しい検索サービス（arxiv、wechat、bilibili、imdb）を追加しました

• v0.1.4: deepseek r1 の推論ツールを追加し、カーソルと Windsurf の設定ガイドを更新しました

• v0.1.3: ニュース検索機能を追加

• v0.1.2: サイトマップ機能を追加

• v0.1.1: ウェブクロール機能を追加

• v0.1.0: 検索機能付きの初期リリース

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。