Search1API MCP Server

Search1API MCP 服务器

中文詳細

使用 Search1API 提供搜索和爬网功能的模型上下文协议 (MCP) 服务器。

先决条件

• Node.js >= 18.0.0
• 有效的 Search1API API 密钥（请参阅下面的设置指南，了解如何获取和配置）

安装（独立/通用）

1. 克隆存储库：
   git clone https://github.com/fatwang2/search1api-mcp.git cd search1api-mcp
2. **配置 API 密钥：构建之前，您需要提供您的 Search1API 密钥。请参阅下方的“设置指南”**部分，了解不同的方法（例如，使用.env文件或环境变量）。
3. 安装依赖项并构建：
   npm install npm run build
   注意：如果使用项目的.env文件方法作为 API 密钥，请确保它在此步骤之前存在。

用法（独立/通用）

确保您的 API 密钥已配置（请参阅设置指南）。

启动服务器：

然后服务器将准备好接受来自 MCP 客户端的连接。

设置指南

1. 获取 Search1API 密钥

1. 在Search1API注册
2. 从您的仪表板获取您的 API 密钥。

2. 配置API密钥

您需要向服务器提供您的 API 密钥。请选择以下方法之一：

方法A：项目.env文件（推荐用于独立或LibreChat）

如果与当前版本的 LibreChat 集成，则需要此方法（请参阅下面的具体部分）。

1. 在search1api-mcp项目根目录中，创建一个名为.env的文件：
   # In the search1api-mcp directory echo "SEARCH1API_KEY=your_api_key_here" > .env
2. 将your_api_key_here替换为您的实际密钥。
3. 在运行npm install && npm run build之前，请确保此文件存在。

方法 B：环境变量（仅限独立版）

在启动服务器之前设置SEARCH1API_KEY环境变量。

方法 C：MCP 客户端配置（高级）

一些 MCP 客户端允许直接在其配置中指定环境变量。这对于 Cursor、VS Code 扩展等客户端非常有用。

LibreChat 用户须知：由于 LibreChat 目前的局限性，方法 A（项目.env文件）是必需的。请参阅下方专门的集成部分，了解完整说明。

与 LibreChat (Docker) 集成

本节详细介绍了通过 Docker 与 LibreChat 集成所需的步骤。

概述：

1. 将此服务器的存储库克隆到 LibreChat docker-compose.yml可访问的位置。
2. 使用此服务器目录中的项目.env文件方法配置所需的 API 密钥。
3. 构建此服务器。
4. 通过编辑librechat.yaml告诉 LibreChat 如何运行此服务器。
5. 确保构建的服务器代码可通过 Docker 卷绑定在 LibreChat 容器内使用。
6. 重新启动 LibreChat。

步骤：

1. **克隆存储库：**导航到主机上管理 LibreChat 外部服务的目录（通常与docker-compose.yml放在一起）。常见的位置是专用的mcp-server目录。
   # 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. 导航到服务器目录：
   cd search1api-mcp
3. 配置 API 密钥（项目.env文件方法 - LibreChat 必需）：
   # Create the .env file echo "SEARCH1API_KEY=your_api_key_here" > .env # IMPORTANT: Replace 'your_api_key_here' with your actual Search1API key
4. **安装依赖项并构建：**此步骤将服务器代码编译到build目录中。
   npm install npm run build
5. **配置librechat.yaml ：**编辑主librechat.yaml文件，指定 LibreChat 如何执行此 MCP 服务器。在mcp_servers下添加以下条目：
   # 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路径（ /app/... ）是 LibreChat API 容器内构建的服务器将被访问的位置（感谢下一步中的卷绑定）。
6. **配置 Docker 卷绑定：**编辑docker-compose.yml文件（或者更可能是docker-compose.override.yml文件），将search1api-mcp目录从主机映射到 LibreChat API 容器中。找到api:服务的volumes:部分：
   # 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
   • **主机路径 ( ./mcp-server/search1api-mcp )：**这是主机上相对于docker-compose.yml文件所在位置的路径。如果您将仓库克隆到其他地方，请调整此路径。
   • 容器路径（ :/app/mcp-server/search1api-mcp ）：这是容器内部的路径。它必须与librechat.yaml``args路径中使用的目录结构匹配。
7. **重新启动 LibreChat：**通过重建（如果您修改了docker-compose.yml ）并重新启动 LibreChat 堆栈来应用更改。
   docker compose down && docker compose up -d --build # Or: docker compose restart api (if only librechat.yaml changed)

现在，Search1API 服务器应该可以作为 LibreChat 中的工具提供商使用。

特征

• 网络搜索功能
• 新闻搜索功能
• 网页内容提取
• 网站站点地图提取
• 使用 DeepSeek R1 进行深度思考和解决复杂问题
• 与 Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cline 和其他 MCP 客户端无缝集成

工具

1. 搜索工具

• 名称： search
• 描述：使用 Search1API 搜索网页
• 参数：
  • query （必填）：使用自然语言进行搜索查询。为了获得更好的结果，请具体、简洁地填写。
  • max_results （可选，默认值：10）：返回的结果数
  • search_service （可选，默认值：“google”）：要使用的搜索服务（google、bing、duckduckgo、yahoo、x、reddit、github、youtube、arxiv、wechat、bilibili、imdb、wikipedia）
  • crawl_results （可选，默认值：0）：抓取完整网页内容的结果数
  • include_sites （可选）：要包含在搜索中的网站列表
  • exclude_sites （可选）：从搜索中排除的网站列表
  • time_range （可选）：搜索结果的时间范围（“日”、“月”、“年”）

2.新闻工具

• 名称： news
• 描述：使用 Search1API 搜索新闻文章
• 参数：
  • query （必填）：使用自然语言进行搜索查询。为了获得更好的结果，请具体、简洁地填写。
  • max_results （可选，默认值：10）：返回的结果数
  • search_service （可选，默认值：“bing”）：要使用的搜索服务（google、bing、duckduckgo、yahoo、hackernews）
  • crawl_results （可选，默认值：0）：抓取完整网页内容的结果数
  • include_sites （可选）：要包含在搜索中的网站列表
  • exclude_sites （可选）：从搜索中排除的网站列表
  • time_range （可选）：搜索结果的时间范围（“日”、“月”、“年”）

3. 爬网工具

• 名称： crawl
• 描述：使用 Search1API 从 URL 中提取内容
• 参数：
  • url （必填）：需要抓取的URL

4.网站地图工具

• 名称： sitemap
• 描述：从 URL 获取所有相关链接
• 参数：
  • url （必填）：获取站点地图的 URL

5.推理工具

• 名称： reasoning
• 描述：用于深度思考和解决复杂问题的工具，具有快速的 deepseek r1 模型和网络搜索能力（您可以在 search1api 网站中更改为任何其他模型，但速度无法保证）
• 参数：
  • content （必填）：需要深入思考的问题

6. 趋势工具

• 名称： trending
• 描述：从热门平台获取热门话题
• 参数：
  • search_service （必需）：指定从中获取热门话题的平台（github、hackernews）
  • max_results （可选，默认值：10）：返回的趋势项目的最大数量

版本历史记录

• v0.2.0：添加了对 LibreChat 集成的 fallback .env支持并更新了依赖项。
• v0.1.8：添加X（Twitter）和Reddit搜索服务
• v0.1.7：添加了 GitHub 和 Hacker News 的趋势工具
• v0.1.6：添加维基百科搜索服务
• v0.1.5：添加了新的搜索参数（include_sites、exclude_sites、time_range）和新的搜索服务（arxiv、wechat、bilibili、imdb）
• v0.1.4：添加了 deepseek r1 推理工具，并更新了 Cursor 和 Windsurf 配置指南
• v0.1.3：增加新闻搜索功能
• v0.1.2：添加了站点地图功能
• v0.1.1：增加了网页爬取功能
• v0.1.0：具有搜索功能的初始版本

执照

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