remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Integrations
Provides configuration file location support for Claude Desktop on macOS
Search1API MCP 服务器
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)
- 克隆存储库:Copy
- **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)。 - 安装依赖项并构建:注意:如果使用项目的Copy
.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
- 在Search1API注册
- 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)。
- 在
search1api-mcp
项目根目录中,创建一个名为.env
的文件:Copy - 将
your_api_key_here
替换为您的实际密钥。 - 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:
- 将此服务器的存储库克隆到 LibreChat
docker-compose.yml
可访问的位置。 - 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。 - 构建此服务器。
- 通过编辑
librechat.yaml
告诉 LibreChat 如何运行此服务器。 - 确保构建的服务器代码可通过 Docker 卷绑定在 LibreChat 容器内使用。
- 重新启动 LibreChat。
步骤:
- **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。Copy - 导航到服务器目录:Copy
- 配置 API 密钥(项目
.env
文件方法 - LibreChat 必需):Copy - **安装依赖项并构建:**此步骤将服务器代码编译到
build
目录中。Copy - **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:Copyargs
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)。
- **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:Copy- **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。
- **主机路径 (
- **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。Copy
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
该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息,请参阅 LICENSE 文件。
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使用 Search1API 提供搜索和爬网功能的模型上下文协议 (MCP) 服务器。