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Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

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by kagisearch
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Python
Hybrid

Kagi MCPサーバー

セットアップ手順

検索以外のツールのみを使用する場合を除き、作業を開始する前に検索APIへのアクセス権があることを確認してください。現在クローズドベータ版であり、リクエストベースで提供されています。招待をご希望の方は support@kagi.com までご連絡ください。

まず uv をインストールしてください。

MacOS/Linux:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Smithery経由でのインストール

または、Smithery を使用してClaude Desktop用のKagiをインストールすることもできます：

npx -y @smithery/cli install kagimcp --client claude

OpenAIでのセットアップ

Codex CLI

codex cli にKagi MCPサーバーを追加するには、以下のコマンドを使用する必要があります：

codex mcp add kagi --env KAGI_API_KEY=<YOUR_API_KEY_HERE> -- uvx kagimcp

これにより設定が ~/.codex/config.toml に書き込まれます。APIキーの更新やローテーションが必要な場合は、再度 codex を実行する前にそこでキーを更新してください。

Codex CLIには独自の組み込み検索（--search フラグ）が付属していますが、デフォルトでは無効になっています。検索とKagiの競合を避けるため、有効にしないでください。

Claudeでのセットアップ

Claude Desktop

// claude_desktop_config.json
// Can find location through:
// Hamburger Menu -> File -> Settings -> Developer -> Edit Config
{
  "mcpServers": {
    "kagi": {
      "command": "uvx",
      "args": ["kagimcp"],
      "env": {
        "KAGI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
        "KAGI_SUMMARIZER_ENGINE": "YOUR_ENGINE_CHOICE_HERE" // Defaults to "cecil" engine if env var not present
      }
    }
  }
}

Claude Code

以下のコマンドでKagi MCPサーバーを追加します（要約エンジンの設定はオプションです）：

claude mcp add kagi -e KAGI_API_KEY="YOUR_API_KEY_HERE" KAGI_SUMMARIZER_ENGINE="YOUR_ENGINE_CHOICE_HERE" -- uvx kagimcp

これでClaude CodeがKagi MCPサーバーを使用できるようになります。ただし、Claude Codeにはデフォルトで独自のウェブ検索機能が付属しており、Kagiと競合する可能性があります。Claude Codeの設定ファイル (~/.claude/settings.json) に以下を記述することで、Claudeのウェブ検索機能を無効にできます：

{
  "permissions": {
    "deny": [
      "WebSearch"
    ]
  }
}

ツールの使用が必要なクエリの実行

e.g. 検索の場合は「Who was time's 2024 person of the year?」、要約の場合は「summarize this video: https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw」など。

デバッグ

実行:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx kagimcp

Related MCP server: sysauto Ask MCP Server

ローカル/開発環境のセットアップ手順

リポジトリのクローン

git clone https://github.com/kagisearch/kagimcp.git

依存関係のインストール

まず uv をインストールしてください。

MacOS/Linux:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

次に、MCPサーバーの依存関係をインストールします：

cd kagimcp

# Create virtual environment and activate it
uv venv

source .venv/bin/activate # MacOS/Linux
# OR
.venv/Scripts/activate # Windows

# Install dependencies
uv sync

Claude Desktopでのセットアップ

MCP CLI SDKを使用する場合

# `pip install mcp[cli]` if you haven't
mcp install /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kagimcp/src/kagimcp/server.py -v "KAGI_API_KEY=API_KEY_HERE"

手動で行う場合

# claude_desktop_config.json
# Can find location through:
# Hamburger Menu -> File -> Settings -> Developer -> Edit Config
{
  "mcpServers": {
    "kagi": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kagimcp",
        "run",
        "kagimcp"
      ],
      "env": {
        "KAGI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
        "KAGI_SUMMARIZER_ENGINE": "YOUR_ENGINE_CHOICE_HERE" // Defaults to "cecil" engine if env var not present
      }
    }
  }
}

ツールの使用が必要なクエリの実行

e.g. 検索の場合は「Who was time's 2024 person of the year?」、要約の場合は「summarize this video: https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw」など。

デバッグ

実行:

# If mcp cli installed (`pip install mcp[cli]`)
mcp dev /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kagimcp/src/kagimcp/server.py

# If not
npx @modelcontextprotocol/inspector \
      uv \
      --directory /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kagimcp \
      run \
      kagimcp

その後、http://localhost:5173 でMCP Inspectorにアクセスします。Inspectorの環境変数 KAGI_API_KEY にKagi APIキーを追加する必要がある場合があります。

高度な設定

  • ログレベルは環境変数 FASTMCP_LOG_LEVEL で調整可能です（例: FASTMCP_LOG_LEVEL="ERROR"）

  • 要約エンジンは環境変数 KAGI_SUMMARIZER_ENGINE を使用してカスタマイズできます（例: KAGI_SUMMARIZER_ENGINE="daphne"）

    • 各要約エンジンの詳細についてはこちらを参照してください

  • MCPへの接続には、より安全な方法が存在する可能性があります。ユーザーが詳細をこちらにまとめています

  • --http CLIオプションを使用して、ストリーム可能なHTTPトランスポートを有効にできます。--port および --host 引数と一緒に使用可能です。

Available Tools

2 tools
kagi_extractA

Extract the content of a web page as markdown using the Kagi Extract API. Use this to read the full content of a page when needed.

Inputs: url (required). Returns: result

kagi_search_fetchA

Fetch web results for a query using the Kagi Search API. Use for general search and when the user explicitly tells you to 'fetch' results/information. Results are numbered so that a user may refer to a result by a specific number.

Inputs: query (required), after, limit, before, +7 more. Returns: result

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

    Deploy Server
    One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

    TDQS

    A4.1/5.0

    Scored across 2 tools

    Disambiguation5/5

    Each tool has a clearly distinct purpose: one extracts page content, the other fetches search results. There is no overlap or ambiguity between them.

    Naming Consistency5/5

    Both tools follow a consistent 'kagi_' prefix combined with a verb_noun pattern ('extract' and 'search_fetch'), making naming predictable and clear.

    Tool Count3/5

    With only two tools, the set is minimal but still covers the core search and extract functionalities. However, it feels thin compared to typical MCP servers, which might offer more diverse operations.

    Completeness4/5

    The server provides the essential operations for its domain: searching and retrieving content. While additional tools like summarization could be useful, the current set is reasonably complete for basic tasks.

    Maintenance

    ActivityMaintained
    ResponsivenessMixed handling

    Resources

    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers

    • Perplexity MCP Server

      RossH121
      A
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      A
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      C
      maintenance
      An MCP server that enables Claude to perform web searches using Perplexity's API with intelligent model selection based on query intent and support for domain and recency filtering.
      6
      4
      MIT

    • kagi-server

      mikeysrecipes
      A
      license
      C
      quality
      D
      maintenance
      MCP server integrating the Kagi Search API to perform web searches using the kagi_search tool.
      1
      MIT

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