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
Integrates with Perplexity's AI API to provide advanced chat completion capabilities with specialized prompt templates for various use cases like technical documentation generation, security analysis, code review, and API documentation.
búsqueda de perplejidad mcp
⚠️ Aviso
Este repositorio ya no se mantiene.
La funcionalidad de esta herramienta ahora está disponible en mcp-omnisearch , que combina múltiples herramientas MCP en un paquete unificado.
Utilice mcp-omnisearch en su lugar.
Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para integrar la API de IA de Perplexity con LLM. Este servidor ofrece funciones avanzadas de finalización de chat con plantillas de mensajes especializados para diversos casos de uso.
Características
- 🤖 Finalización avanzada de chat usando los modelos de IA de Perplexity
- 📝 Plantillas de indicaciones predefinidas para escenarios comunes:
- Generación de documentación técnica
- Análisis de las mejores prácticas de seguridad
- Revisión y mejoras del código
- Documentación de la API en formato estructurado
- 🎯 Soporte de plantillas personalizadas para casos de uso especializados
- 📊 Múltiples formatos de salida (texto, markdown, JSON)
- 🔍 Inclusión opcional de URL de origen en las respuestas
- ⚙️ Parámetros del modelo configurables (temperatura, tokens máximos)
- 🚀 Soporte para varios modelos de Perplexity, incluidos Sonar y LLaMA
Configuración
Este servidor requiere configuración a través de su cliente MCP. A continuación, se muestran ejemplos para diferentes entornos:
Configuración de Cline
Agregue esto a su configuración de Cline MCP:
Escritorio Claude con configuración WSL
Para entornos WSL, agregue esto a su configuración de Claude Desktop:
Variables de entorno
El servidor requiere la siguiente variable de entorno:
PERPLEXITY_API_KEY
: Su clave API de Perplexity (obligatoria)
API
El servidor implementa una única herramienta MCP con parámetros configurables:
finalización del chat
Genere finalizaciones de chat utilizando la API de Perplexity con soporte para plantillas de indicaciones especializadas.
Parámetros:
messages
(matriz, obligatorio): Matriz de objetos de mensaje con:role
(cadena): 'sistema', 'usuario' o 'asistente'content
(cadena): El contenido del mensaje
prompt_template
(cadena, opcional): Plantilla predefinida para utilizar:technical_docs
: Documentación técnica con ejemplos de códigosecurity_practices
: Pautas de implementación de seguridadcode_review
: Análisis y mejoras del códigoapi_docs
: documentación de la API en formato JSON
custom_template
(objeto, opcional): Plantilla de mensaje personalizada con:system
(cadena): Mensaje del sistema para el comportamiento del asistenteformat
(cadena): preferencia de formato de salidainclude_sources
(booleano): si se deben incluir fuentes
format
(cadena, opcional): 'texto', 'markdown' o 'json' (predeterminado: 'texto')include_sources
(booleano, opcional): incluye URL de origen (valor predeterminado: falso)model
(cadena, opcional): modelo de perplejidad a utilizar (predeterminado: 'sonar')temperature
(número, opcional): Aleatoriedad de salida (0-1, predeterminado: 0,7)max_tokens
(número, opcional): longitud máxima de respuesta (predeterminado: 1024)
Desarrollo
Configuración
- Clonar el repositorio
- Instalar dependencias:
- Construir el proyecto:
- Ejecutar en modo de desarrollo:
Publicación
El proyecto utiliza conjuntos de cambios para la gestión de versiones. Para publicar:
- Crear un conjunto de cambios:
- Versionar el paquete:
- Publicar en npm:
Contribuyendo
¡Agradecemos sus contribuciones! No dude en enviar una solicitud de incorporación de cambios.
Licencia
Licencia MIT: consulte el archivo LICENCIA para obtener más detalles.
Expresiones de gratitud
- Construido sobre el Protocolo de Contexto Modelo
- Desarrollado por Perplexity SONAR
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Tools
Permite la integración de la API de inteligencia artificial de Perplexity con LLM, lo que brinda una finalización de chat avanzada mediante el uso de plantillas de indicaciones especializadas para tareas como documentación técnica, revisión de código y documentación de API.