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.

Related MCP server: MCP Server for Dify AI

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 código

  • security_practices : Pautas de implementación de seguridad

  • code_review : Análisis y mejoras del código

  • api_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 asistente

  • format (cadena): preferencia de formato de salida

  • include_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

1. Clonar el repositorio

2. Instalar dependencias:

3. Construir el proyecto:

4. Ejecutar en modo de desarrollo:

Publicación

El proyecto utiliza conjuntos de cambios para la gestión de versiones. Para publicar:

1. Crear un conjunto de cambios:

2. Versionar el paquete:

3. 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