Kagi MCP server
kagi-server MCP サーバー
Kagi API統合用のMCPサーバー
これは、Kagi Search APIを統合したTypeScriptベースのMCPサーバーです。以下の機能を提供することで、MCPのコアコンセプトを実証します。
Kagi の API を使用して Web 検索やその他の操作を実行するためのツール (現在プライベート ベータ版)
特徴
実装されたツール
kagi_search- Kagi を使用してウェブ検索を実行するクエリ文字列とオプションの制限をパラメータとして受け取ります
KagiのAPIから検索結果を返します
計画中のツール(まだ実装されていない)
kagi_summarize- ウェブページやテキストの要約を生成するkagi_fastgpt- Kagi の FastGPT を使用して迅速な応答を得るkagi_enrich- 特定のトピックに関するエンリッチされたニュース結果を取得します
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発達
依存関係をインストールします:
npm installサーバーを構築します。
npm run build自動リビルドを使用した開発の場合:
npm run watch環境設定
Kagi API キーを使用してルート ディレクトリに.envファイルを作成します。
KAGI_API_KEY=your_api_key_hereAPI キーを安全に保つために、 .gitignoreファイルに.env必ず追加してください。
インストール
Smithery経由でインストール
Smithery経由で Claude Desktop 用の Kagi Server を自動的にインストールするには:
npx @smithery/cli install kagi-server --client claudeClaude Desktop で使用するには、サーバー設定を追加します。
MacOS の場合: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"kagi-server": {
"command": "/path/to/kagi-server/build/index.js",
"env": {
"KAGI_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}デバッグ
MCPサーバーはstdio経由で通信するため、デバッグが困難になる場合があります。パッケージスクリプトとして提供されているMCP Inspectorの使用をお勧めします。
npm run inspectorインスペクターは、ブラウザでデバッグ ツールにアクセスするための URL を提供します。
使用法
サーバーが起動し、Claude Desktop に接続したら、Web 検索を実行できます。例:
クロードに質問します。「量子コンピューティングの最新の進歩に関する情報を検索できますか?」
Claude は、
kagi_searchツールを使用して、Kagi の API から結果を取得します。その後、Claude が検索結果を要約または分析します。
注意: 計画されているツール (summarize、fastgpt、enrich) はまだ実装されておらず、使用できません。
貢献
貢献を歓迎します!お気軽にプルリクエストを送信してください。貢献できる分野には以下が含まれます。
計画されたツール(要約、fastgpt、エンリッチ)の実装
エラー処理と入力検証の改善
ドキュメントと使用例の強化
ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。
ロードマップ
ウェブページとテキストの要約のための
kagi_summarizeツールを実装する迅速な対応のために
kagi_fastgptツールを実装するエンリッチされたニュース結果を取得するための
kagi_enrichツールを実装するエラー処理を改善し、より堅牢な入力検証を追加します
より包括的な使用例とドキュメントを追加する
Claude Desktopとnpxで簡単にインストールして使用できるように、パッケージをnpmに公開します。
Available Tools
1 toolkagi_searchC
Perform web search using Kagi
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| limit | No | ||
| query | Yes |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description carries full burden. It mentions 'Perform web search' which implies read-only behavior, but doesn't disclose any behavioral traits like rate limits, authentication needs, response format, or potential side effects. This leaves significant gaps for a tool with external dependencies.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is extremely concise—a single sentence with zero waste. It's front-loaded with the core purpose and efficiently communicates the essential function without unnecessary details.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given no annotations, no output schema, and low schema description coverage, the description is incomplete. It doesn't address behavioral aspects, parameter usage, or result expectations, making it inadequate for a tool that interacts with an external web search service.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 0%, so the description must compensate. It adds no meaning beyond the schema—doesn't explain what 'query' should contain, how 'limit' affects results, or any parameter nuances. The schema defines types and constraints, but the description offers no semantic context.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the action ('Perform web search') and the resource/service ('using Kagi'), which is specific and unambiguous. However, with no sibling tools mentioned, it cannot demonstrate differentiation from alternatives, so it doesn't reach the highest score.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides no guidance on when to use this tool versus alternatives, prerequisites, or any contextual limitations. It simply states what the tool does without offering usage instructions.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
1 tool update
v1.0.0- First observed
kagi_search
TDQS
Scored across 1 tool
With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools. The tool's purpose is clearly defined as performing web searches using Kagi, leaving no room for misselection.
A single tool inherently has perfect naming consistency, as there are no other tools to compare it against. The name 'kagi_search' follows a clear verb_noun pattern, but consistency cannot be assessed across a set of one.
A single tool is too few for a server that appears to be focused on web search functionality, as it lacks complementary operations like summarization, filtering, or handling search results. This minimal scope feels incomplete for the domain.
The tool surface is severely incomplete for a web search domain, as it only provides raw search capability without tools for processing, refining, or managing search results. This creates significant gaps that will limit agent effectiveness.
Maintenance
Related MCP Connectors
Web search, AI agent, and content extraction via You.com APIs
Web search for AI agents — one tool across 6 engines, routed to the cheapest + cached.
Web search and page-reading for AI agents. One-click OAuth connect, or a Caesar API key.
Search your knowledge bases from any AI assistant using hybrid RAG.
Related MCP Servers
- AlicenseCqualityDmaintenanceAllows the use of Kagi's API for web searching and content enrichment through methods like fastgpt, enrich/web, and enrich/news.32MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables integration with Kagi search engine services including web search, content summarization from URLs, and AI assistant conversations. Uses session tokens to access Kagi's search API, summarizer, and AI models directly within MCP-compatible applications.10 npm3MIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceProvides free web search and URL summarization using Kagi session tokens, compatible with any MCP client.284MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides web search capabilities to AI assistants using the Kagi search API, enabling parallel queries and formatted results.20 npm3MIT