Perplejidad avanzada MCP

insignia de herrería

Descripción general

Perplexity Advanced MCP es un paquete de integración avanzado que aprovecha las API de OpenRouter y Perplexity para ofrecer capacidades mejoradas de procesamiento de consultas. Con una interfaz de línea de comandos intuitiva y un cliente API robusto, este paquete facilita interacciones fluidas con modelos de IA para consultas simples y complejas.

Related MCP server: Perplexity MCP Server

Comparación con perplejidad-mcp

Si bien perplexity-mcp proporciona una funcionalidad básica de búsqueda web mediante la API de Perplexity AI, Perplexity Advanced MCP ofrece varias funciones adicionales:

Compatibilidad con múltiples proveedores: admite las API de Perplexity y OpenRouter , lo que le brinda flexibilidad para elegir su proveedor.
Optimización del tipo de consulta: distingue entre consultas simples y complejas, optimizando el costo y el rendimiento.
Compatibilidad con archivos adjuntos: permite incluir contenidos de archivos como contexto en sus consultas, lo que permite respuestas más precisas y contextuales.
Lógica de reintento mejorada: implementa mecanismos de reintento robustos para una mayor confiabilidad

En general, este es el MCP más adecuado para manejar bases de código cuando se integra con editores como Cline o Cursor .

Características

Cliente API unificado: admite las API de OpenRouter y Perplexity con modelos configurables para manejar consultas simples y complejas.
Interfaz de línea de comandos (CLI): administre la configuración de la clave API y ejecute el servidor MCP mediante Typer .
Procesamiento avanzado de consultas: incorpora procesamiento de archivos adjuntos, lo que le permite incluir datos contextuales en sus consultas.
Mecanismo de reintento robusto: utiliza Tenacity para la lógica de reintento para garantizar comunicaciones de API consistentes y confiables.
Registro personalizable: configuración de registro flexible para una depuración detallada y monitoreo del tiempo de ejecución.

Configuración óptima de IA

Para obtener la mejor experiencia con los asistentes de IA (por ejemplo, Cursor , Claude for Desktop ), recomiendo agregar la siguiente configuración a las instrucciones de su proyecto o reglas de IA:

<perplexity-advanced-mcp>
    <description>
        Perplexity is an LLM that can search the internet, gather information, and answer users' queries.

        For example, let's suppose we want to find out the latest version of Python.
        1. You would search on Google.
        2. Then read the top two or three results directly to verify.

        Perplexity does that work for you.

        To answer a user's query, Perplexity searches, opens the top search results, finds information on those websites, and then provides the answer.

        Perplexity can be used with two types of queries: simple and complex. Choosing the right query type to fulfill the user's request is most important.
    </description>
    <simple-query>
        <description>
            It's cheap and fast. However, it's not suitable for complex queries. On average, it's more than 10 times cheaper and 3 times faster than complex queries.
            Use it for simple questions such as "What is the latest version of Python?"
        </description>
        <pricing>
            $1/M input tokens
            $1/M output tokens
        </pricing>
    </simple-query>

    <complex-query>
        <description>
            It's slower and more expensive. Compared to simple queries, it's on average more than 10 times more expensive and 3 times slower.
            Use it for more complex requests like "Analyze the attached code to examine the current status of a specific library and create a migration plan."
        </description>
        <pricing>
            $1/M input tokens
            $5/M output tokens
        </pricing>
    </complex-query>

    <instruction>
        When reviewing the user's request, if you find anything unexpected, uncertain, or questionable, **and you think you can get answer from the internet**, do not hesitate to use the "ask_perplexity" tool to consult Perplexity. However, if the internet is not required to satisfy users' request, it's meaningless to ask to perplexity.
        Since Perplexity is also an LLM, prompt engineering techniques are paramount.
        Remember the basics of prompt engineering, such as providing clear instructions, sufficient context, and examples
        Include as much context and relevant files as possible to smoothly fulfill the user's request. When adding files as attachments, make sure they are absolute paths.
    </instruction>
</perplexity-advanced-mcp>

Esta configuración ayuda a los asistentes de IA a comprender mejor cuándo y cómo utilizar la funcionalidad de búsqueda de Perplexity, optimizando tanto el costo como el rendimiento.

Uso

Instalación mediante herrería

Para instalar Perplexity Advanced MCP para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @code-yeongyu/perplexity-advanced-mcp --client claude

Inicio rápido con uvx

La forma más sencilla de ejecutar el servidor MCP es usando uvx :

uvx perplexity-advanced-mcp -o <openrouter_api_key> # or -p <perplexity_api_key>

También puede configurar las claves API mediante variables de entorno:

export OPENROUTER_API_KEY="your_key_here"
# or
export PERPLEXITY_API_KEY="your_key_here"

uvx perplexity-advanced-mcp

Nota:

Proporcionar claves API de OpenRouter y Perplexity simultáneamente generará un error
Cuando se proporcionan argumentos CLI y variables de entorno, los argumentos CLI tienen prioridad

La CLI está construida con Typer , lo que garantiza una experiencia de línea de comandos fácil de usar.

Herramienta de búsqueda de MCP

El paquete incluye una herramienta de búsqueda MCP integrada mediante la función ask_perplexity . Admite consultas simples y complejas y procesa archivos adjuntos para proporcionar contexto adicional.

Consultas simples: proporciona respuestas rápidas y eficientes.
Consultas complejas: realiza razonamientos detallados y admite archivos adjuntos con formato XML.

Configuración

Claves API: configure OPENROUTER_API_KEY o PERPLEXITY_API_KEY a través de opciones de línea de comandos o variables de entorno.
Selección de modelo: la configuración (en src/perplexity_advanced_mcp/config.py ) asigna tipos de consulta a modelos específicos:
- OpenRouter
  - Consultas simples: perplexity/sonar
  - Consultas complejas: perplexity/sonar-reasoning
- Perplejidad
  - Consultas simples: sonar-pro
  - Consultas complejas: sonar-reasoning-pro

Antecedentes y filosofía del desarrollo

Este proyecto surgió de mi curiosidad y experimentación personal. Siguiendo la reciente tendencia de "codificación vibrante" , más del 95% del código se escribió con Cline + Cursor IDE. Dicen que "hablar es fácil, enséñame el código"; bueno, con la magia de voz a texto de Wispr Flow , ¡literalmente solo hablé y el código apareció! La mayor parte del desarrollo se realizó diciendo cosas como "Escríbeme el código para xyz, corrige el error aquí xy z" y presionando Enter. Sorprendentemente, crear este proyecto completamente funcional me llevó menos de unas horas.

Desde el andamiaje del proyecto hasta la estructura de archivos, todo se escribió y revisó mediante LLM. Incluso el flujo de trabajo de GitHub Actions para la publicación en PyPI y el proceso de aprobación de versiones se gestionaron mediante Cursor. Como desarrolladora, mi función era:

Iniciar y detener el servidor MCP para ayudar a la IA a realizar pruebas adecuadas
Copiar y proporcionar registros de errores cuando ocurrieron problemas
Encontrar y proporcionar documentación y ejemplos del SDK de Python MCP en Internet
Solicitar modificaciones para el código que no parecía correcto

En el mundo actual, donde muchas cosas se pueden automatizar y reemplazar, espero que este MCP ayude a desarrolladores como tú a descubrir valor más allá de escribir código. Espero que esta herramienta te ayude a convertirte en un desarrollador de la nueva era capaz de tomar decisiones y reflexionar sobre temas de mayor nivel.

Desarrollo

Para contribuir o modificar este paquete:

1. Clonar el repositorio:

gh repo clone code-yeongyu/perplexity-advanced-mcp

2. Instalar dependencias:

uv sync

3. Contribuir:

¡Agradecemos sus contribuciones! Por favor, sigan las pautas de estilo y envío de código existentes.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT.

Perplexity Advanced MCP