Perplexity Advanced MCP

한국어

Обзор

Perplexity Advanced MCP — это расширенный пакет интеграции, который использует API OpenRouter и Perplexity для предоставления расширенных возможностей обработки запросов. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу командной строки и надежному клиенту API этот пакет обеспечивает бесперебойное взаимодействие с моделями ИИ как для простых, так и для сложных запросов.

Related MCP server: Perplexity MCP Server

Сравнение с perplexity-mcp

В то время как perplexity-mcp обеспечивает базовую функциональность веб-поиска с использованием API Perplexity AI, Perplexity Advanced MCP предлагает несколько дополнительных функций:

• Поддержка различных поставщиков: поддержка API Perplexity и OpenRouter , что дает вам гибкость в выборе поставщика

• Оптимизация типа запроса: различает простые и сложные запросы, оптимизируя затраты и производительность.

• Поддержка прикрепленных файлов: позволяет включать содержимое файлов в контекст ваших запросов, обеспечивая более точные и контекстные ответы.

• Улучшенная логика повторных попыток: реализует надежные механизмы повторных попыток для повышения надежности.

В целом, это наиболее подходящий MCP для обработки кодовых баз при интеграции с такими редакторами, как Cline или Cursor .

Функции

• Унифицированный API-клиент: поддерживает API OpenRouter и Perplexity с настраиваемыми моделями для обработки простых и сложных запросов.

• Интерфейс командной строки (CLI): управление конфигурацией ключа API и запуск сервера MCP с помощью Typer .

• Расширенная обработка запросов: включает обработку прикрепленных файлов, что позволяет включать в запросы контекстные данные.

• Надежный механизм повторных попыток: использует Tenacity для логики повторных попыток, чтобы гарантировать последовательную и надежную связь API.

• Настраиваемое ведение журнала: гибкая настройка ведения журнала для детальной отладки и мониторинга выполнения.

Оптимальная конфигурация ИИ

Для наилучшей работы с помощниками на основе ИИ (например, Cursor , Claude for Desktop ) я рекомендую добавить следующую конфигурацию в инструкции проекта или правила ИИ:

<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>

Такая конфигурация помогает помощникам на базе искусственного интеллекта лучше понимать, когда и как использовать функцию поиска Perplexity, оптимизируя как затраты, так и производительность.

Использование

Установка через Smithery

Чтобы автоматически установить Perplexity Advanced MCP для Claude Desktop через Smithery :

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

Быстрый старт с uvx

Самый простой способ запустить сервер MCP — использовать uvx :

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

Вы также можете настроить ключи API с помощью переменных среды:

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

uvx perplexity-advanced-mcp

Примечание:

• Предоставление ключей API OpenRouter и Perplexity одновременно приведет к ошибке

• Если указаны как аргументы CLI, так и переменные среды, аргументы CLI имеют приоритет.

Интерфейс командной строки создан на основе Typer , что обеспечивает удобный интерфейс командной строки.

Инструмент поиска MCP

Пакет включает в себя поисковый инструмент MCP, интегрированный через функцию ask_perplexity . Он поддерживает как простые, так и сложные запросы и обрабатывает прикрепленные файлы для предоставления дополнительного контекста.

• Простые запросы: обеспечивают быстрые и эффективные ответы.

• Сложные запросы: выполняет подробные рассуждения и поддерживает вложения файлов в формате XML.

Конфигурация

• Ключи API: настройте OPENROUTER_API_KEY или PERPLEXITY_API_KEY с помощью параметров командной строки или переменных среды.

• Выбор модели: конфигурация (в src/perplexity_advanced_mcp/config.py ) сопоставляет типы запросов с определенными моделями:

  • OpenRouter :

    • Простые запросы: perplexity/sonar

    • Сложные запросы: perplexity/sonar-reasoning

  • Недоумение :

    • Простые запросы: sonar-pro

    • Сложные запросы: sonar-reasoning-pro

Предыстория и философия развития

Этот проект возник из моего личного любопытства и экспериментов. Следуя недавней тенденции "vibe coding" , более 95% кода было написано с помощью Cline + Cursor IDE. Говорят, "разговоры ничего не стоят, покажите мне код" - ну, с помощью волшебства речи в текст Wispr Flow я буквально просто говорил, и код появлялся! Большая часть разработки была сделана мной, когда я говорил что-то вроде "Напишите мне код для xyz, исправьте ошибку здесь xy z" и нажимал Enter. Примечательно, что создание этого полностью функционального проекта заняло менее нескольких часов.

От проектирования до структуры файлов, все было написано и проверено через LLM. Даже рабочий процесс GitHub Actions для публикации PyPI и процесс утверждения релиза обрабатывались через Cursor. Как разработчик-человек, моя роль заключалась в следующем:

• Запуск и остановка сервера MCP для помощи ИИ в проведении надлежащего тестирования

• Копирование и предоставление журналов ошибок при возникновении проблем

• Поиск и предоставление документации и примеров Python MCP SDK из Интернета

• Запрос на внесение изменений в код, который показался вам некорректным

В современном мире, где многие вещи можно автоматизировать и заменить, я надеюсь, что этот MCP поможет разработчикам, таким как вы, которые используют его, обнаружить ценность, выходящую за рамки простого написания кода. Пусть этот инструмент поможет вам стать разработчиком новой эры, который может принимать решения и соображения более высокого уровня.

Разработка

Чтобы внести свой вклад или изменить этот пакет:

1. Клонируйте репозиторий:

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

2. Установите зависимости:

uv sync

3. Внесите свой вклад:

Вклады приветствуются! Пожалуйста, следуйте существующему стилю кода и рекомендациям по коммитам.

Лицензия

Данный проект лицензирован по лицензии MIT.