Higress AI-Search MCP-сервер
Обзор
Сервер протокола контекста модели (MCP), предоставляющий инструмент поиска на основе ИИ для улучшения ответов модели ИИ с помощью результатов поиска в реальном времени из различных поисковых систем с помощью функции поиска Higress AI-Search .
Related MCP server: WebSearch-MCP
Демо
Клайн
https://github.com/user-attachments/assets/60a06d99-a46c-40fc-b156-793e395542bb
Клод Десктоп
https://github.com/user-attachments/assets/5c9e639f-c21c-4738-ad71-1a88cc0bcb46
Функции
Поиск в Интернете : Google, Bing, Quark — для общей веб-информации.
Академический поиск : Arxiv — для научных работ и исследований
Внутренний поиск знаний
Предпосылки
Конфигурация
Сервер можно настроить с помощью переменных среды:
HIGRESS_URL(необязательно): URL-адрес для службы Higress (по умолчанию:http://localhost:8080/v1/chat/completions).MODEL(обязательно): модель LLM, используемая для генерации ответов.INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES(необязательно): Описание внутренних баз знаний.
Вариант 1: Использование uvx
Использование uvx автоматически установит пакет из PyPI, нет необходимости клонировать репозиторий локально.
{
"mcpServers": {
"higress-ai-search-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": [
"higress-ai-search-mcp-server"
],
"env": {
"HIGRESS_URL": "http://localhost:8080/v1/chat/completions",
"MODEL": "qwen-turbo",
"INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES": "Employee handbook, company policies, internal process documents"
}
}
}
}Вариант 2: Использование УФ-излучения с локальной проявкой
Использование uv требует локального клонирования репозитория и указания пути к исходному коду.
{
"mcpServers": {
"higress-ai-search-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/src/higress-ai-search-mcp-server",
"run",
"higress-ai-search-mcp-server"
],
"env": {
"HIGRESS_URL": "http://localhost:8080/v1/chat/completions",
"MODEL": "qwen-turbo",
"INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES": "Employee handbook, company policies, internal process documents"
}
}
}
}Лицензия
Данный проект лицензирован по лицензии MIT — подробности см. в файле LICENSE .