Higress AI-Search MCP 服务器

概述

模型上下文协议 (MCP) 服务器提供 AI 搜索工具，通过Higress ai-search功能利用来自各种搜索引擎的实时搜索结果增强 AI 模型响应。

Related MCP server: WebSearch-MCP

演示

克莱恩

https://github.com/user-attachments/assets/60a06d99-a46c-40fc-b156-793e395542bb

克劳德桌面

https://github.com/user-attachments/assets/5c9e639f-c21c-4738-ad71-1a88cc0bcb46

特征

互联网搜索：Google、Bing、Quark - 用于一般网络信息
学术搜索：Arxiv - 用于科学论文和研究
内部知识搜索

先决条件

uv用于包安装。
使用ai-search插件和ai-proxy插件配置 Higress。

配置

可以使用环境变量来配置服务器：

HIGRESS_URL (可选)：Higress 服务的 URL（默认值： http://localhost:8080/v1/chat/completions ）。
MODEL （必需）：用于生成响应的 LLM 模型。
INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES （可选）：内部知识库的描述。

选项 1：使用 uvx

使用 uvx 将自动从 PyPI 安装包，无需在本地克隆存储库。

{
  "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"
      }
    }
  }
}

选项 2：使用 uv 进行本地开发

使用 uv 需要在本地克隆存储库并指定源代码的路径。

{
  "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"
      }
    }
  }
}