mcp-omnisearch

여러 검색 제공업체와 AI 도구에 대한 통합 액세스를 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버는 Tavily, Perplexity, Kagi, Jina AI, Brave, Firecrawl의 기능을 결합하여 단일 인터페이스를 통해 포괄적인 검색, AI 응답, 콘텐츠 처리 및 향상 기능을 제공합니다.

특징

🔍 검색 도구

• Tavily Search : 강력한 인용 지원을 통해 사실 정보에 최적화되어 있습니다. API 매개변수(include_domains/exclude_domains)를 통한 도메인 필터링을 지원합니다.

• Brave Search : 개인 정보 보호에 중점을 둔 검색 기능으로, 기술적인 콘텐츠 검색에 적합합니다. 검색 연산자(site:, -site:, filetype:, intitle:, inurl:, before:, after:, exact 구문)를 기본적으로 지원합니다.

• Kagi Search : 광고 영향을 최소화하면서 권위 있는 출처에 초점을 맞춘 고품질 검색 결과를 제공합니다. 쿼리 문자열에서 검색 연산자(site:, -site:, filetype:, intitle:, inurl:, before:, after:, exact 구문)를 지원합니다.

🎯 검색 연산자

MCP Omnisearch는 연산자와 매개변수를 통해 강력한 검색 기능을 제공합니다.

일반 검색 기능

• 도메인 필터링: 모든 공급업체에서 사용 가능

  • Tavily: API 매개변수(include_domains/exclude_domains)를 통해

  • Brave & Kagi: 사이트: 및 -사이트: 운영자를 통해

• 파일 유형 필터링: Brave 및 Kagi에서 사용 가능(filetype:)

• 제목 및 URL 필터링: Brave 및 Kagi에서 사용 가능(intitle:, inurl:)

• 날짜 필터링: Brave 및 Kagi에서 사용 가능(이전:, 이후:)

• 정확한 구문 일치: Brave 및 Kagi("구문")에서 사용 가능

사용 예

지엑스피1

공급자 기능

• Brave Search : 쿼리 문자열에서 전체 네이티브 연산자 지원

• Kagi Search : 쿼리 문자열에서 완벽한 연산자 지원

• Tavily Search : API 매개변수를 통한 도메인 필터링

🤖 AI 대응 도구

• Perplexity AI : GPT-4 Omni 및 Claude 3와 실시간 웹 검색을 결합한 고급 응답 생성

• Kagi FastGPT : 인용문이 포함된 빠른 AI 생성 답변(일반 응답 시간 900ms)

📄 콘텐츠 처리 도구

• Jina AI Reader : 이미지 캡션 및 PDF 지원을 통한 깔끔한 콘텐츠 추출

• Kagi Universal Summarizer : 페이지, 비디오 및 팟캐스트에 대한 콘텐츠 요약

• Tavily Extract : 구성 가능한 추출 깊이('기본' 또는 '고급')를 사용하여 단일 또는 여러 웹 페이지에서 원시 콘텐츠를 추출합니다. 단어 수 및 추출 통계를 포함한 메타데이터와 함께 통합 콘텐츠 및 개별 URL 콘텐츠를 모두 반환합니다.

• Firecrawl Scrape : 향상된 서식 옵션을 통해 단일 URL에서 깨끗하고 LLM에 적합한 데이터 추출

• Firecrawl 크롤링 : 구성 가능한 깊이 제한을 사용하여 웹사이트의 모든 접근 가능한 하위 페이지에 대한 심층 크롤링

• Firecrawl Map : 포괄적인 사이트 매핑을 위한 웹사이트의 빠른 URL 수집

• Firecrawl 추출 : 자연어 프롬프트를 사용하여 AI로 구조화된 데이터 추출

• Firecrawl 작업 : 동적 콘텐츠 추출 전 페이지 상호작용(클릭, 스크롤 등) 지원

🔄 향상 도구

• Kagi Enrichment API : 전문 인덱스(Teclis, TinyGem)의 보충 콘텐츠

• 지나 AI 그라운딩 : 웹 지식에 대한 실시간 사실 검증

Related MCP server: MCP2Tavily

유연한 API 키 요구 사항

MCP Omnisearch는 사용 가능한 API 키로 작동하도록 설계되었습니다. 모든 제공업체의 API 키를 보유할 필요는 없습니다. 서버가 사용 가능한 API 키를 자동으로 감지하여 해당 제공업체만 활성화합니다.

예를 들어:

• Tavily 및 Perplexity API 키만 있는 경우 해당 공급자만 사용할 수 있습니다.

• Kagi API 키가 없으면 Kagi 기반 서비스를 사용할 수 없지만 다른 모든 공급자는 정상적으로 작동합니다.

• 서버는 귀하가 구성한 API 키에 따라 사용 가능한 공급자를 기록합니다.

이러한 유연성 덕분에 처음에는 하나 또는 두 개의 공급업체로 시작한 후 필요에 따라 더 추가하는 것이 쉽습니다.

구성

이 서버를 사용하려면 MCP 클라이언트를 통한 구성이 필요합니다. 다음은 다양한 환경에 대한 예시입니다.

클라인 구성

Cline MCP 설정에 다음을 추가하세요.

{
	"mcpServers": {
		"mcp-omnisearch": {
			"command": "node",
			"args": ["/path/to/mcp-omnisearch/dist/index.js"],
			"env": {
				"TAVILY_API_KEY": "your-tavily-key",
				"PERPLEXITY_API_KEY": "your-perplexity-key",
				"KAGI_API_KEY": "your-kagi-key",
				"JINA_AI_API_KEY": "your-jina-key",
				"BRAVE_API_KEY": "your-brave-key",
				"FIRECRAWL_API_KEY": "your-firecrawl-key"
			},
			"disabled": false,
			"autoApprove": []
		}
	}
}

WSL 구성을 사용한 Claude Desktop

WSL 환경의 경우 Claude Desktop 구성에 다음을 추가하세요.

{
	"mcpServers": {
		"mcp-omnisearch": {
			"command": "wsl.exe",
			"args": [
				"bash",
				"-c",
				"TAVILY_API_KEY=key1 PERPLEXITY_API_KEY=key2 KAGI_API_KEY=key3 JINA_AI_API_KEY=key4 BRAVE_API_KEY=key5 FIRECRAWL_API_KEY=key6 node /path/to/mcp-omnisearch/dist/index.js"
			]
		}
	}
}

환경 변수

서버는 각 제공업체의 API 키를 사용합니다. 모든 제공업체의 키가 필요하지 않습니다 . 사용 가능한 API 키에 해당하는 제공업체만 활성화됩니다.

• TAVILY_API_KEY : Tavily 검색용

• PERPLEXITY_API_KEY : Perplexity AI용

• KAGI_API_KEY : Kagi 서비스(FastGPT, Summarizer, Enrichment)용

• JINA_AI_API_KEY : Jina AI 서비스(Reader, Grounding)용

• BRAVE_API_KEY : Brave Search용

• FIRECRAWL_API_KEY : Firecrawl 서비스(스크레이핑, 크롤, 맵, 추출, 작업)용

API 키를 한두 개로 시작하여 필요에 따라 더 추가할 수 있습니다. 서버는 시작 시 사용 가능한 공급자를 기록합니다.

API

서버는 다음과 같이 범주별로 구성된 MCP 도구를 구현합니다.

검색 도구

검색_타빌리

Tavily Search API를 사용하여 웹을 검색하세요. 신뢰할 수 있는 출처와 인용을 요구하는 사실 기반 검색에 가장 적합합니다.

매개변수:

• query (문자열, 필수): 검색 쿼리

예:

{
	"query": "latest developments in quantum computing"
}

검색_용감한

기술적인 주제를 폭넓게 다루고 개인정보 보호에 중점을 둔 웹 검색입니다.

매개변수:

• query (문자열, 필수): 검색 쿼리

예:

{
	"query": "rust programming language features"
}

검색_카기

광고 영향을 최소화하면서 고품질 검색 결과를 제공합니다. 권위 있는 출처와 연구 자료를 찾는 데 가장 적합합니다.

매개변수:

• query (문자열, 필수): 검색 쿼리

• language (문자열, 선택 사항): 언어 필터(예: "en")

• no_cache (부울, 선택 사항): 최신 결과에 대한 캐시 우회

예:

{
	"query": "latest research in machine learning",
	"language": "en"
}

AI 대응 도구

ai_perplexity

실시간 웹 검색 통합을 통한 AI 기반 응답 생성.

매개변수:

• query (문자열, 필수): AI 응답에 대한 질문 또는 주제

예:

{
	"query": "Explain the differences between REST and GraphQL"
}

ai_kagi_fastgpt

인용문이 포함된 AI가 빠르게 생성하는 답변.

매개변수:

• query (문자열, 필수): AI의 빠른 응답을 위한 질문

예:

{
	"query": "What are the main features of TypeScript?"
}

콘텐츠 처리 도구

프로세스_지나_리더

URL을 이미지 캡션이 포함된 깔끔하고 LLM 친화적인 텍스트로 변환합니다.

매개변수:

• url (문자열, 필수): 처리할 URL

예:

{
	"url": "https://example.com/article"
}

프로세스_카기_요약기

URL에서 콘텐츠를 요약합니다.

매개변수:

• url (문자열, 필수): 요약할 URL

예:

{
	"url": "https://example.com/long-article"
}

프로세스_태빌리_추출

Tavily Extract를 사용하여 웹 페이지에서 원시 콘텐츠를 추출합니다.

매개변수:

• url (문자열 | 문자열[], 필수): 콘텐츠를 추출할 단일 URL 또는 URL 배열

• extract_depth (문자열, 선택 사항): 추출 깊이 - '기본'(기본값) 또는 '고급'

예:

{
	"url": [
		"https://example.com/article1",
		"https://example.com/article2"
	],
	"extract_depth": "advanced"
}

응답에는 다음이 포함됩니다.

• 모든 URL의 결합된 콘텐츠

• 각 URL에 대한 개별 원시 콘텐츠

• 단어 수, 성공적인 추출 및 실패한 URL이 포함된 메타데이터

파이어크롤_스크레이프_프로세스

향상된 서식 옵션을 사용하여 단일 URL에서 정리되고 LLM에 적합한 데이터를 추출합니다.

매개변수:

• url (문자열 | 문자열[], 필수): 콘텐츠를 추출할 단일 URL 또는 URL 배열

• extract_depth (문자열, 선택 사항): 추출 깊이 - '기본'(기본값) 또는 '고급'

예:

{
	"url": "https://example.com/article",
	"extract_depth": "basic"
}

응답에는 다음이 포함됩니다.

• 깔끔하고 마크다운 형식의 콘텐츠

• 제목, 단어 수, 추출 통계를 포함한 메타데이터

firecrawl_crawl_process

구성 가능한 깊이 제한을 통해 웹사이트의 모든 접근 가능한 하위 페이지를 심층적으로 크롤링합니다.

매개변수:

• url (문자열 | 문자열[], 필수): 크롤링을 위한 시작 URL

• extract_depth (문자열, 선택 사항): 추출 깊이 - '기본'(기본값) 또는 '고급'(크롤링 깊이 및 제한 제어)

예:

{
	"url": "https://example.com",
	"extract_depth": "advanced"
}

응답에는 다음이 포함됩니다.

• 크롤링된 모든 페이지의 결합된 콘텐츠

• 각 페이지의 개별 콘텐츠

• 제목, 단어 수, 크롤링 통계를 포함한 메타데이터

파이어크롤_맵_프로세스

포괄적인 사이트 매핑을 위해 웹사이트에서 빠르게 URL을 수집합니다.

매개변수:

• url (문자열 | 문자열[], 필수): 매핑할 URL

• extract_depth (문자열, 선택 사항): 추출 깊이 - '기본'(기본값) 또는 '고급'(맵 깊이 제어)

예:

{
	"url": "https://example.com",
	"extract_depth": "basic"
}

응답에는 다음이 포함됩니다.

• 발견된 모든 URL 목록

• 사이트 제목 및 URL 수를 포함한 메타데이터

파이어크롤_추출_프로세스

자연어 프롬프트를 사용하여 AI로 구조화된 데이터를 추출합니다.

매개변수:

• url (문자열 | 문자열[], 필수): 구조화된 데이터를 추출할 URL

• extract_depth (문자열, 선택 사항): 추출 깊이 - '기본'(기본값) 또는 '고급'

예:

{
	"url": "https://example.com",
	"extract_depth": "basic"
}

응답에는 다음이 포함됩니다.

• 페이지에서 추출된 구조화된 데이터

• 제목, 추출 통계를 포함한 메타데이터

파이어크롤_액션_프로세스

동적 콘텐츠를 추출하기 전에 페이지 상호작용(클릭, 스크롤 등)을 지원합니다.

매개변수:

• url (문자열 | 문자열[], 필수): 상호 작용하고 콘텐츠를 추출할 URL

• extract_depth (문자열, 선택 사항): 추출 깊이 - '기본'(기본값) 또는 '고급'(상호 작용의 복잡성 제어)

예:

{
	"url": "https://news.ycombinator.com",
	"extract_depth": "basic"
}

응답에는 다음이 포함됩니다.

• 상호작용 수행 후 추출된 콘텐츠

• 수행된 작업에 대한 설명

• 페이지 스크린샷(가능한 경우)

• 제목 및 추출 통계를 포함한 메타데이터

향상 도구

강화_카기_풍부화

전문 색인에서 보충 내용을 얻으세요.

매개변수:

• query (문자열, 필수): 강화를 위한 쿼리

예:

{
	"query": "emerging web technologies"
}

강화_지나_그라운딩

웹 지식에 대한 진술을 검증합니다.

매개변수:

• statement (문자열, 필수): 검증할 문장

예:

{
	"statement": "TypeScript adds static typing to JavaScript"
}

개발

설정

1. 저장소를 복제합니다

2. 종속성 설치:

pnpm install

3. 프로젝트를 빌드하세요:

pnpm run build

4. 개발 모드에서 실행:

pnpm run dev

출판

1. package.json의 버전 업데이트

2. 프로젝트를 빌드하세요:

pnpm run build

3. npm에 게시:

pnpm publish

문제 해결

API 키 및 액세스

각 공급자는 자체 API 키가 필요하며 액세스 요구 사항이 다를 수 있습니다.

• Tavily : 개발자 포털의 API 키가 필요합니다.

• Perplexity : 개발자 프로그램을 통한 API 접근

• 카기 : 일부 기능은 비즈니스(팀) 플랜 사용자에게만 제공됩니다.

• Jina AI : 모든 서비스에 API 키가 필요합니다.

• Brave : 개발자 포털의 API 키

• Firecrawl : 개발자 포털의 API 키가 필요합니다.

요금 제한

각 제공자는 자체적인 속도 제한을 갖습니다. 서버는 속도 제한 오류를 정상적으로 처리하고 적절한 오류 메시지를 반환합니다.

기여하다

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

특허

MIT 라이센스 - 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

감사의 말

기반으로 구축됨:

• 모델 컨텍스트 프로토콜

• 타빌리 검색

• 퍼플렉시티 AI

• 카기 검색

• 지나 아이

• 브레이브 서치

• 파이어크롤