Kagi-Server Mcp-Server

Was ist mcp-servers-kagi?

Die ### mcp-servers-kagi ist eine Implementierung eines Model Context Protocol (MCP) Servers, die speziell für die API von Kagi entwickelt wurde. Dieses Projekt zielt darauf ab, nahtlose Interaktionen mit den Diensten von Kagi zu ermöglichen, indem es ein robustes Server-Framework bereitstellt, das den Standards des Model Context Protocol entspricht. Es ermöglicht Entwicklern, die Funktionen von Kagi effizient in ihre Anwendungen zu integrieren.

Funktionen von mcp-servers-kagi

• MCP-Konformität: Vollständig konform mit dem Model Context Protocol, was die Kompatibilität mit verschiedenen Anwendungen und Diensten gewährleistet.
• API-Integration: Vereinfacht die Integration der Kagi-API, sodass Entwickler deren Funktionen ohne umfangreiche Einrichtung nutzen können.
• Öffentliches Repository: Das Projekt ist Open Source und auf GitHub verfügbar, was Zusammenarbeit und Beiträge aus der Community fördert.
• Aktive Entwicklung: Regelmäßige Updates und Verbesserungen werden vorgenommen, um die Funktionalität und Leistung zu steigern.
• Dokumentation: Umfassende Dokumentation wird bereitgestellt, um Entwicklern zu helfen, den Server effektiv zu verstehen und zu nutzen.

So verwenden Sie mcp-servers-kagi

1. Klonen Sie das Repository: Beginnen Sie damit, das mcp-servers-kagi-Repository von GitHub auf Ihren lokalen Computer zu klonen.

   git clone https://github.com/ac3xx/mcp-servers-kagi.git
   

2. Abhängigkeiten installieren: Navigieren Sie zum Projektverzeichnis und installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten.

   cd mcp-servers-kagi
   npm install
   

3. Konfiguration: Konfigurieren Sie die Servereinstellungen gemäß Ihren Anforderungen. Dies kann API-Schlüssel, Endpunkte und andere Parameter umfassen.

4. Server starten: Starten Sie den Server, um Anfragen zu bearbeiten.

   npm start
   

5. Auf die API zugreifen: Verwenden Sie die bereitgestellten Endpunkte, um über den MCP-Server mit den Diensten von Kagi zu interagieren.

Häufig gestellte Fragen

Was ist das Model Context Protocol?

Das Model Context Protocol ist ein Standard, der entwickelt wurde, um die Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen und Anwendungen zu erleichtern. Es bietet eine strukturierte Möglichkeit, Daten und Befehle auszutauschen und gewährleistet die Interoperabilität zwischen verschiedenen Plattformen.

Ist mcp-servers-kagi kostenlos zu verwenden?

Ja, mcp-servers-kagi ist ein Open-Source-Projekt, das unter der MIT-Lizenz veröffentlicht wurde, sodass jeder die Software kostenlos nutzen, modifizieren und verteilen kann.

Wie kann ich zum Projekt beitragen?

Beiträge sind willkommen! Sie können beitragen, indem Sie Probleme melden, Funktionsanfragen einreichen oder Pull-Requests mit Verbesserungen oder Fehlerbehebungen erstellen. Bitte beachten Sie die Beitragsrichtlinien im Repository für weitere Details.

Wo finde ich die Dokumentation?

Die Dokumentation für mcp-servers-kagi ist im Repository verfügbar. Sie können auch die offizielle Website des Model Context Protocol für zusätzliche Ressourcen und Informationen besuchen.

Wie kann ich einen Fehler melden?

Wenn Sie auf Probleme stoßen, während Sie mcp-servers-kagi verwenden, melden Sie diese bitte auf der GitHub-Issues-Seite des Repositories. Geben Sie so viele Details wie möglich an, um den Betreuern zu helfen, das Problem effektiv zu beheben.

kagi-server MCP Server

MCP server for Kagi API integration

This is a TypeScript-based MCP server that integrates the Kagi Search API. It demonstrates core MCP concepts by providing:

• Tools for performing web searches and other operations using Kagi's API (currently in private beta)

Features

Implemented Tools

• kagi_search - Perform web searches using Kagi
  • Takes a query string and optional limit as parameters
  • Returns search results from Kagi's API

Planned Tools (Not Yet Implemented)

• kagi_summarize - Generate summaries of web pages or text
• kagi_fastgpt - Get quick responses using Kagi's FastGPT
• kagi_enrich - Fetch enriched news results on specific topics

Development

Install dependencies:

npm install

Build the server:

npm run build

For development with auto-rebuild:

npm run watch

Environment Setup

Create a .env file in the root directory with your Kagi API key:

KAGI_API_KEY=your_api_key_here

Make sure to add .env to your .gitignore file to keep your API key secure.

Installation

Installing via Smithery

To install Kagi Server for Claude Desktop automatically via Smithery:

npx @smithery/cli install kagi-server --client claude

To use with Claude Desktop, add the server config:

On MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json On Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "kagi-server": {
      "command": "/path/to/kagi-server/build/index.js",
      "env": {
        "KAGI_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Debugging

Since MCP servers communicate over stdio, debugging can be challenging. We recommend using the MCP Inspector, which is available as a package script:

npm run inspector

The Inspector will provide a URL to access debugging tools in your browser.

Usage

Once the server is running and connected to Claude Desktop, you can use it to perform web searches. For example:

1. Ask Claude: "Can you search for information about the latest advancements in quantum computing?"
2. Claude will use the kagi_search tool to fetch results from Kagi's API.
3. Claude will then summarize or analyze the search results for you.

Note: The planned tools (summarize, fastgpt, enrich) are not yet implemented and cannot be used.

Contributing

Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request. Some areas for contribution include:

• Implementing the planned tools (summarize, fastgpt, enrich)
• Improving error handling and input validation
• Enhancing documentation and usage examples

License

This project is licensed under the MIT License.

Roadmap

• Implement kagi_summarize tool for webpage and text summarization
• Implement kagi_fastgpt tool for quick responses
• Implement kagi_enrich tool for fetching enriched news results
• Improve error handling and add more robust input validation
• Add more comprehensive usage examples and documentation
• Publish the package to npm for easy installation and use with Claude Desktop and npx