Kagi MCP 服务器

使用 Kagi API 进行网络搜索的 MCP 服务器

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/rl6yu8g58l"><img width="380" height="200" src="https://gips1.baidu.com/it/u=4228008303,1504257402&fm=3081&app=3081&f=PNG?w=760&h=400" alt="Kagi Server MCP 服务器" /></a>

组件

资源

该服务器实现了以下 API 方法 的调用：

• fastgpt
• enrich/web
• enrich/news

提示词

该服务器不提供任何提示词：

工具

该服务器实现了几个工具：

• 使用 ask_fastgpt 搜索网络并找到答案
• 使用 enrich_web 通过网络内容丰富模型上下文
• 使用 enrich_news 通过最新新闻丰富模型上下文

配置

快速开始

安装

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动安装 Kagi MCP 服务器到 Claude Desktop：

npx -y @smithery/cli install kagi-mcp --client claude

Claude Desktop

在 MacOS 上：~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

<details> <summary>开发/未发布服务器配置</summary> ``` "mcpServers": { "kagi-mcp": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "项目路径", "run", "kagi-mcp" ], "env": { "KAGI_API_KEY": "您的 API 密钥" } } } ``` </details>

开发

构建与发布

为了准备分发包：

1. 同步依赖项并更新锁文件：

uv sync

2. 构建包分布：

uv build

这将在 dist/ 目录中创建源代码和轮子（wheel）分布。

3. 发布到 PyPI：

uv publish

注意：您需要通过环境变量或命令标志设置 PyPI 凭证：

• 访问令牌：--token 或 UV_PUBLISH_TOKEN
• 或用户名/密码：--username/UV_PUBLISH_USERNAME 和 --password/UV_PUBLISH_PASSWORD

调试

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory 项目路径 run kagi-mcp