Kagi MCP Server (Node.js) について
Kagi の検索 API を通じて AI アシスタントにウェブ検索を提供する Node.js 製 MCP サーバーです。複数クエリの並列実行と、結果の整形に対応します。
主な機能
- 01Kagi API によるウェブ検索
- 02複数検索クエリの並列実行
- 03検索結果の整形
- 04専用の `kagi_web_search` ツール
- 05ビルド済み JavaScript、ビルド不要
活用シーン
- 01AI アシスタントからのウェブ検索
- 02関連する複数テーマの並列検索
MCP 対応
`kagi_web_search` ツールを通じて、MCP クライアントに Kagi のウェブ検索機能を公開します。stdio で通信し、Kagi API キーが必要です。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Kagi MCP サーバー(Node.js)
Kagi 検索 API を使用して AI アシスタントにウェブ検索機能を提供する、Kagi MCP サーバーの Node.js 実装です。
機能
- Kagi API を使用したウェブ検索
- 複数の検索クエリを並行して実行
- 検索結果のフォーマット
- TypeScript と公式 MCP SDK で構築
- ビルド済みですぐに使用可能(ビルド不要)
- 他の MCP サーバーとの競合を避けるための固有のツール名(
kagi_web_search)
セットアップ手順
まず、検索 API を利用できることを確認してください。現在はクローズドベータ版で、申請により利用できます。招待をご希望の場合は、[email protected] までお問い合わせください。
前提条件
- Node.js 18 以降
- Kagi API キー
クイックスタート(インストール不要)
npx を使用すれば、インストールせずにサーバーを直接実行できます。
KAGI_API_KEY=your_api_key_here npx github:elliottlawson/kagi-mcp-server
インストール
- リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/elliottlawson/kagi-mcp-server.git
cd kagi-mcp-server
- 直接実行します(ビルド不要):
KAGI_API_KEY=your_api_key_here node build/index.js
コードを変更する場合は、依存関係をインストールして再ビルドする必要があります。
npm install
npm run build
Claude Desktop でのセットアップ
以下の MCP 設定を Claude Desktop の設定に追加します。
{
"mcpServers": {
"kagi": {
"command": "npx",
"args": ["github:elliottlawson/kagi-mcp-server"],
"env": {
"KAGI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
}
}
}
または、リポジトリをクローンした場合:
{
"mcpServers": {
"kagi": {
"command": "node",
"args": ["ABSOLUTE_PATH_TO_REPO/build/index.js"],
"env": {
"KAGI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
}
}
}
Cursor でのセットアップ
- Cursor Settings -> MCP -> Add new MCP server に移動します
- MCP を設定します:
- 名前:Kagi Search
- 種類:command
- コマンド:npx github:elliottlawson/kagi-mcp-server
- 環境変数:KAGI_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE
Claude Code でのセットアップ
claude mcp add --transport stdio kagi --env KAGI_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE -- npx github:elliottlawson/kagi-mcp-server
検索が必要な質問を AI アシスタントに尋ねる
例:「Kagi を使って、2024 年の Time 年間最優秀人物は誰か検索して?」
AI は kagi_web_search ツールを使用して検索を実行するため、他の検索ツールとの競合を避けられます。
デバッグ
MCP Inspector を実行してサーバーをデバッグします。
npx @modelcontextprotocol/inspector npx github:elliottlawson/kagi-mcp-server
または、リポジトリをクローンした場合:
npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js
次に、http://localhost:5173 で MCP Inspector にアクセスします。Inspector の環境変数で KAGI_API_KEY を設定する必要がある場合があります。
開発
プロジェクト構成
kagi-mcp-server/
├── src/
│ ├── index.ts # Main entry point
│ ├── kagi-client.ts # Kagi API client
│ └── utils/
│ └── formatter.ts # Result formatting utilities
├── build/ # Pre-built JavaScript files
│ ├── index.js # Executable entry point
│ ├── kagi-client.js
│ └── utils/
│ └── formatter.js
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md
ビルド
TypeScript コードに変更を加えた場合は、プロジェクトを再ビルドします。
npm run build
実行
サーバーを実行するには:
npm start
注意事項
- ログレベルは
DEBUG環境変数で調整できます - サーバーは MCP クライアントとの通信に stdio を使用します
- リポジトリにはビルド済みの JavaScript ファイルが含まれているため、使用時にビルドは不要です
- 他の MCP サーバーが汎用的な
searchツールを持つ場合に競合を避けるため、ツール名はkagi_web_searchです
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。