Perplexity MCP Server

Perplexity MCP Server

Claude に Perplexity AI のウェブ検索機能を提供する MCP サーバーです。モデルの自動選択、状態を保持するフィルター、目的別に設計された 10 個のツールを備えています。

前提条件

• Node.js v20 以降
• Perplexity API キー — https://www.perplexity.ai/settings/api で取得できます
• Claude Desktop（または MCP 互換クライアント）

インストール

1. このリポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/RossH121/perplexity-mcp.git
   cd perplexity-mcp
   

2. 依存関係をインストールします。

   npm install
   

3. サーバーをビルドします。

   npm run build
   

設定

Claude の設定ファイル ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json にサーバーを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "perplexity-server": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/perplexity-mcp/build/index.js"],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "your-api-key-here",
        "PERPLEXITY_MODEL": "sonar-pro"
      }
    }
  }
}

/absolute/path/to を、リポジトリをクローンした実際のパスに置き換えてください。

利用可能なモデル

サーバーはクエリに基づいて最適なモデルを自動選択しますが、PERPLEXITY_MODEL でデフォルトを設定することもできます。

モデル	最適な用途
sonar-deep-research	包括的なレポート、複数ソースを網羅した調査
sonar-reasoning-pro	複雑な論理、数学、思考の連鎖による分析
sonar-pro	一般的な検索、事実に関するクエリ（デフォルト）
sonar	迅速で簡単な調べもの

料金と利用状況については、https://docs.perplexity.ai/guides/pricing をご覧ください。

ツール

search — AI を活用したウェブ検索

メインの検索ツールです。クエリに基づいて適切なモデルを自動選択します。引用元を示した統合回答を返します。

パラメーター	選択肢	説明
query	string	検索クエリ
search_context_size	low / medium / high	取得するウェブ情報の量です。low は最も高速かつ低コスト（デフォルト）、high は最も詳細です
search_type	fast / pro / auto	検索エンジンのティア（web_search_options 内にネスト）
reasoning_effort	minimal / low / medium / high	sonar-deep-research の推論の深さ
strip_thinking	boolean	推論モデルの応答から `` ブロックを削除します
search_mode	web / academic / sec	academic は査読済み論文を優先し、sec は SEC の提出書類を検索します
search_after_date / search_before_date	MM/DD/YYYY	公開日で情報源を絞り込みます
last_updated_after / last_updated_before	MM/DD/YYYY	最終更新日で情報源を絞り込みます
search_language_filter	["en","de"]	情報源の言語を指定します（ISO 639-1）
language_preference	ISO 639-1	優先する応答言語
disable_search	boolean	学習データのみから回答します（ウェブ検索なし）
enable_search_classifier	boolean	検索するかどうかを分類器に判断させます
return_images	boolean	結果 URL を記載した画像セクションを追加します
image_domain_filter / image_format_filter	string[]	ドメインまたは形式で画像を絞り込みます
return_related_questions	boolean	関連する質問の候補を追加します
country / latitude / longitude	—	user_location を介して結果を地域に合わせます
stream_mode	full / concise	Pro Search のストリーミングイベント形式
show_cost	boolean	利用可能な場合、リクエスト費用のフッターを追加します
stream	boolean	ストリーミング応答を有効にします

例：

• 「核融合エネルギーの最新動向は？」 → sonar-pro を自動選択します
• 「CRISPR 遺伝子編集の進歩について詳細に調査・分析して」 → sonar-deep-research を自動選択します
• 「この論理パズルを順を追って解いて」 → sonar-reasoning-pro を自動選択します

raw_search — LLM を使用しない生のランキング結果

AI による統合を行わず、ランキングされたウェブ検索結果を直接返します。より高速で低コストです。URL の発見、ソースリストの作成、ファクトチェックのワークフローに役立ちます。

パラメーター	オプション	説明
query	string or string[]	検索クエリ、または 1 回のリクエストで実行するクエリの配列
max_results	1–20	結果の件数（デフォルト：10）
max_tokens / max_tokens_per_page	number	全体／結果ごとのトークン予算
search_mode	web / academic / sec	ソースカテゴリ
search_type	web / people	people は People Search にルーティングします
recency	hour / day / week / month / year	期間フィルター
search_after_date / search_before_date	MM/DD/YYYY	公開日によるフィルター
last_updated_after / last_updated_before	MM/DD/YYYY	最終更新日によるフィルター
search_language_filter	["en","de"]	対象言語を限定します（ISO 639-1）
country	ISO 3166 code	検索結果を地域に合わせます（例：US、GB）

注：以前のバージョンでは、これらのパラメーターを camelCase で送信していたため、Search API によって無視されていました。そのため、max_results、recency、search_mode、日付フィルターは効果がありませんでした。この問題は修正され、現在は反映されます。

async_research — 時間のかかる詳細な調査

同期呼び出しの完了を待つ代わりに、sonar-deep-research ジョブを送信して状態を確認します。調査が同期呼び出しのタイムアウトである 5 分を超える可能性がある場合に便利です。ジョブは作成から 7 日後に期限切れになります。

パラメーター	オプション	説明
action	submit / status / list	実行する操作
query	string	調査の質問（submit では必須）
request_id	string	以前の submit で取得したジョブ ID（status では必須）
model	Sonar model	ジョブのモデル（デフォルト：sonar-deep-research）
reasoning_effort	minimal / low / medium / high	推論の深さ
search_mode	web / academic / sec	ソースカテゴリ
strip_thinking	boolean	完了した結果から <think> ブロックを削除します

"Submit async research: comprehensive comparison of solid-state battery startups"
→ returns a request_id
"Check async research status for <request_id>"

agent — 組み込みツールを備えたエージェントループ

Perplexity Agent API です。組み込みツールを呼び出し、必要に応じてサードパーティ製モデルも利用できる、複数ステップのエージェントを実行します。

パラメーター	オプション	説明
input	string	タスクまたは質問
model	例：openai/gpt-4.1	プロバイダーを指定したモデル
models	string[]	フォールバックの順序（model より優先されます）
preset	fast-search / pro-search / deep-research	モデルの代わりに名前付きプリセットを指定します
instructions	string	システムプロンプト
max_steps	1–10	エージェント／ツールの最大ステップ数
max_output_tokens	number	出力トークンの最大数
tools	web_search / fetch_url	エージェントが使用できる組み込みツール

embeddings — テキスト埋め込み

Perplexity Embeddings API を使用して埋め込みを生成します。デフォルトでは、簡潔な概要（モデル、ベクトル数、トークン使用量）を返します。

パラメーター	オプション	説明
input	string or string[]	埋め込み対象のテキスト（最大 512 件）
model	pplx-embed-v1-0.6b / pplx-embed-v1-4b	埋め込みモデル（デフォルト：0.6b）
dimensions	number	出力の次元数（Matryoshka）
full	boolean	base64 エンコードされた生ベクトルを含めます

domain_filter — ドメインの許可リスト／ブロックリスト

検索結果に含める、または除外するドメインを指定します。フィルターは解除されるまで、その後のすべての検索に適用されます。

• action: "allow" — 結果をこのドメインに限定します（許可リストモード）
• action: "block" — 結果からこのドメインを除外します（拒否リストモード）
• ドメインは最大 20 件です。同じフィルターセット内で許可とブロックを混在させることはできません

"Allow results only from arxiv.org and nature.com"
"Block pinterest.com and reddit.com from search results"

recency_filter — 期間フィルター

検索結果を特定の期間に限定します。変更されるまで適用されます。

オプション：hour、day、week、month、year、none

"Set recency filter to week"
"Remove the recency filter"

clear_filters — すべてのフィルターをリセット

1 回の呼び出しですべてのドメインフィルターと期間フィルターを解除します。

list_filters — 有効なフィルターを表示

現在有効なドメインの許可リスト／ブロックリストと、鮮度設定を表示します。

model_info — モデルの選択を表示または上書き

利用可能なモデルと現在の選択を表示するか、特定のモデルを手動で指定します。

"Show model info"
"Set model to sonar-deep-research"

インテリジェントなモデル選択

サーバーは、クエリとキーワードリストを照合してスコアを算出し、適切なモデルを自動的に選択します。

• 調査キーワード（deep research、comprehensive、in-depth）→ sonar-deep-research
• 推論キーワード（solve、logic、mathematical、figure out）→ sonar-reasoning-pro
• 簡単なクエリのキーワード（quick、brief、basic）→ sonar
• その他すべて → sonar-pro

各応答には、使用されたモデルとその理由が表示されます。クエリが特定のモデルに強く一致する場合（スコア ≥ 2）、手動で設定したモデルよりもそちらが優先されます。

ワークフローの例

ドメインフィルタリングを使った時事調査：

1. recency_filter → week
2. domain_filter → nature.comを許可、arxiv.orgを許可
3. search → 「量子誤り訂正における最近のブレークスルー」

金融文書の調査：

1. raw_searchでsearch_mode: "sec"を指定 → 関連する提出書類を検索
2. searchでsearch_mode: "sec"を指定 → 統合した分析を取得

学術文献レビュー：

1. searchでsearch_mode: "academic"、search_context_size: "high"を指定 → 査読済みの情報源から包括的な結果を取得

推論を制御した詳細な調査：

1. searchでreasoning_effort: "high"、strip_thinking: trueを指定 → 出力に<think>ブロックを含めず、詳細な分析を実行

開発

npm run build   # Compile TypeScript to build/
npm start       # Run the built server

ソースはsrc/にあります。編集後、再ビルドしてClaudeを再起動すると、変更が読み込まれます。

ライセンス

MIT