Traylinx Search Engine MCP Server について
Traylinx Search Engine MCP Server は MCP クライアントを Agentic Search API に接続し、要約や構造化データを含むウェブ検索を提供します。期間指定の絞り込みに対応し、検索結果やメディア、HTML などを返します。
主な機能
- 01引用付きウェブ検索
- 02期間による検索結果の絞り込み
- 03要約と構造化検索結果の返却
- 04HTML、メディア、ニュースに対応
- 05環境変数による API 設定
活用シーン
- 01トピックを検索して引用付き結果を取得
- 02期間を指定して最近のニュースを検索
- 03ウェブページのテキストと HTML を抽出
- 04メディアと構造化結果をクライアントに返却
MCP 対応
MCP クライアント向けに search ツールを提供し、検索クエリと任意の期間フィルターを受け取って Agentic Search API を呼び出します。テキスト、HTML、検索項目、メディア、ニュースなどを整理して返します。
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。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
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
Traylinx Search Engine MCP サーバー
デプロイ済みのAgentic Search APIへのブリッジとして機能する、Model Context Protocol(MCP)サーバーです。Claude Desktop や Cursor などの MCP クライアントで、テキストの要約と構造化データ(HTML、画像など)の両方を使ったインテリジェントな検索機能を利用できます。
ツール
search
Traylinx の API を使用してウェブ検索を行います。引用付きの、詳細で文脈に関連した検索結果が得られます。デフォルトでは、検索結果に時間による絞り込みは適用されません。
入力:
query(string):実行する検索クエリです。search_recency_filter(string, optional):検索結果を新しさで絞り込みます。指定できる値は「month」「week」「day」「hour」です。指定しない場合、時間による絞り込みは適用されません。
動作の仕組み
- クライアント設定から渡される環境変数を使って、この MCP サーバーに Agentic Search API の URL と API キーを設定します。
- MCP クライアント(例:Claude)が、検索クエリと任意の新しさフィルターを指定して、このサーバーにツール呼び出しを送信します。
- この MCP サーバーは、クエリと認証ヘッダーを含むリクエストを Agentic Search API に送信します。
- テキスト、HTML、検索結果、メディア、ニュースを含む詳細なレスポンスを解析し、構造化されたコンテンツを MCP クライアントに返します。
インストール
前提条件
- Node.js >= 18.0.0
- Traylinx.com の API キー
ステップ 1:Traylinx の API キーを取得する
- traylinx.com にアクセスして、アカウントを登録します
- 開発者ダッシュボード/API セクションに移動します
- Agentic Search API の API キーを生成します
- このキーは安全に保管してください。設定時に必要になります
ステップ 2:MCP サーバーをセットアップする
# Clone the repository
git clone https://github.com/traylinx/traylinx-search-engine-mcp-server.git
cd traylinx-search-engine-mcp-server
# Install dependencies
npm install
# Build the project
npm run build
ステップ 3:MCP クライアントを設定する
Claude Desktop の場合
claude_desktop_config.json ファイルを編集します:
{
"mcpServers": {
"traylinx-search-engine-mcp-server": {
"command": "node",
"args": ["path/to/traylinx-search-engine-mcp-server/dist/index.js"],
"env": {
"AGENTIC_SEARCH_API_KEY": "sk-lf-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
"AGENTIC_SEARCH_API_URL": "https://agentic-search-engines-n3n7u.ondigitalocean.app",
"LOG_LEVEL": "INFO"
}
}
}
}
このファイルの場所:
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Cursor の場合
mcp.json ファイルを編集します:
{
"traylinx-search-engine-mcp-server": {
"env": {
"AGENTIC_SEARCH_API_KEY": "sk-lf-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
"AGENTIC_SEARCH_API_URL": "https://agentic-search-engines-n3n7u.ondigitalocean.app",
"LOG_LEVEL": "INFO"
},
"command": "node",
"args": ["path/to/traylinx-search-engine-mcp-server/dist/index.js"]
}
}
重要:Traylinx.com から取得した実際の API キーに置き換えてください
動作確認
- MCP クライアントを設定したら、完全に再起動します。
- 新しいチャットを開始し、次のように指示してツールを使用します:
- 「検索ツールを使って、量子コンピューティングに関する情報を探してください。」
- 「人工知能に関する最新ニュースを検索し、先週のニュースに絞り込んでください。」
- 「URL https://traylinx.com からテキストと HTML を抽出してください。」
- クライアントから許可を求められたら、許可します。
- テキストコンテンツと、場合によっては構造化データを含むレスポンスが返されます。
高度な使い方
Traylinx Search Engine MCP サーバーは、複数のレスポンスタイプに対応しています:
- テキストコンテンツ:検索結果を要約した標準的な Markdown テキスト
- 埋め込み HTML:URL の抽出時に、スクレイピングした HTML を返します
- 検索項目:タイトル、URL、スニペットを含む構造化された検索結果
- メディア項目:検索中に見つかった画像、動画、その他のメディア
- ニュース記事:サムネイルとメタデータを含む最新ニュース
- 生の API レスポンス:高度なユースケース向けの完全なレスポンスデータ
新しさフィルターの使用
検索結果を新しさで絞り込むには:
// Example from Claude Desktop
Use the search tool to find recent news about SpaceX with results from the last day only.
// Example from a custom client
{
"name": "search",
"arguments": {
"query": "SpaceX launches",
"search_recency_filter": "week"
}
}
機能
- 豊富なコンテンツタイプ:テキストだけでなく、複数のコンテンツタイプを返します
- 時間による絞り込み:結果を新しさ(月、週、日、時間)で絞り込みます
- API キーの安全な取り扱い:API キーは環境変数に保持されます
- エンドポイントの設定:必要に応じて API エンドポイントを簡単に切り替えられます
- MCP への完全準拠:必要な MCP サーバーメソッドをすべて実装しています
デプロイ
Smithery.ai へのデプロイ
この MCP サーバーは Smithery.ai にデプロイできます:
- Smithery アカウントを作成するか、ログインします
- 「Deploy a New MCP Server」をクリックします
- ID に
traylinx-search-engine-mcp-serverを入力します - ベースディレクトリに
.(ルートを表すドット)を指定します - 「Create」をクリックします
デプロイ後、次のようにして Claude のウェブインターフェースでこのサーバーを参照できます:
Use the traylinx-search-engine-mcp-server to search for [your query]
注: Smithery のデプロイ設定で、AGENTIC_SEARCH_API_KEY を環境変数として設定する必要があります。
トラブルシューティング
問題が発生した場合:
- 設定で API キーが正しく指定されていることを確認します
- 設定後に MCP クライアントを完全に再起動したことを確認します
- Agentic Search API へのネットワーク接続を確認します
- より詳細なログを出力するには、
LOG_LEVELをDEBUGに設定します
サポートが必要な場合は、API プロバイダー([email protected])にお問い合わせください。
ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスのもとでライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。
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。