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Higress AI-Search MCP Server

Higress AI-Search MCP Server

本地服务
github.com/cr7258搜索与检索577 周前更新
代码仓库

关于 Higress AI-Search MCP Server

Higress AI-Search MCP Server 通过 Higress ai-search 提供实时网页、学术和内部知识搜索，适用于需要搜索结果来辅助生成回复的 AI 客户端。

主要功能

  1. 01使用 Google、Bing 和 Quark 搜索网页
  2. 02搜索 Arxiv 学术论文
  3. 03搜索内部知识

适用场景

  1. 01查找最新网页信息
  2. 02检索科学论文与研究
  3. 03搜索已配置的内部知识库

MCP 相关

它向 MCP 客户端提供 AI 搜索工具，通过 Higress ai-search 获取网页、学术和内部知识搜索结果。

#higress#ai-search#mcp-server

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "higress-ai-search": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "higress-ai-search-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "HIGRESS_URL": "<HIGRESS_URL>",
        "MODEL": "<MODEL>",
        "INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES": "<INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES>"
      }
    }
  }
}
启动命令uvx higress-ai-search-mcp-server
需要配置的环境变量
HIGRESS_URL
MODEL
INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
pypihigress-ai-search-mcp-server

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

MseeP.ai 安全评估徽章

Higress AI-Search MCP 服务

概述

一个模型上下文协议（MCP）服务，通过 Higress 的 ai-search 功能，提供 AI 搜索工具，使用来自各种搜索引擎的实时搜索结果增强 AI 模型的回答。

Higress AI-Search MCP 服务

演示

Cline

https://github.com/user-attachments/assets/60a06d99-a46c-40fc-b156-793e395542bb

Claude Desktop

https://github.com/user-attachments/assets/5c9e639f-c21c-4738-ad71-1a88cc0bcb46

功能

  • 互联网搜索：Google、Bing、Quark——用于搜索一般网络信息
  • 学术搜索：Arxiv——用于搜索科学论文和研究资料
  • 内部知识搜索

前置条件

配置

可以使用环境变量配置服务：

  • HIGRESS_URL（可选）：Higress 服务的 URL（默认值：http://localhost:8080/v1/chat/completions）。
  • MODEL（必需）：用于生成回答的大模型。
  • INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES（可选）：内部知识库的说明。
选项 1：使用 uvx

使用 uvx 会自动从 PyPI 安装软件包，无需在本地克隆代码库。

{
  "mcpServers": {
    "higress-ai-search-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "higress-ai-search-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "HIGRESS_URL": "http://localhost:8080/v1/chat/completions",
        "MODEL": "qwen-turbo",
        "INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES": "Employee handbook, company policies, internal process documents"
      }
    }
  }
}
选项 2：使用 uv 进行本地开发

使用 uv 需要在本地克隆代码库，并指定源代码的路径。

{
  "mcpServers": {
    "higress-ai-search-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/src/higress-ai-search-mcp-server",
        "run",
        "higress-ai-search-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "HIGRESS_URL": "http://localhost:8080/v1/chat/completions",
        "MODEL": "qwen-turbo",
        "INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES": "Employee handbook, company policies, internal process documents"
      }
    }
  }
}

许可证

本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。