Perplexity MCP Server

本地服务

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关于 Perplexity MCP Server

Perplexity MCP Server 是一个基于 Perplexity AI 的 MCP 服务，面向研究与文档辅助场景。它会根据查询的复杂程度选择合适的模型，并提供快速搜索、深度推理和深入研究三类工具。

主要功能

01根据查询复杂度自动选择模型
02提供 search、reason、deep_research 工具
03支持通过参数强制指定模型
04可通过环境变量、命令行参数或 .env 文件配置 API 密钥

适用场景

01为编码 Agent 提供简单事实查询
02对比分析技术方案的优缺点
03围绕特定主题生成详细研究报告

MCP 相关

该项目是一个 MCP 服务，向 MCP 客户端暴露 search、reason 和 deep_research 三个工具，底层调用 Perplexity 的 Sonar 系列模型。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

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

Perplexity MCP 服务

由 Perplexity 的专业 AI 模型驱动的智能研究助手。它能自动检测查询的复杂程度，并将请求路由到最合适的模型，以获得最佳结果。与官方服务不同，它的所有任务都具备搜索能力，本质上是

它还会强制使用 MCP 的 Agent 提供具体的请求

工具

1. 搜索（Sonar Pro）

快速搜索简单查询并查找基本信息。最适合需要简洁、直接回答的常见问题。

const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "perplexity",
  tool_name: "search",
  arguments: {
    query: "What is the capital of France?",
    force_model: false // Optional: force using this model even if query seems complex
  }
});

2. 推理（Sonar Reasoning Pro）

处理需要详细分析的复杂多步骤任务。非常适合解释、比较和问题解决。

const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "perplexity",
  tool_name: "reason",
  arguments: {
    query: "Compare and contrast REST and GraphQL APIs, explaining their pros and cons",
    force_model: false // Optional: force using this model even if query seems simple
  }
});

3. 深度研究（Sonar Deep Research）

开展全面研究并生成详细报告。适用于对复杂主题进行深入分析。

const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "perplexity",
  tool_name: "deep_research",
  arguments: {
    query: "The impact of quantum computing on cryptography",
    focus_areas: [
      "Post-quantum cryptographic algorithms",
      "Timeline for quantum threats",
      "Practical mitigation strategies"
    ],
    force_model: false // Optional: force using this model even if query seems simple
  }
});

设置

先决条件
- Node.js（来自 nodejs.org）
- Perplexity API 密钥（来自 perplexity.ai/settings/api）
- 将代码仓库克隆到任意位置
配置 MCP 设置

将以下内容添加到 MCP 设置文件中（文件位置因平台而异）：

{
  "mcpServers": {
    "perplexity": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/perplexity-server/build/index.js"],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

或者使用 NPX，无需在本地安装（macos 用户推荐）：

{
  "mcpServers": {
    "perplexity": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "perplexity-mcp"
      ],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

如果 MCP 客户端无法通过现代 AI 编码 Agent（例如 Kiro）常用的 "${env:PERPLEXITY_API_KEY}" 等方式从环境中解析 Perplexity API 密钥，可以使用以下两种备用方案：

命令行参数：直接将 API 密钥作为命令行参数传入，也可以尝试看看 "${env:PERPLEXITY_API_KEY}" 在此处是否有效。

{
  "mcpServers": {
    "perplexity": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/perplexity-server/build/index.js",
        "--api-key",
        "your_api_key_here"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

读取指定的 .env 文件：使用 --cwd 命令行参数指定项目 .env 文件的位置，该文件包含当前项目的环境变量和 API 密钥；MCP 服务会从该目录读取 .env 文件并查找 Perplexity API 密钥。

{
  "mcpServers": {
    "perplexity": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/perplexity-server/build/index.js",
        "--cwd",
        "/path/to/your/project"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

优先级顺序：命令行参数 > 环境变量 > 使用 --cwd 的 .env 文件（需要指定路径）