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MIAPI — Grounded Web Answers

MIAPI — Grounded Web Answers

本地服务
miapi.uk搜索与检索19 周前更新

关于 MIAPI — Grounded Web Answers

MIAPI 是提供实时网页搜索、带来源引用的 AI 问答 API,也提供搜索、新闻和图片结果。其 MCP 服务可让 AI 助手直接调用这些能力。

主要功能

  1. 01网页搜索生成带引用的答案
  2. 02基于自有文本回答问题
  3. 03获取原始网页搜索结果
  4. 04搜索新闻和图片
  5. 05流式输出答案
  6. 06查看 API 用量

适用场景

  1. 01研究问题并核对答案来源
  2. 02根据提供的退货政策回答查询
  3. 03获取最新研究论文的搜索结果
  4. 04查找特定主题的新闻或图片

MCP 相关

MIAPI 提供 MCP 服务,向客户端开放网页问答、网页搜索、新闻搜索、图片搜索和用量查询工具。

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": {
"uk-miapi-miapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"miapi-sdk"
],
"env": {
"MIAPI_API_KEY": "<MIAPI_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令uvx miapi-sdk
需要配置的环境变量
MIAPI_API_KEY密钥Your MIAPI API key. Free tier available at https://miapi.uk

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
pypimiapi-sdk1.1.1

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

MIAPI — 有据可依的 AI 答案 API

MIAPI 的官方 Python 客户端 MIAPI — 获取基于实时网页搜索的 AI 答案。

安装

pip install miapi-sdk

快速入门

from miapi import MIAPI

client = MIAPI("YOUR_API_KEY")

# Get a grounded answer with citations
result = client.answer("What is quantum computing?", citations=True)
print(result.answer)     # AI-generated answer with [1][2] markers
print(result.sources)    # List of source URLs
print(result.confidence) # 0.0 - 1.0

功能

基于网页信息的答案
result = client.answer("Who won the last World Cup?")
print(result.answer)
知识模式 — 根据你的数据回答
result = client.answer(
    "What is the return policy?",
    mode="knowledge",
    knowledge="Returns accepted within 30 days with receipt..."
)
print(result.answer)
仅搜索 — 原始结果
sources = client.search("latest AI research papers")
for source in sources:
    print(source.title, source.url)
新闻搜索
news = client.news("technology", num_results=5)
for article in news:
    print(article.title, article.date)
图片搜索
images = client.images("golden retriever")
for img in images:
    print(img.url, img.width, img.height)
流式传输
for event in client.stream("Explain quantum computing"):
    if event['type'] == 'answer':
        print(event['content'], end='', flush=True)
    elif event['type'] == 'done':
        print(f"\nDone in {event.get('query_time_ms')}ms")
查看用量
info = client.usage()
print(f"Used {info.queries_this_month}/{info.monthly_limit} this month")
print(f"Tier: {info.tier}")
自定义选项
result = client.answer(
    "Compare Python and Rust",
    response_format="markdown",   # text, short, json, markdown
    temperature=0.5,              # 0.0 (precise) to 1.0 (creative)
    max_tokens=800,               # Max answer length
    language="French",            # Answer in any language
    search_domains=["wikipedia.org"],  # Restrict sources
    system_prompt="Answer like a professor",
)

错误处理

from miapi import MIAPI, MIAPIError, RateLimitError, AuthenticationError

client = MIAPI("YOUR_API_KEY")

try:
    result = client.answer("Hello")
except AuthenticationError:
    print("Bad API key")
except RateLimitError as e:
    print(f"Rate limited: {e.message}")
except MIAPIError as e:
    print(f"Error: {e.message} (HTTP {e.status_code})")

OpenAI 即插即用替代方案

MIAPI 也兼容 OpenAI Python 客户端:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_MIAPI_KEY",
    base_url="https://api.miapi.uk/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="miapi-grounded",
    messages=[{"role": "user", "content": "What is AI?"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

获取 API 密钥

在 miapi.uk 免费注册 — 每月包含 500 次查询。

链接

在 Claude Desktop、Cursor 或 Windsurf 中使用(MCP)

MIAPI 内置 MCP 服务,因此 AI 助手可以搜索网页并获取 带有真实引用的答案,无需编写任何代码。

pip install "miapi-sdk[mcp]"

然后将其添加到助手的 MCP 配置中:

{
  "mcpServers": {
    "miapi": {
      "command": "miapi-mcp",
      "env": { "MIAPI_API_KEY": "your_key_here" }
    }
  }
}

提供的工具:web_answer、web_search、news_search、image_search、 check_usage。

在 https://miapi.uk 获取密钥 — 包含免费套餐。

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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。