Higress AI-Search MCP Server

Proporciona una herramienta de búsqueda de IA para mejorar las respuestas de los modelos de IA con resultados de búsqueda en tiempo real de varios motores de búsqueda utilizando la función Higress ai-search.

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Documentación

MseeP.ai Security Assessment Badge

Servidor MCP de Higress AI-Search

Descripción general

Un servidor de Model Context Protocol (MCP) que proporciona una herramienta de búsqueda de IA para mejorar las respuestas de los modelos de IA con resultados de búsqueda en tiempo real de varios motores de búsqueda a través de la función ai-search de Higress.

Higress AI-Search Server MCP server

Demostración

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

Características

  • Búsqueda en Internet: Google, Bing, Quark - para información web general
  • Búsqueda académica: Arxiv - para artículos científicos e investigación
  • Búsqueda de conocimiento interno

Requisitos previos

  • uv para la instalación de paquetes.
  • Configurar Higress con el plugin ai-search y el plugin ai-proxy.

Configuración

El servidor se puede configurar usando variables de entorno:

  • HIGRESS_URL(opcional): URL para el servicio de Higress (predeterminado: http://localhost:8080/v1/chat/completions).
  • MODEL(obligatorio): modelo de LLM a utilizar para generar respuestas.
  • INTERNAL_KNOWLEDGE_BASES(opcional): descripción de las bases de conocimiento internas.

Opción 1: Usando uvx

Usar uvx instalará automáticamente el paquete desde PyPI, sin necesidad de clonar el repositorio localmente.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Opción 2: Usando uv con desarrollo local

Usar uv requiere clonar el repositorio localmente y especificar la ruta al código fuente.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT - consulte el archivo LICENSE para más detalles.