JinaAI Grounding

mcp-jinaai-grounding

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⚠️ Aviso

Este repositorio ya no se mantiene.

La funcionalidad de esta herramienta ahora está disponible en mcp-omnisearch, que combina múltiples herramientas MCP en un paquete unificado.

Por favor, use mcp-omnisearch en su lugar.

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Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para integrar la API de Grounding de Jina.ai con LLMs. Este servidor proporciona capacidades eficientes y completas de fundamentación de contenido web, optimizadas para mejorar las respuestas de LLM con contenido web fáctico y en tiempo real.

Características

• 🌐 Fundamentación avanzada de contenido web a través de la API de Grounding de Jina.ai
• 🚀 Verificación de contenido y verificación de datos en tiempo real
• 📚 Análisis completo de contenido web
• 🔄 Formato limpio optimizado para LLMs
• 🎯 Puntuación precisa de relevancia de contenido
• 🏗️ Construido sobre el Protocolo de Contexto de Modelo

Configuración

Este servidor requiere configuración a través de su cliente MCP. Aquí hay ejemplos para diferentes entornos:

Configuración de Cline

Agregue esto a su configuración MCP de Cline:

{
	"mcpServers": {
		"jinaai-grounding": {
			"command": "node",
			"args": ["-y", "mcp-jinaai-grounding"],
			"env": {
				"JINAAI_API_KEY": "your-jinaai-api-key"
			}
		}
	}
}

Configuración de Claude Desktop con WSL

Para entornos WSL, agregue esto a su configuración de Claude Desktop:

{
	"mcpServers": {
		"jinaai-grounding": {
			"command": "wsl.exe",
			"args": [
				"bash",
				"-c",
				"JINAAI_API_KEY=your-jinaai-api-key npx mcp-jinaai-grounding"
			]
		}
	}
}

Variables de Entorno

El servidor requiere la siguiente variable de entorno:

• JINAAI_API_KEY: Su clave de API de Jina.ai (requerida)

API

El servidor implementa herramientas MCP para fundamentar respuestas de LLM con contenido web:

ground_content

Fundamente respuestas de LLM con contenido web en tiempo real usando Grounding de Jina.ai.

Parámetros:

• query (cadena, requerido): El texto a fundamentar con contenido web
• no_cache (booleano, opcional): Omitir caché para resultados frescos. El valor predeterminado es falso
• format (cadena, opcional): Formato de respuesta ("json" o "texto"). El valor predeterminado es "texto"
• token_budget (número, opcional): Número máximo de tokens para esta solicitud
• browser_locale (cadena, opcional): Configuración regional del navegador para renderizar contenido
• stream (booleano, opcional): Habilitar modo de transmisión para páginas grandes. El valor predeterminado es falso
• gather_links (booleano, opcional): Recopilar todos los enlaces al final de la respuesta. El valor predeterminado es falso
• gather_images (booleano, opcional): Recopilar todas las imágenes al final de la respuesta. El valor predeterminado es falso
• image_caption (booleano, opcional): Poner subtítulos a las imágenes en el contenido. El valor predeterminado es falso
• enable_iframe (booleano, opcional): Extraer contenido de iframes. El valor predeterminado es falso
• enable_shadow_dom (booleano, opcional): Extraer contenido de shadow DOM. El valor predeterminado es falso
• resolve_redirects (booleano, opcional): Seguir cadenas de redirección hasta la URL final. El valor predeterminado es verdadero

Desarrollo

Configuración

1. Clone el repositorio
2. Instale las dependencias:

pnpm install

3. Compile el proyecto:

pnpm run build

4. Ejecute en modo de desarrollo:

pnpm run dev

Publicación

1. Actualice la versión en package.json
2. Compile el proyecto:

pnpm run build

3. Publique en npm:

pnpm run release

Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! No dude en enviar una Solicitud de Extracción.

Licencia

Licencia MIT: consulte el archivo LICENSE para obtener detalles.

Agradecimientos

• Construido sobre el Protocolo de Contexto de Modelo
• Impulsado por API de Grounding de Jina.ai