JinaAI Grounding

mcp-jinaai-grounding

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⚠️ Aviso

Este repositório não é mais mantido.

A funcionalidade desta ferramenta agora está disponível em mcp-omnisearch, que combina várias ferramentas MCP em um pacote unificado.

Por favor, use mcp-omnisearch em vez disso.

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Um servidor Model Context Protocol (MCP) para integrar a API Grounding da Jina.ai com LLMs. Este servidor fornece capacidades eficientes e abrangentes de fundamentação de conteúdo web, otimizadas para melhorar as respostas de LLM com conteúdo web factual e em tempo real.

Recursos

• 🌐 Fundamentação avançada de conteúdo web através da API Jina.ai Grounding
• 🚀 Verificação de conteúdo em tempo real e checagem de fatos
• 📚 Análise abrangente de conteúdo web
• 🔄 Formato limpo otimizado para LLMs
• 🎯 Pontuação precisa de relevância de conteúdo
• 🏗️ Construído sobre o Model Context Protocol

Configuração

Este servidor requer configuração através do seu cliente MCP. Aqui estão exemplos para diferentes ambientes:

Configuração do Cline

Adicione isto às suas configurações MCP do Cline:

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

Configuração do Claude Desktop com WSL

Para ambientes WSL, adicione isto à sua configuração do Claude Desktop:

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

Variáveis de Ambiente

O servidor requer a seguinte variável de ambiente:

• JINAAI_API_KEY: Sua chave de API Jina.ai (obrigatória)

API

O servidor implementa ferramentas MCP para fundamentar respostas de LLM com conteúdo web:

ground_content

Fundamente respostas de LLM com conteúdo web em tempo real usando Jina.ai Grounding.

Parâmetros:

• query (string, obrigatório): O texto para fundamentar com conteúdo web
• no_cache (boolean, opcional): Ignorar cache para resultados frescos. Padrão: falso
• format (string, opcional): Formato de resposta ("json" ou "text"). Padrão: "text"
• token_budget (number, opcional): Número máximo de tokens para esta solicitação
• browser_locale (string, opcional): Localidade do navegador para renderizar conteúdo
• stream (boolean, opcional): Ativar modo de fluxo para páginas grandes. Padrão: falso
• gather_links (boolean, opcional): Coletar todos os links no final da resposta. Padrão: falso
• gather_images (boolean, opcional): Coletar todas as imagens no final da resposta. Padrão: falso
• image_caption (boolean, opcional): Legendar imagens no conteúdo. Padrão: falso
• enable_iframe (boolean, opcional): Extrair conteúdo de iframes. Padrão: falso
• enable_shadow_dom (boolean, opcional): Extrair conteúdo de shadow DOM. Padrão: falso
• resolve_redirects (boolean, opcional): Seguir cadeias de redirecionamento até a URL final. Padrão: verdadeiro

Desenvolvimento

Preparação

1. Clone o repositório
2. Instale as dependências:

pnpm install

3. Compile o projeto:

pnpm run build

4. Execute em modo de desenvolvimento:

pnpm run dev

Publicação

1. Atualize a versão no package.json
2. Compile o projeto:

pnpm run build

3. Publique no npm:

pnpm run release

Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para enviar um Pull Request.

Licença

Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.

Agradecimentos

• Construído sobre o Model Context Protocol
• Desenvolvido pela API Jina.ai Grounding