Kagi Search MCP Server

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使用Kagi的搜索API进行网络搜索

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文档

Kagi MCP 服务器

一个基于 Kagi API 的 MCP 服务器。它为兼容 MCP 的客户端提供搜索和内容提取工具。

工具

kagi_search_fetch - 网页、新闻、视频、播客和图片搜索，支持可选的页面摘要、过滤器和 Kagi 透镜。
kagi_extract - 以 Markdown 格式获取页面的完整内容。

注意： 之前的 kagi_fastgpt 和 kagi_summarizer 工具已被移除。两者都计划在未来的版本中回归。

托管服务器

我们在 https://mcp.kagi.com/mcp 运行了一个托管 MCP 服务器——无需安装。将任何支持 HTTP 的 MCP 客户端指向它，并使用您的 Kagi API 密钥进行身份验证。

OAuth2 尚不支持（已在我们的路线图上），因此目前请从仪表板获取您的 API 密钥，并通过 Bearer HTTP 身份验证传递。

Claude Code 示例：

claude mcp add kagi https://mcp.kagi.com/mcp --transport http --header "Authorization: Bearer $(read -sp 'API key: ' k; echo $k)" --scope user

更想自己运行？请参阅客户端设置了解本地 uvx 安装，或参阅自托管以在自己的基础设施上托管 HTTP 服务器。

要求

一个 Kagi API 密钥，存储在 KAGI_API_KEY 中。
推荐使用 uv 进行 uvx 安装。

安装 uv：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

客户端设置

Codex CLI

codex mcp add kagi --env KAGI_API_KEY=<YOUR_API_KEY_HERE> -- uvx kagimcp

Codex 将 MCP 配置写入 ~/.codex/config.toml。

Claude Desktop

首先安装 uv。

MacOS/Linux：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

然后在您的 Claude Desktop 配置中（通过设置 -> 开发者 -> 编辑配置找到）：

{
  "mcpServers": {
    "kagi": {
      "command": "uvx",
      "args": ["kagimcp"],
      "env": {
        "KAGI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add kagi -e KAGI_API_KEY="YOUR_API_KEY_HERE" -- uvx kagimcp

Smithery

npx -y @smithery/cli install kagimcp --client claude

Kiro

使用与 Claude Desktop 相同的 mcpServers JSON，添加到您的 Kiro MCP 配置文件（全局为 ~/.kiro/settings/mcp.json，项目范围为 .kiro/settings/mcp.json）。更多详情请参阅 Kiro MCP 文档。

OpenCode

编辑 ~/.config/opencode/opencode.json 中的 OpenCode 配置文件，并添加以下内容：

{
  "mcp": {
    "kagi": {
      "type": "local",
      "command": ["uvx", "kagimcp"],
      "enabled": true,
      "environment": {
        "KAGI_API_KEY": "<YOUR_API_KEY_HERE>"
      }
    }
  }
}

使用示例

搜索：Who was Time's 2024 person of the year?
提取：extract the full content of https://en.wikipedia.org/wiki/Model_Context_Protocol

配置

环境变量	描述
`KAGI_API_KEY`	必需的 Kagi API 密钥。
`FASTMCP_LOG_LEVEL`	日志级别，例如 `ERROR`。
`KAGI_SEARCH_TIMEOUT`	搜索超时时间（秒）。默认为 `10`。
`KAGI_EXTRACT_TIMEOUT`	提取超时时间（秒）。默认为 `30`。
`KAGI_MAX_RETRIES`	首次请求后的最大重试次数。默认为 `2`；设置为 `0` 可禁用重试。
`KAGI_HIDDEN_PARAMS`	逗号分隔的搜索参数，用于对 LLM 可见的 schema 隐藏。

可隐藏的搜索参数：

workflow, extract_count, limit, include_domains, exclude_domains, time_relative, after, before, file_type, lens_id

示例：

KAGI_HIDDEN_PARAMS="extract_count,after,before,time_relative,include_domains,exclude_domains"

本地开发

git clone https://github.com/kagisearch/kagimcp.git
cd kagimcp
uv sync

通过 stdio 本地运行：

KAGI_API_KEY=<YOUR_API_KEY_HERE> uv run kagimcp

使用可流式传输的 HTTP 传输运行：

KAGI_API_KEY=<YOUR_API_KEY_HERE> uv run kagimcp --http --host 0.0.0.0 --port 8000

自托管

HTTP 模式是多租户的：每个请求通过 Authorization: Bearer <key> 头部提供其 API 密钥，而不是服务器范围的环境变量，因此一个实例可以为多个用户提供服务。仓库提供了一个 Dockerfile，它从 PyPI 安装固定版本的 kagimcp 并以 HTTP 模式运行。容器遵循 $PORT，因此它可以在任何注入该变量的平台上运行（Railway、Render、Cloud Run、Fly.io 等）。

本地构建和运行：

docker build -t kagimcp-hosted .
docker run --rm -p 8000:8000 kagimcp-hosted

冒烟测试：

curl -sL http://127.0.0.1:8000/mcp -X POST \
  -H "authorization: Bearer $KAGI_API_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

要在生产环境中更新版本，请编辑 Dockerfile 中的固定版本并重新部署。

调试

检查已发布的包：

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx kagimcp

检查本地检出：

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /ABSOLUTE/PATH/TO/kagimcp run kagimcp

检查器通常可在 http://localhost:5173 访问。

预发布说明

如果使用预发布版本，相同的安装说明适用，但请使用 uvx --prerelease allow --from kagimcp==1.0.0rc2 kagimcp 而不是 uvx kagimcp（将 1.0.0rc2 替换为您要安装的版本）。