Kagi MCP 服务器

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/xabrrs4bka"> <img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/xabrrs4bka/badge" alt="Kagi Server MCP server" /> </a>

安装说明

在开始之前，除非您只是使用非搜索工具，否则请确保您有权访问搜索 API。 它目前处于封闭测试阶段，可应要求提供。 请联系 support@kagi.com 申请邀请。

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"

通过 Smithery 安装

或者，您可以通过 Smithery 安装 Kagi for Claude Desktop：

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

使用 Claude Desktop 设置

// claude_desktop_config.json
// 可以通过以下方式找到位置：
// 汉堡菜单 -> 文件 -> 设置 -> 开发者 -> 编辑配置
{
  "mcpServers": {
    "kagi": {
      "command": "uvx",
      "args": ["kagimcp"],
      "env": {
        "KAGI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
        "KAGI_SUMMARIZER_ENGINE": "YOUR_ENGINE_CHOICE_HERE" // 如果没有设置环境变量，则默认为 "cecil" 引擎
      }
    }
  }
}

提出需要使用工具的查询

例如，"谁是时代杂志 2024 年度人物？" 用于搜索，或者 "总结这个视频：https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw" 用于摘要。

调试

运行：

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx kagimcp

本地/开发环境设置说明

克隆仓库

git clone https://github.com/kagisearch/kagimcp.git

安装依赖

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"

然后安装 MCP 服务器依赖项：

cd kagimcp

# 创建虚拟环境并激活它
uv venv

source .venv/bin/activate # MacOS/Linux
# OR
.venv/Scripts/activate # Windows

# 安装依赖
uv sync

使用 Claude Desktop 设置

使用 MCP CLI SDK

# 如果您还没有安装，请运行 `pip install mcp[cli]`
mcp install /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kagimcp/src/kagimcp/server.py -v "KAGI_API_KEY=API_KEY_HERE"

手动

# claude_desktop_config.json
# 可以通过以下方式找到位置：
# 汉堡菜单 -> 文件 -> 设置 -> 开发者 -> 编辑配置
{
  "mcpServers": {
    "kagi": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kagimcp",
        "run",
        "kagimcp"
      ],
      "env": {
        "KAGI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
        "KAGI_SUMMARIZER_ENGINE": "YOUR_ENGINE_CHOICE_HERE" // 如果没有设置环境变量，则默认为 "cecil" 引擎
      }
    }
  }
}

提出需要使用工具的查询

例如，"谁是时代杂志 2024 年度人物？" 用于搜索，或者 "总结这个视频：https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw" 用于摘要。

调试

运行：

# 如果安装了 mcp cli (`pip install mcp[cli]`)
mcp dev /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kagimcp/src/kagimcp/server.py

# 如果没有安装
npx @modelcontextprotocol/inspector \
      uv \
      --directory /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kagimcp \
      run \
      kagimcp

然后访问 MCP Inspector，地址为 http://localhost:5173。 您可能需要在 inspector 的环境变量中添加您的 Kagi API 密钥，变量名为 KAGI_API_KEY。

高级配置

• 可以通过 FASTMCP_LOG_LEVEL 环境变量调整日志记录级别（例如 FASTMCP_LOG_LEVEL="ERROR"）
  • 相关问题：https://github.com/kagisearch/kagimcp/issues/4
• 可以使用 KAGI_SUMMARIZER_ENGINE 环境变量自定义摘要引擎（例如 KAGI_SUMMARIZER_ENGINE="daphne"）
  • 在此处了解有关不同摘要引擎的信息