Kira Perplexity Scout
Integrates Perplexity API into Claude/Cowork as MCP tools for search, trend scouting, and deep research.
README
Kira Perplexity Scout — MCP-сервер
Подключает Perplexity как помощника прямо в инструменты Claude/Cowork.
Даёт 3 инструмента: perplexity_search, kira_trend_scout, perplexity_deep.
Что внутри
server.py— сам MCP-сервер (Perplexity Sonar API → MCP-инструменты)requirements.txt— зависимости.env.example— шаблон для API-ключаProcfile— команда запуска для хостинга
Шаг 1. Получить API-ключ Perplexity
- Зайди на perplexity.ai → Settings → API (нужен аккаунт; для API нужен платный тариф/кредиты).
- Создай ключ. Он выглядит как
pplx-xxxxxxxx... - Сохрани — он понадобится на деплое.
Шаг 2. Задеплоить сервер (вариант через Render — бесплатно и без терминала)
Claude connectors требуют публичный HTTPS-URL, поэтому сервер надо разместить онлайн. Самый простой путь — Render:
- Залей папку
perplexity-mcpв новый репозиторий на GitHub (или используй любой git-хостинг). - Зайди на render.com → New → Web Service и подключи репозиторий.
- Настройки:
- Runtime: Python 3
- Build Command:
pip install -r requirements.txt - Start Command:
python server.py
- В разделе Environment добавь переменную:
PERPLEXITY_API_KEY= твой ключpplx-...
- Нажми Deploy. Render выдаст URL вида
https://kira-perplexity-scout.onrender.com - Твой MCP-endpoint будет:
https://kira-perplexity-scout.onrender.com/mcp
Альтернатива без GitHub: Railway, Fly.io — логика та же (env-переменная + start command). Локальный запуск (
python server.py) тоже работает, но тогда нужен туннель (ngrok), чтобы дать Claude публичный HTTPS-адрес.
Шаг 3. Подключить к Cowork / Claude
- В Claude открой Settings → Connectors → Add custom connector.
- Вставь URL endpoint:
https://...onrender.com/mcp - Тип транспорта: Streamable HTTP (сервер уже на нём).
- Сохрани и включи коннектор в чате.
После этого в моём списке инструментов появятся:
perplexity_search(query, recency)— быстрый поиск с источникамиkira_trend_scout(topic, recency)— тренд-бриф под Кируperplexity_deep(query)— глубокий ресёрч
Шаг 4. Проверка
Напиши мне: «Запусти kira_trend_scout по теме AI-инструменты, свежесть week». Если коннектор подключён — я вызову Perplexity и верну бриф с источниками.
Безопасность
- Ключ
PERPLEXITY_API_KEYхранится только в env хостинга, в коде его нет. - Не коммить
.envв git (добавь его в.gitignore). - Если ключ утёк — отзови его в Settings Perplexity и создай новый.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。