mcp-perplexity 精选
Perplexity API 的 MCP 服务器。
README
Perplexity Chat MCP 服务器
Perplexity MCP 服务器提供了一个基于 Python 的 Perplexity API 接口,提供了查询响应、维护聊天历史记录和管理对话的工具。它支持通过环境变量进行模型配置,并将聊天数据存储在本地。它使用 Python 和 setuptools 构建,专为与开发环境集成而设计。
MCP 服务器旨在模拟用户在其浏览器上与 Perplexity Chat 交互的方式,允许您的模型提问、继续对话并列出您的所有聊天记录。
<a href="https://glama.ai/mcp/servers/0nggjl0ohi"> <img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/0nggjl0ohi/badge" /> </a>
组件
工具
- ask_perplexity: 通过 Perplexity 请求专家编程帮助。专注于编码解决方案、错误调试和技术解释。返回带有来源引文和替代建议的响应。
- chat_perplexity: 维护与 Perplexity AI 的持续对话。创建新聊天或继续具有完整历史上下文的现有聊天。返回聊天 ID 以供将来继续。
- list_chats_perplexity: 列出与 Perplexity AI 的所有可用聊天对话。返回聊天 ID、标题和创建日期(以相对时间格式显示,例如,“5 分钟前”、“2 天前”)。结果分页显示,每页 50 个聊天记录。
- read_chat_perplexity: 检索特定聊天的完整对话历史记录。返回包含所有消息及其时间戳的完整聊天历史记录。不调用 Perplexity 的 API - 仅从本地存储读取。
主要特性
-
通过环境变量进行模型配置: 允许您使用
PERPLEXITY_MODEL
环境变量指定 Perplexity 模型,以实现灵活的模型选择。您还可以指定
PERPLEXITY_MODEL_ASK
和PERPLEXITY_MODEL_CHAT
,分别为ask_perplexity
和chat_perplexity
工具使用不同的模型。这些将覆盖
PERPLEXITY_MODEL
。您可以在 Perplexity 文档中查看哪些模型可用。 -
持久聊天历史记录:
chat_perplexity
工具维护与 Perplexity AI 的持续对话。创建新聊天或继续具有完整历史上下文的现有聊天。返回聊天 ID 以供将来继续。 -
具有进度报告的流式响应: 使用进度报告来防止慢速响应超时。
快速入门
前提条件
在使用此 MCP 服务器之前,请确保您已具备以下条件:
- Python 3.10 或更高版本
- 已安装 uvx 包管理器
注意:uvx 的安装说明可在此处找到:here。
所有客户端的配置
要使用此 MCP 服务器,请使用以下设置配置您的客户端(配置方法因客户端而异):
"mcpServers": {
"mcp-perplexity": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-perplexity"],
"env": {
"PERPLEXITY_API_KEY": "your-api-key",
"PERPLEXITY_MODEL": "sonar-pro",
"DB_PATH": "chats.db"
}
}
}
环境变量
使用以下环境变量配置 MCP Perplexity 服务器:
变量 | 描述 | 默认值 | 是否必需 |
---|---|---|---|
PERPLEXITY_API_KEY |
您的 Perplexity API 密钥 | None | 是 |
PERPLEXITY_MODEL |
交互的默认模型 | sonar-pro |
否 |
PERPLEXITY_MODEL_ASK |
ask_perplexity 工具的特定模型 |
使用 PERPLEXITY_MODEL |
否 |
PERPLEXITY_MODEL_CHAT |
chat_perplexity 工具的特定模型 |
使用 PERPLEXITY_MODEL |
否 |
DB_PATH |
存储聊天历史记录数据库的路径 | chats.db |
否 |
WEB_UI_ENABLED |
启用或禁用 Web UI | false |
否 |
WEB_UI_PORT |
Web UI 的端口 | 8050 |
否 |
WEB_UI_HOST |
Web UI 的主机 | 127.0.0.1 |
否 |
DEBUG_LOGS |
启用详细日志记录 | false |
否 |
使用 Smithery CLI
npx -y @smithery/cli@latest run @daniel-lxs/mcp-perplexity --config "{\"perplexityApiKey\":\"pplx-abc\",\"perplexityModel\":\"sonar-pro\"}"
用法
ask_perplexity
ask_perplexity
工具用于特定问题,此工具不维护聊天历史记录,每个请求都是一个新的聊天。
该工具将使用 PERPLEXITY_MODEL_ASK
模型(如果已指定)返回来自 Perplexity AI 的响应,否则将使用 PERPLEXITY_MODEL
模型。
chat_perplexity
chat_perplexity
工具用于持续对话,此工具维护聊天历史记录。
聊天由聊天 ID 标识,该 ID 在创建新聊天时由该工具返回。聊天 ID 如下所示:wild-horse-12
。
此工具对于调试、研究以及任何其他需要聊天历史记录的任务非常有用。
该工具将使用 PERPLEXITY_MODEL_CHAT
模型(如果已指定)返回来自 Perplexity AI 的响应,否则将使用 PERPLEXITY_MODEL
模型。
list_chats_perplexity
列出所有可用的聊天对话。它返回一个分页的聊天列表,显示聊天 ID、标题和创建时间(以相对格式)。您可以使用 page
参数指定页码(默认为 1,每页 50 个聊天记录)。
read_chat_perplexity
检索给定 chat_id
的完整对话历史记录。此工具返回聊天中的所有消息,包括时间戳和角色(用户或助手)。此工具不调用 Perplexity 的任何 API;它仅从本地数据库读取。
Web UI
MCP Perplexity 服务器现在包含一个 Web 界面,以便更轻松地进行交互和管理聊天。
特性
- 交互式聊天界面
- 聊天历史记录管理
- 实时消息显示
屏幕截图
聊天列表视图
聊天界面
访问 Web UI
当 WEB_UI_ENABLED
设置为 true
时,Web UI 将在 http://WEB_UI_HOST:WEB_UI_PORT
上可用。
默认情况下,这是 http://127.0.0.1:8050
。
开发
此项目使用 setuptools 进行开发和构建。要开始使用:
-
创建一个虚拟环境:
python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Linux/macOS # or .venv\Scripts\activate # On Windows
-
以可编辑模式安装项目及其所有依赖项:
pip install -e .
-
构建项目:
python -m build
虚拟环境将包含开发所需的所有依赖项。
贡献
此项目欢迎贡献。请参阅 CONTRIBUTING.md 文件以获取更多信息。
许可证
此项目已获得 MIT 许可证的许可。有关详细信息,请参阅 LICENSE 文件。
推荐服务器
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。

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。
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。

e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
https://github.com/Streen9/react-mcp
react-mcp 与 Claude Desktop 集成,能够根据用户提示创建和修改 React 应用程序。
mult-fetch-mcp-server
A versatile MCP-compliant web content fetching tool that supports multiple modes (browser/node), formats (HTML/JSON/Markdown/Text), and intelligent proxy detection, with bilingual interface (English/Chinese).
AIO-MCP Server
🚀 All-in-one MCP server with AI search, RAG, and multi-service integrations (GitLab/Jira/Confluence/YouTube) for AI-enhanced development workflows. Folk from
Knowledge Graph Memory Server
为 Claude 实现持久性记忆,使用本地知识图谱,允许 AI 记住用户的信息,并可在自定义位置存储,跨对话保持记忆。
Hyperbrowser
欢迎来到 Hyperbrowser,人工智能的互联网。Hyperbrowser 是下一代平台,旨在增强人工智能代理的能力,并实现轻松、可扩展的浏览器自动化。它专为人工智能开发者打造,消除了本地基础设施和性能瓶颈带来的麻烦,让您能够: