MCP 服务器

MCP-researcher Server

这个基于 TypeScript 的服务器实现了一个简单的笔记系统，它利用 MCP 概念，使用户能够通过自然语言提示创建、列出和总结文本笔记。

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README

Perplexity MCP 服务器

一个由 Perplexity 专门的 AI 模型驱动的智能研究助手。具有自动查询复杂度检测功能，可将请求路由到最合适的模型，以获得最佳结果。与官方服务器不同，它为每个任务都具有搜索功能，本质上是

工具

快速提示：由于实现方式的差异，深度研究工具在使用某些工具（如 cline）时会超时，但在使用其他工具（如 cursor）时不会超时，但 Reason 工具可以弥补这一点。

1. 搜索 (Sonar Pro)

快速搜索，适用于简单的查询和基本信息查找。最适合需要简洁、直接答案的简单问题。

const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "perplexity",
  tool_name: "search",
  arguments: {
    query: "法国的首都是什么？",
    force_model: false // 可选：即使查询看起来很简单，也强制使用此模型
  }
});

2. 推理 (Sonar Reasoning Pro)

处理需要详细分析的复杂、多步骤任务。非常适合解释、比较和解决问题。

const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "perplexity",
  tool_name: "reason",
  arguments: {
    query: "比较和对比 REST 和 GraphQL API，解释它们的优缺点",
    force_model: false // 可选：即使查询看起来很简单，也强制使用此模型
  }
});

3. 深度研究 (Sonar Deep Research)

进行全面的研究并生成详细的报告。非常适合对复杂主题进行深入分析。

const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "perplexity",
  tool_name: "deep_research",
  arguments: {
    query: "量子计算对密码学的影响",
    focus_areas: [
      "后量子密码算法",
      "量子威胁的时间表",
      "实际缓解策略"
    ],
    force_model: false // 可选：即使查询看起来很简单，也强制使用此模型
  }
});

智能模型选择

服务器自动分析查询复杂度，将请求路由到最合适的模型：

简单查询 → Sonar Pro
- 基本信息查找
- 简单的问题
- 快速的事实
复杂查询 → Sonar Reasoning Pro
- 如何/为什么的问题
- 比较
- 逐步解释
- 解决问题的任务
研究查询 → Sonar Deep Research
- 深入分析
- 全面的研究
- 详细的调查
- 多方面的主题

您可以使用任何工具参数中的 force_model: true 来覆盖自动选择。

设置

先决条件
- Node.js (来自 nodejs.org)
- Perplexity API 密钥 (来自 perplexity.ai/settings/api)
- 克隆存储库到某个地方
配置 MCP 设置

添加到您的 MCP 设置文件（位置因平台而异）：

{
  "mcpServers": {
    "perplexity": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/perplexity-server/build/index.js"],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

或者使用 NPX 而无需在本地安装它（推荐用于 macos）：

{
  "mcpServers": {
    "perplexity": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "perplexity-mcp"
      ],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}