项目简介

本项目是一个 MCP 服务器，提供由 Exa.ai 驱动的网页搜索工具。它允许 LLM 客户端通过标准的 Model Context Protocol 利用网页搜索能力。

主要功能点

实现了 Model Context Protocol (MCP) 服务器规范。
提供了一个 "search" 工具，利用 Exa.ai API 执行网页搜索。
使用 Stdio (标准输入/输出) 作为 MCP 服务器的传输协议，方便集成和部署。
允许 MCP 客户端通过标准的 'tools/list' 和 'tools/call' 请求与服务器交互。

安装步骤

确保您已安装 Bun JavaScript 运行时环境。
克隆 GitHub 仓库到本地： 'git clone https://github.com/mcprouter/exa-ai-mcp-server.git'
进入项目目录： 'cd exa-ai-mcp-server'
安装项目依赖： 'bun install'
获取 Exa.ai API 密钥并在您的运行环境中设置名为 'EXA_API_KEY' 的环境变量。您可以在 Exa.ai 官网注册并获取 API 密钥。

服务器配置

对于 MCP 客户端，您需要配置连接到此 MCP 服务器的必要信息。以下是一个 JSON 格式的配置示例，用于指导 MCP 客户端如何启动和连接到此服务器：

{
  "serverName": "@mcprouter/exa-ai-mcp-server",
  "command": "./index.ts",
  "args": [],
  "environmentVariables": {
    "EXA_API_KEY": "<YOUR_EXA_API_KEY>" // 请替换为您的 Exa.ai API 密钥 (或者设置为系统环境变量)
  }
}

配置说明:

'serverName': 服务器的名称，标识此 MCP 服务器。
'command': 启动 MCP 服务器的命令，这里指向 'index.ts' 文件，使用 'bun' 运行时执行。
'args': 启动命令的参数，此服务器无需额外参数，所以为空数组。
'environmentVariables': 传递给服务器进程的环境变量。 'EXA_API_KEY' 用于 Exa.ai API 的认证，请务必替换为您的实际 API 密钥 或将其设置为系统环境变量以提高安全性。

基本使用方法

启动 MCP 服务器：在项目根目录下执行 'bun run index.ts' 命令。服务器将通过 stdio 监听 MCP 请求。
配置 MCP 客户端：根据上述服务器配置信息，配置您的 MCP 客户端以连接到该服务器。客户端需要能够通过 stdio 与服务器进行 JSON-RPC 通信。
使用搜索工具：客户端可以使用标准的 MCP 协议请求调用 'search' 工具。例如，发送 'tools/call' 请求，指定工具名为 'search'，并在 'arguments' 中包含 'query' 参数来执行网页搜索。

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