使用说明

项目简介

Perplexity AI MCP Server 是一个 MCP 服务器，它将 Perplexity AI 的搜索功能封装成一个工具，允许 LLM 客户端通过 MCP 协议调用 Perplexity AI 的强大搜索能力。该服务器支持多种 Perplexity AI 的 Sonar 模型，并提供可配置的搜索结果数量，旨在为 LLM 应用提供高质量的上下文信息检索服务。

主要功能点

Perplexity AI 搜索集成: 利用 Perplexity AI 的 API 提供高质量的搜索功能。
多种 Sonar 模型支持: 支持 'sonar-reasoning-pro', 'sonar-reasoning', 'sonar-pro', 'sonar' 等多种 Perplexity AI 模型。
可配置结果数量: 允许用户自定义搜索结果的数量（1-10条）。
详细的错误处理和日志记录: 提供完善的错误处理机制和日志记录，方便问题排查。
兼容 MCP Inspector: 可以直接与 MCP Inspector 工具配合使用，方便开发和调试。

安装步骤

安装依赖: 确保你的环境中已安装 'pnpm'，然后在仓库根目录下运行以下命令安装项目依赖：
```
pnpm install
```
构建项目: 运行以下命令构建项目，生成可执行文件：
```
pnpm build
```

服务器配置

要使 MCP 客户端能够连接到 Perplexity AI MCP Server，你需要配置客户端的 MCP 服务器连接信息。以下是一个 JSON 格式的配置示例，你需要将其提供给 MCP 客户端：

{
  "serverName": "perplexity-mcp",
  "command": "node",
  "args": ["dist/index.js"]
}

配置参数注释:

'serverName': 服务器名称，这里设置为 "perplexity-mcp"，与服务器代码中定义的一致。
'command': 启动服务器的命令，这里使用 'node' 解释器。
'args': 传递给 'node' 命令的参数，指定服务器入口文件 'dist/index.js'。

重要提示:

API Key 配置: Perplexity AI MCP Server 依赖于 Perplexity AI 的 API Key。你需要在运行服务器之前设置 'PERPLEXITY_API_KEY' 环境变量。
1. 访问 Perplexity AI 官网注册并登录账号。
2. 在控制台获取你的 API Key。
3. 将 API Key 设置为环境变量，例如在 Linux/macOS 系统中，可以执行 'export PERPLEXITY_API_KEY=你的API_Key' 命令。

基本使用方法

启动服务器: 在配置好 API Key 后，你可以直接在项目根目录下运行以下命令启动 MCP 服务器：
```
node dist/index.js
```
或者，如果 'dist/index.js' 文件已设置为可执行，可以直接运行：
```
./dist/index.js
```
使用 MCP 客户端调用工具: 启动服务器后，MCP 客户端可以通过 MCP 协议连接到该服务器，并调用名为 'perplexity_search' 的工具。

'perplexity_search' 工具接受以下参数：
- 'query' (string, 必需): 搜索查询关键词。
- 'model' (string, 可选): 使用的 Perplexity AI 模型，默认为 "sonar"。可选值包括 "sonar-reasoning-pro", "sonar-reasoning", "sonar-pro", "sonar"。
- 'count' (number, 可选): 返回的搜索结果数量，范围为 1-10，默认为 5。
客户端需要构造符合 MCP 协议的请求消息，指定要调用的工具和参数，发送给 MCP 服务器。服务器将执行搜索，并将结果以 MCP 响应消息的形式返回给客户端。

例如，一个 MCP 客户端可以发送请求调用 'perplexity_search' 工具，查询 "最新的科技新闻"，并使用 "sonar-pro" 模型，获取 3 条结果。服务器将返回包含搜索结果的响应。

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