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• 项目简介

  • 该仓库实现了一个 MCP 服务器，允许 AI 助手（如 Claude、其他 LLM 客户端）通过 MCP 框架调用 Perplexity WebUI 的查询能力，从而在对话中获得基于网页数据实时检索的答案。

• 主要功能点

  • 使用 FastMCP 搭建 MCP 服务器并暴露工具接口
  • 提供 perplexity_ask 这一个工具，通过 Perplexity 的会话能力查询网络信息
  • 支持基于模型的映射与选择，方便在不同模型之间切换
  • 通过环境变量进行会话鉴权（PERPLEXITY_SESSION_TOKEN），与 Perplexity WebUI 的会话令牌配合使用
  • 具备完整的错误处理、日志记录与重试策略，确保请求的稳健性
  • 服务器端包含用于对接 Perplexity 的客户端实现（核心在 core.py、http.py 等）

• 安装步骤

  • 使用 MCP 功能的依赖安装方式，建议直接安装带有 MCP 支持的发行版本：
    • 安装带有 MCP 组件的包（示例：perplexity-webui-scraper[mcp]）并确保环境中已安装 Python 运行时
  • 设置环境变量
    • PERPLEXITY_SESSION_TOKEN，填入你的 Perplexity 会话令牌
  • 启动服务器（示例命令，需在具备相应运行环境的环境中执行）:
    • uv run fastmcp run src/perplexity_webui_scraper/mcp/server.py
    • 或者用于开发测试的方式：uv run fastmcp dev src/perplexity_webui_scraper/mcp/server.py
  • 作为对接 Claude Desktop 的配置示例（需要在 Claude Desktop 配置中添加对应的 MCP 实例，详情见配置说明）

• 服务器配置（MCP 客户端配置不需要，提供给 MCP 客户端理解的配置示例文本）

  • 以下为示例配置文本（JSON 结构，服务器端不需要客户端代码）： { "server_name": "perplexity-webui-mcp", "command": "uv", "args": [ "run", "fastmcp", "run", "src/perplexity_webui_scraper/mcp/server.py" ], "env": { "PERPLEXITY_SESSION_TOKEN": "your_token_here" }, "description": "启动 MCP 服务器以暴露 perplexity_ask 工具给 MCP 客户端使用。" }

• 基本使用方法

  • 第一步：准备工作
    • 设置 PERPLEXITY_SESSION_TOKEN 为你的 Perplexity 会话令牌
    • 确保已经安装了带 MCP 支持的包
  • 第二步：启动服务器
    • 运行上述启动命令，确保服务器正常启动并监听 MCP 客户端请求
  • 第三步：客户端接入
    • 使用支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop 的 MCP 功能或其他 MCP 客户端）连接该服务器，调用 perplexity_ask 工具来获取基于 Perplexity 的检索式回答
  • 第四步：使用与调试
    • 通过你的 MCP 客户端发送请求，服务器将处理请求、与 Perplexity 交互并返回结果
    • 如遇异常，查看服务器日志以获取调试信息