项目简介

本项目是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，它通过集成 Perplexity API，为大型语言模型 (LLM) 客户端（如 Claude）提供强大的网络搜索和深度研究功能。借助此服务器，LLM 可以访问最新的网络信息，进行快速的事实查找或深入的主题研究，并获得带有来源引用的可靠结果。

主要功能点

网页搜索 (Web Search): 使用 Perplexity 强大的 "sonar-reasoning-pro" 模型进行快速网页搜索，适用于需要最新事实信息的查询。
深度研究 (Deep Research): 使用 Perplexity 高级的 "sonar-deep-research" 模型进行全面的深度研究，适用于需要细致分析和多方信源的复杂主题。
结果引用: 为所有搜索和研究结果提供详细的来源引用，增强结果的可信度和可追溯性。

安装步骤

克隆仓库: 在你的本地计算机上克隆此 GitHub 仓库：

git clone https://github.com/nathanonn/mcp-perplexity-api.git
cd mcp-perplexity-api

安装依赖: 安装项目所需的 Node.js 依赖包：
```
npm install
```
构建项目: 编译 TypeScript 代码：
```
npm run build
```

服务器配置

要将此 MCP 服务器与 MCP 客户端（例如 Claude for Desktop）连接，您需要配置客户端的配置文件。以 Claude for Desktop 为例，您需要编辑 'claude_desktop_config.json' 文件，并添加以下服务器配置信息。

配置文件路径：

macOS: '~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json'
Windows: '%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json'

配置信息 (JSON 格式):

{
    "mcpServers": {
        "perplexity": {  // 服务器名称，可以自定义，例如 "perplexity-search"
            "command": "node",  // 启动服务器的命令，这里使用 Node.js 运行 JavaScript 文件
            "args": ["/path/to/mcp-perplexity-api/build/index.js"], // 启动命令的参数，指向服务器入口文件，请替换为实际路径
            "env": {
                "PERPLEXITY_API_KEY": "your_api_key_here" // Perplexity API 密钥，请替换为您自己的 API 密钥
            }
        }
    }
}

配置参数说明:

'"perplexity"': 服务器的名称，在客户端配置中用于标识此服务器。您可以自定义名称。
'"command": "node"': 指定运行服务器的命令为 'node'，表示使用 Node.js 运行时环境。
'"args": ["/path/to/mcp-perplexity-api/build/index.js"]': 'args' 数组包含启动命令的参数。这里指定了服务器入口文件 'build/index.js' 的路径。请务必将 '/path/to/mcp-perplexity-api' 替换为您本地仓库的实际路径。
'"env": { "PERPLEXITY_API_KEY": "your_api_key_here" }': 'env' 对象用于设置服务器运行时的环境变量。'PERPLEXITY_API_KEY' 是用于访问 Perplexity API 的密钥。请将 '"your_api_key_here"' 替换为您在 Perplexity 官网申请的 API 密钥。 您需要在 Perplexity.ai 注册并获取 API 密钥。

启动服务器:

配置完成后，在仓库根目录下运行以下命令启动 MCP 服务器：

npm start

基本使用方法

成功配置并启动 MCP 服务器后，您可以在支持 MCP 协议的 LLM 客户端中使用 'web-search' 和 'deep-research' 工具。

在 Claude 中使用示例:

网页搜索: 提问类似 "量子计算的最新进展是什么？" 这样的问题，Claude 会自动调用 'web-search' 工具进行搜索并返回结果。
深度研究: 提问类似 "请深入研究一下聚变能源的现状和最新突破。" 这样的问题，Claude 会调用 'deep-research' 工具进行更全面的研究。

工具的具体参数 (例如 'max_tokens', 'temperature') 通常由 LLM 客户端自动管理，您只需自然地提出问题即可。

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基本使用方法

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