🚀 Traylinx 搜索引擎 MCP 服务器

Traylinx 搜索引擎 MCP 服务器是一个模型上下文协议（MCP）服务器，作为部署的 Agentic 搜索 API 的桥梁。它能让 Claude Desktop 和 Cursor 这类 MCP 客户端使用智能搜索功能，获取详细的文本摘要和结构化数据（如 HTML、图像等）。

🚀 快速开始

Traylinx 搜索引擎 MCP 服务器的主要作用是连接 MCP 客户端与 Agentic 搜索 API，借助 search 工具，MCP 客户端可以执行网络搜索并获取详细结果。其工作流程为：接收搜索查询，调用 Agentic 搜索 API，处理并格式化响应以供 MCP 客户端使用。

✨ 主要特性

• 作为 MCP 客户端与 Agentic 搜索 API 的桥梁，实现智能搜索功能。
• 支持多内容类型返回，包括文本摘要、结构化数据和新闻文章。
• 可通过时间过滤器筛选搜索结果。

📦 安装指南

环境变量配置

需设置以下环境变量来配置服务器行为：

• AGENTIC_SEARCH_API_KEY：Agentic 搜索 API 的密钥，为必填项。
• AGENTIC_SEARCH_ENDPOINT：可自定义 Agentic 搜索 API 的端点 URL，默认使用默认端点。

示例配置文件

{
  "environmentVariables": {
    "AGENTIC_SEARCH_API_KEY": "your_api_key_here",
    "AGENTIC_SEARCH_ENDPOINT": "https://api.agents.com/v1"
  }
}

💻 使用示例

基础用法

search 工具可使用 Traylinx 的 API 执行网络搜索，该 API 能提供详细且与上下文相关的结果，并附有引用。默认情况下不应用时间过滤器。 输入参数：

• query (字符串)：要执行的搜索查询。
• search_recency_filter (字符串，可选)：按时间筛选搜索结果。可选值为 "month"、"week"、"day"、"hour"。若未指定，则默认不应用时间过滤器。

高级用法

多内容类型返回

服务器支持以下内容类型：

• 文本摘要：简洁的搜索结果。
• 结构化数据：包含 URL、标题和描述。
• 新闻文章：带有时间戳和缩略图的文章。

时间过滤器用法

{
  "name": "search",
  "arguments": {
    "query": "SpaceX 发射",
    "search_recency_filter": "week"
  }
}

🔧 技术细节

工作原理

1. 项目介绍：Traylinx 搜索引擎 MCP 服务器充当 MCP 客户端与 Agentic 搜索 API 之间的桥梁。
2. 工具说明：search 工具允许从 MCP 客户端执行网络搜索，并返回详细结果。
3. 工作流程：
   • 接收搜索查询。
   • 调用 Agentic 搜索 API。
   • 处理并格式化响应，供 MCP 客户端使用。

📄 许可证

该项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

🔍 验证方法

手动测试

可运行以下命令验证服务器是否正常工作：

curl -X POST http://localhost:3000/api/search \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"query": "latest tech news", "search_recency_filter": "day"}'

自动化测试脚本

const fetch = require('node-fetch');

async function testSearch() {
    const response = await fetch('http://localhost:3000/api/search', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({
            query: "latest tech news",
            search_recency_filter: "day"
        })
    });
    
    const data = await response.json();
    console.log(data);
}

testSearch();

🚀 部署信息

Smithery.ai 部署

可在 Smithery.ai 上进行部署，步骤如下：

1. 登录/注册 Smithery 账户。
2. 点击“新建 MCP 服务器”。
3. 输入 ID：traylinx-search-engine-mcp-server
4. 设置基目录为根目录。
5. 点击“创建”。

❓ 故障排除

• 问题1：无法连接到 API？

  • 检查网络连接和 API 地址是否正确。

• 问题2：无搜索结果？

  • 确认 API 密钥有效且配置正确。

• 日志记录：

  • 设置 LOG_LEVEL 为 DEBUG 可获取详细日志信息。