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Mkusaka MCP Server Perplexity
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替代品
什么是Perplexity AI MCP Server?
这是一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器实现，集成了Perplexity AI的强大搜索能力。它允许用户通过简单的API调用访问Perplexity AI的各种Sonar模型，进行智能搜索和问答。如何使用Perplexity AI MCP Server?
您只需要获取Perplexity AI的API密钥，配置环境变量，然后就可以通过简单的命令行工具或集成到您的应用程序中使用。适用场景
适用于需要高级AI搜索功能的开发者、研究人员和企业，可以用于知识检索、数据分析、智能问答等多种场景。主要功能
多模型支持支持所有官方Sonar模型，包括sonar-reasoning-pro、sonar-reasoning、sonar-pro和sonar
可配置结果数量可以自定义返回结果的数量(1-10个)，满足不同需求
详细日志记录提供详细的错误处理和日志记录，便于调试和问题追踪
MCP Inspector兼容与MCP Inspector工具兼容，便于开发和测试
优势与局限性
优势
支持多种高性能AI模型
简单易用的API接口
详细的错误处理和日志记录
开源且可扩展
局限性
需要Perplexity AI API密钥
结果数量有限制(最多10个)
依赖外部API服务
如何使用
获取API密钥首先需要在Perplexity AI官网注册账号并获取API密钥
设置环境变量将API密钥设置为环境变量
安装依赖使用pnpm安装项目依赖
构建项目构建项目以准备运行
启动服务器运行服务器
使用案例
技术研究查询最新的技术发展趋势
编程问题解决编程中的疑难问题
商业分析获取市场趋势分析
常见问题
1
如何获取Perplexity AI API密钥?需要在Perplexity AI官网注册账号，然后在个人仪表板中获取API密钥。
2
不同模型有什么区别?sonar-reasoning-pro和sonar-reasoning适合复杂推理任务，sonar-pro和sonar适合一般搜索任务。各模型的上下文长度也不同。
3
最多可以获取多少个结果?目前最多可以获取10个结果，默认返回5个。
4
如何查看日志?日志默认写入项目根目录下的perplexity-mcp.log文件中。
相关资源
Perplexity AI官网Perplexity AI官方网站
GitHub仓库项目源代码
MCP协议文档Model Context Protocol官方文档
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