Integración del Servidor Kagi MCP

¿Qué hace el Servidor “Kagi” MCP?

El Servidor Kagi MCP (Model Context Protocol) actúa como un puente oficial entre asistentes de IA y el motor de búsqueda de Kagi, junto con herramientas relacionadas. Al implementar el estándar MCP, permite que los clientes de IA accedan de forma segura y eficiente a las capacidades avanzadas de búsqueda de Kagi y servicios de resumen. Este servidor da a los desarrolladores la posibilidad de crear flujos de trabajo donde un agente de IA puede buscar en la web, recuperar información actualizada o resumir contenido complejo (como videos o artículos) en tiempo real. El Servidor Kagi MCP es especialmente valioso en contextos donde se requiere información web precisa, actual y de alta calidad para aumentar las tareas de razonamiento, respuesta o automatización de IA. Es posible integrarlo con varias plataformas, simplificando el proceso de conectar LLMs con conocimiento externo rico y utilidad.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts específicas en la documentación disponible.

Lista de Recursos

No se detallan recursos explícitos en la documentación disponible.

Lista de Herramientas

No se da una lista explícita de herramientas en la documentación disponible. Sin embargo, los ejemplos de uso sugieren al menos lo siguiente:

• search: Permite que la IA realice búsquedas web usando la API de Kagi.
• summarizer: Resume contenido como videos de YouTube o artículos.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Aumento de Búsqueda Web: Permite a los agentes de IA responder consultas basadas en información web actualizada aprovechando la API de búsqueda de Kagi.
• Resumen de Contenido: Permite a los LLM resumir contenido en línea extenso como videos de YouTube, haciendo la información más digerible.
• Investigación Automatizada: Soporta flujos de trabajo de investigación programática donde la IA recopila y condensa información de la web de forma autónoma.
• Recuperación de Conocimiento Personalizado: Integra la búsqueda de alta calidad de Kagi en herramientas de desarrollador especializadas o asistentes basados en LLM, mejorando su conciencia contextual.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones de configuración específicas para Windsurf.

Claude

1. Requisito previo: Asegúrate de tener acceso a la API de Búsqueda de Kagi (beta cerrada; contacta a support@kagi.com).
2. Ubica la Configuración: Busca claude_desktop_config.json mediante el Menú Hamburguesa → Archivo → Configuración → Desarrollador → Editar Configuración.
3. Agrega el Servidor MCP: Inserta lo siguiente bajo mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "kagi": {
         "command": "uvx",
         "args": ["kagimcp"],
         "env": {
           "KAGI_API_KEY": "TU_API_KEY_AQUÍ",
           "KAGI_SUMMARIZER_ENGINE": "TU_ELECCIÓN_DE_ENGINE_AQUÍ"
         }
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia: Guarda el archivo y reinicia Claude Desktop.
5. Verifica la Configuración: Usa una consulta de búsqueda o resumen para asegurar el funcionamiento correcto.

Cursor

No se proporcionan instrucciones de configuración específicas para Cursor.

Cline

No se proporcionan instrucciones de configuración específicas para Cline.

Nota sobre la seguridad de las claves API

Configura las claves API y la información sensible usando el campo "env" en la configuración de tu servidor MCP. Ejemplo:

{
  "mcpServers": {
    "kagi": {
      "command": "uvx",
      "args": ["kagimcp"],
      "env": {
        "KAGI_API_KEY": "TU_API_KEY_AQUÍ",
        "KAGI_SUMMARIZER_ENGINE": "TU_ELECCIÓN_DE_ENGINE_AQUÍ"
      }
    }
  }
}

Reemplaza "TU_API_KEY_AQUÍ" por tu clave real, y no codifiques secretos en otros lugares.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "kagi": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “kagi” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la documentación disponible, Kagi MCP ofrece una integración sólida para búsqueda y resumen, pero carece de documentación explícita y detallada sobre recursos, plantillas de prompts y características avanzadas de MCP. Su fortaleza está en la facilidad de configuración y el enfoque en herramientas de búsqueda/resumen de alto valor. Yo calificaría este servidor MCP con un 6/10 en cuanto a completitud y usabilidad para desarrolladores.

Puntuación MCP