发现 MCP 服务

Kagi MCP 服务器。需要访问 Kagi 搜索 API（目前处于封闭测试阶段，邀请请联系 support@kagi.com）。配置时会使用环境变量 KAGI_API_KEY 以及可选的 KAGI_SUMMARIZER_ENGINE。

基于 Python 的 MCP 协议搜索服务，支持多种搜索引擎（Brave、Metaso、Bocha）。需要通过环境变量或配置文件进行 API 密钥的配置。对于 Metaso 搜索引擎，需安装 Playwright 浏览器驱动。

一个模型上下文协议（Model Context Protocol）服务器，提供使用 Google 自定义搜索 API 进行网页搜索的功能，以及网页内容提取能力。需要通过环境变量 GOOGLE_API_KEY 和 GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID 配置 Google API 密钥和搜索引擎 ID。

ReActMCP Web Search 是一个集成了使用 Exa API 的网页搜索功能的 MCP 服务器。它需要在 .env 文件中配置的 EXA_API_KEY 环境变量以访问 Exa API。支持基本和高级网页搜索，结果以 markdown 格式呈现。

一个 Model Context Protocol（MCP）服务器，利用 Tavily 的搜索 API 提供 AI 驱动的网页搜索功能。需要通过环境变量 TAVILY_API_KEY 或 .env 文件提供 Tavily API 密钥。

Scrapeless Mcp Server 使得将实时的 Google SERP 结果集成到大语言模型（LLM）应用中成为可能，充当 LLM 与 Scrapeless 的 Google SERP 之间的桥梁，用于动态获取上下文。需要通过环境变量 SCRAPELESS_KEY 配置的 Scrapeless API 密钥。

用于网页检索、智能内容发现和数据管理的高级 MCP 服务器。需要 Python 3.8 或更高版本。可选的 Tesseract OCR 用于增强图像文本提取。

MCP "server"，在本地对您的输入查询执行 RAG（检索增强生成）搜索。无需外部数据文件；它可以进行实时网页搜索和上下文提取。

此 MCP 服务器通过模型上下文协议（Model Context Protocol）提供对 OpenAI 的网页搜索功能的访问。它允许 AI 助手在与用户的对话中进行网页搜索，提供可能在助手训练数据中未包含的最新信息。需要通过环境变量 OPENAI_API_KEY 设置的 OpenAI API 密钥。

基于模型上下文协议（MCP）的搜索API服务器，提供对Google地图、Google航班、Google酒店等服务的标准化访问。需要通过环境变量配置外部API密钥，例如SEARCHAPI_API_KEY。

该 MCP 服务器使用 Puppeteer 与 Perplexity.ai 进行交互，无需 API 密钥。需要 Node.js 运行环境。安装过程中，Puppeteer 会下载兼容的浏览器。聊天记录会本地存储在项目目录中的 chat_history.db 文件中。

Perplexity API 平台的官方 MCP 服务器实现，为 AI 助手提供实时网页搜索、推理和研究能力，采用 Sonar 模型和 Search API。需要设置环境变量 PERPLEXITY_API_KEY 以访问 API。可选环境变量包括 PERPLEXITY_TIMEOUT_MS（请求超时时间）和 PERPLEXITY_PROXY（代理配置）。

一个 Model Context Protocol（MCP）服务器，提供通过 Serper API 的谷歌搜索功能，以及一个由 AI 支持的深度研究工具。需要在 .env 文件中通过环境变量 SERPER_API_KEY 配置 Serper API 密钥。

用于Naver搜索API和DataLab API集成的MCP服务器，支持在各种Naver服务中进行全面搜索以及数据趋势分析。需要通过环境变量NAVER_CLIENT_ID和NAVER_CLIENT_SECRET设置Naver开发者API密钥（Client ID和Secret）。

一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，支持 Claude Desktop 使用 Azure AI 服务进行内容搜索。兼容 Azure AI Agent Service 和直接的 Azure AI Search 集成。需要通过环境变量进行外部配置，包括连接字符串和 API 密钥。

一个使用 Tavily API 进行基于指定查询的搜索的 MCP 服务器项目。需要设置 TAVILY_API_KEY 环境变量以访问 Tavily API。