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qwang07/kimi-mcp

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kimi-mcp

Kimi提供基于Model Context Protocol (MCP)的网络搜索功能。

简介

kimi-mcp是一个基于Model Context Protocol (MCP)的工具,它使用Kimi AI的网络搜索能力,通过标准输入/输出与MCP客户端通信。

安装

通过npm安装(推荐)

# 全局安装
npm install -g kimi-mcp

# 或者直接通过npx使用(无需安装)
npx kimi-mcp

从源码安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/qwang07/kimi-mcp.git
cd kimi-mcp

# 安装依赖
npm install

# 设置可执行权限
chmod +x index.js

配置

环境变量配置

kimi-mcp通过环境变量进行配置。您可以通过以下方式设置环境变量:

  1. 直接在命令行中设置:
export KIMI_API_KEY="your-api-key"
export KIMI_BASE_URL="https://api.moonshot.cn/v1"
export KIMI_MODEL="moonshot-v1-32k"
export KIMI_TEMPERATURE="0.3"
export KIMI_MAX_TOKENS="32768"
export KIMI_SYSTEM_PROMPT="自定义系统提示词"
  1. 创建.env文件(推荐):
# 复制示例配置文件
cp .env.example .env

# 编辑.env文件
nano .env
  1. 通过npx使用时设置环境变量:
# 方法1:在命令行中直接设置(单次使用)
KIMI_API_KEY="your-api-key" npx kimi-mcp

# 方法2:使用.env文件(推荐)
# 在当前目录创建.env文件
echo "KIMI_API_KEY=your-api-key" > .env
echo "KIMI_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/v1" >> .env
# 然后运行
npx kimi-mcp

必需的环境变量

  • KIMI_API_KEY: Kimi API密钥(必需)

可选的环境变量

  • KIMI_BASE_URL: Kimi API的基础URL(默认:https://api.moonshot.cn/v1)
  • KIMI_MODEL: 使用的Kimi模型(默认:moonshot-v1-32k)
  • KIMI_TEMPERATURE: 模型温度参数(默认:0.3)
  • KIMI_MAX_TOKENS: 最大生成令牌数(默认:32768)
  • KIMI_SYSTEM_PROMPT: 默认系统提示词(可被请求参数覆盖)
  • KIMI_MAX_RETRIES: 请求失败时的最大重试次数(可选)
  • KIMI_RETRY_DELAY: 重试之间的延迟时间(毫秒,可选)
  • KIMI_CONCURRENT_REQUESTS: 并发请求数量限制(可选)
  • KIMI_TIMEOUT: 请求超时时间(毫秒,可选)

使用方法

直接运行

./index.js

通过npx运行

npx kimi-mcp

测试

kimi-mcp提供了几个测试脚本来验证功能:

# 测试环境变量配置
npm run test:env

# 测试Kimi搜索功能
npm run test:search

# 测试MCP协议功能
npm run test

与MCP客户端集成

kimi-mcp实现了MCP协议,可以与任何支持MCP的客户端集成。例如,与Claude一起使用:

<mcp:tool name="search">
{
  "query": "最新的AI技术趋势",
  "role": "你是一位AI技术专家,请提供专业的搜索结果和分析",
  "responseFormat": "请以markdown格式返回,包含标题、链接和简短描述"
}
</mcp:tool>

与Claude桌面版集成

kimi-mcp可以与Claude桌面版集成,提供网络搜索功能:

  1. 安装Claude桌面版并启用MCP功能

  2. 编辑Claude配置文件(通常位于~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

    {
      "globalShortcut": "",
      "mcpServers": {
        "kimi-search": {
          "command": "/path/to/kimi-mcp",
          "env": {
            "KIMI_API_KEY": "your-api-key",
            "KIMI_BASE_URL": "https://api.moonshot.cn/v1",
            "KIMI_MODEL": "moonshot-v1-32k",
            "KIMI_TEMPERATURE": "0.3",
            "KIMI_MAX_TOKENS": "32768",
            "KIMI_MAX_RETRIES": "3",
            "KIMI_RETRY_DELAY": "2000",
            "KIMI_CONCURRENT_REQUESTS": "1",
            "KIMI_TIMEOUT": "60000"
          },
          "autoStart": true,
          "description": "Kimi AI网络搜索工具"
        }
      }
    }
  3. 重启Claude桌面版应用

  4. 使用search工具进行网络搜索:

    <mcp:tool name="search">
    {
      "query": "最新的AI技术趋势",
      "role": "你是一位AI技术专家,请提供专业的搜索结果和分析",
      "responseFormat": "请以markdown格式返回,包含标题、链接和简短描述"
    }
    </mcp:tool>
    

支持的工具

search

使用Kimi AI搜索网络。Kimi会根据查询内容自动执行网络搜索,并返回相关结果。

参数:

  • query: 搜索查询内容(必需)
  • role: Kimi的角色定义(可选,默认为系统提示词)
  • responseFormat: 期望的返回格式(可选,默认为JSON格式)

示例:

  1. 基本搜索:
{
  "query": "2024年人工智能发展趋势"
}
  1. 自定义角色和格式:
{
  "query": "量子计算最新进展",
  "role": "你是一位量子物理学专家,请提供专业的学术分析",
  "responseFormat": "请以学术报告的形式返回结果,包含以下部分:\n1. 研究背景\n2. 最新突破\n3. 未来展望\n4. 参考资料"
}

默认返回格式

如果未指定responseFormat,kimi-mcp将使用以下JSON格式返回结果:

{
  "type": "search_results",
  "data": [
    {
      "title": "<标题>",
      "url": "<URL>",
      "description": "<描述>",
      "metadata": {
        "type": "<内容类型>",
        "source": "<来源>"
      }
    }
  ],
  "metadata": {
    "query": "<查询>",
    "timestamp": "<时间戳>",
    "resultCount": "<结果数量>",
    "queryAnalysis": {
      "language": "<语言>",
      "topics": ["<主题1>", "<主题2>"]
    }
  }
}

错误处理

当搜索请求失败时,kimi-mcp将返回以下格式的错误信息:

{
  "type": "search_error",
  "message": "<错误信息>",
  "suggestion": "你可以尝试:1. 修改搜索关键词 2. 检查API密钥是否有效 3. 调整角色描述或返回格式",
  "context": {
    "query": "<查询内容>",
    "role": "<角色定义>"
  }
}

速率限制注意事项

使用Moonshot API时,请注意以下速率限制:

  • 免费账户通常有每分钟请求次数限制(RPM)
  • 如果遇到429错误,表示已达到速率限制,需要等待一段时间后再试
  • 可以通过设置KIMI_MAX_RETRIESKIMI_RETRY_DELAY来自动处理速率限制错误
  • 对于高频使用场景,建议升级到付费账户或企业版API

许可证

MIT

About

Kimi provide websearch with AI.

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Packages

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