Jina AI 远程MCP服务器
 
一个远程模型上下文协议（MCP）服务器，提供访问Jina Reader、嵌入式模型和重排序API的途径，同时配备了一套URL转Markdown、网页搜索、图片搜索以及嵌入式模型/重排序工具
| 工具 | 描述 | 是否需要Jina API密钥？ |
|---|---|---|
primer | 获取当前上下文信息，以便提供本地化且时间敏感的响应 | 否 |
read_url 从网页中提取干净、结构化的Markdown格式内容 阅读器API | 可选\* | |
capture_screenshot_url 通过（某种方式）捕获网页的高质量截图 阅读器API | 可选\* | |
guess_datetime_url | 分析网页以获取最后更新/发布日期时间，并附上置信度评分 | 否 |
search_web 通过搜索整个网络获取最新信息和新闻 阅读器API | 是 | |
search_arxiv 通过在arXiv仓库搜索学术论文和预印本 读者API | 是 | |
search_images 通过（类似Google图片的功能）在网页上搜索图片 阅读器API | 是 | |
expand_query | 基于查询扩展模型，扩展并重写搜索查询 阅读器API | 是 |
parallel_read_url | 并行读取多个网页，以高效提取内容 阅读器API | 可选\* |
parallel_search_web | 并行执行多个网络搜索，以全面覆盖主题并获取多样的观点 阅读器API | 是 |
parallel_search_arxiv 通过并行运行多个arXiv搜索，实现全面的研究覆盖和多样的学术视角 阅读器API | 是 | |
sort_by_relevance | 根据与查询的相关性对文档进行重新排序 重排序API | 是 |
deduplicate_strings | 通过（某种方法）获取前k个语义上唯一的字符串 嵌入API 和 次模优化 | 是 |
deduplicate_images | 通过（某种方法）获取语义上最独特的前k张图像 嵌入式API 并且 次模优化 | 是 |
可选工具无需API密钥即可工作，但具有 速率限制. 为了更高的速率限制和更好的性能，请使用Jina API密钥。您可以从以下位置获取免费的Jina API密钥： https://jina.ai（中文可表述为：访问Jina.ai网站，但网址本身无需翻译，保持原样即可）
使用方法
对于支持远程MCP服务器的客户端：
{
"mcpServers": {
"jina-mcp-server": {
"url": "https://mcp.jina.ai/sse",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${JINA_API_KEY}" // optional
}
}
}
}对于尚未支持远程MCP服务器的客户端，您需要 mcp-remote 一个本地代理，用于连接到远程MCP服务器。
{
"mcpServers": {
"jina-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-remote",
"https://mcp.jina.ai/sse"
// optional bearer token
"--header",
"Authorization: Bearer ${JINA_API_KEY}"
]
}
}
}对于克劳德·科德（Claude Code）：
claude mcp add --transport sse jina https://mcp.jina.ai/sse \
--header "Authorization : Bearer ${JINA_API_KEY}"对于OpenAI Codex：查找 ~/.codex/config.toml 并在其中添加以下内容：
[mcp_servers.jina-mcp-server]
command = "npx"
args = [
"-y",
"mcp-remote",
"https://mcp.jina.ai/sse",
"--header",
"Authorization: Bearer ${JINA_API_KEY}"]故障排除
我陷入了工具调用循环中——怎么回事？
当LMStudio的默认上下文窗口为4096且你使用的是像（此处假设原文未完整，以下为补充翻译示例）“这种需要思考的模型时，这是一个常见的问题。” gpt-oss-120b 或者 qwen3-4b-thinking随着思考和工具调用的持续进行，一旦达到上下文窗口的限制，人工智能就会开始丢失任务的起点信息。这就是它被困在这个不断滚动的上下文窗口中的原因。
解决方案是加载具有足够上下文长度的模型，以包含完整的工具调用链和思考过程。
我看不到所有的工具。
一些MCP客户端具有本地缓存功能，并且不会主动更新工具定义。如果您看不到所有可用的工具，或者工具看起来像是过时的，您可能需要从MCP客户端配置中移除并重新添加jina-mcp-server。这将强制客户端刷新其缓存的工具定义。在LMStudio中，您可以点击刷新按钮来加载新的工具。
Claude Desktop 在 Windows 上显示“服务器已断开连接”
Cursor 和 Claude 桌面版（Windows） 有个错误/漏洞 当它调用 npx 时，参数（args）中的空格没有被转义，最终导致这些值被破坏。你可以通过以下方法来规避这个问题：
{
// rest of config...
"args": [
"mcp-remote",
"https://mcp.jina.ai/sse",
"--header",
"Authorization:${AUTH_HEADER}" // note no spaces around ':'
],
"env": {
"AUTH_HEADER": "Bearer " // spaces OK in env vars
}
},光标在此MCP状态上显示为红色点
可能是Cursor的用户界面（UI）错误但是MCP（管理控制面板/多通道处理器等，具体含义根据上下文确定）运行正常，没有任何问题。如果你觉得红色小点碍眼，可以关闭再打开来“重启”MCP（实际上，由于你是在使用远程MCP，这并不是真正的“服务器重启”，而主要是本地代理的重启）。
我的大型语言模型（LLM）从不使用某些工具
假设您的MCP客户端已启用所有工具，但LLM（大型语言模型）仍然从未使用某些工具或偏好某些工具而非其他工具，这种情况在LLM使用特定的一组工具进行训练时相当常见。例如，我们很少看到 parallel_* 除非被明确指示，否则大型语言模型（LLMs）会有机地使用工具。 一些研究表明，大型语言模型（LLMs）必须经过训练才能使用 parallel_*像Qwen3-Next这样的模型，其设计上更倾向于调用单例版本，但通过将多个查询放入数组中以实现并行处理（我们的MCP现在也支持这一点）。无论哪种方式，在Cursor中，你都可以添加以下规则到你的（配置/代码中） .mdc 文件：
---
alwaysApply: true
---
When you are uncertain about knowledge, or the user doubts your answer, always use Jina MCP tools to search and read best practices and latest information. Use search_arxiv and read_url together when questions relate to theoretical deep learning or algorithm details. search_web and search_arxiv cannot be used alone - always combine with read_url or parallel_read_url to read from multiple sources. Remember: every search must be complemented with read_url to read the source URL content. For maximum efficiency, use parallel_* versions of search and read when necessary.开发者指南
本地开发
# Clone the repository
git clone https://github.com/jina-ai/MCP.git
cd MCP
# Install dependencies
npm install
# Start development server
npm run start部署到 Cloudflare Workers
这将把您的MCP服务器部署到一个类似如下的URL： jina-mcp-server..workers.dev/sse