腾讯云搜索 MCP 服务器 (最终版)
这是一个基于FastMCP框架和腾讯云搜索API的MCP服务器，默认返回JSON格式，专为Claude等大模型优化。
🚀 最终版特性
- 📊 JSON优先: 默认返回结构化JSON数据，便于程序处理
- 🎯 3个核心工具: 避免LLM选择困难，简化使用体验
- ⚡ 参数驱动: 一个搜索工具支持所有搜索模式
- 🔧 简化配置: 去除format参数，减少配置复杂度
- 🧠 LLM友好: 结构化输出，便于大模型理解和处理
🛠️ 可用工具 (3个)
1. tencent_search
统一搜索工具 - 支持基础搜索、站内搜索、时间范围搜索和多模态搜索
参数:
- query (必需): 搜索查询字符串
- num (可选): 返回结果数量，默认10，范围1-50
- offset (可选): 结果偏移量，默认0
- mode (可选): 搜索模式，0=自然检索(默认)，1=多模态，2=混合
- site (可选): 站内搜索域名，例如："github.com"
- from_time (可选): 起始时间戳（精确到秒）
- to_time (可选): 结束时间戳（精确到秒）
返回: JSON格式的搜索结果
2. generate_timestamp
时间戳生成 - 用于时间范围搜索的辅助工具
参数:
- year (必需): 年份，例如：2024
- month (必需): 月份，1-12
- day (必需): 日期，1-31
- hour (可选): 小时，0-23，默认0
- minute (可选): 分钟，0-59，默认0
- second (可选): 秒，0-59，默认0
返回: JSON格式的时间戳信息
3. search_health_check
健康检查 - 验证API配置和服务状态
参数: 无
返回: JSON格式的服务状态信息
📋 JSON输出格式
搜索结果格式
{
"query": "Python教程",
"results": [
{
"title": "Python官方教程",
"date": "2024-01-15",
"url": "https://docs.python.org/3/tutorial/",
"passage": "Python是一门简单易学的编程语言...",
"content": "",
"site": "Python官网",
"score": 0.95,
"images": [],
"favicon": "https://docs.python.org/favicon.ico"
}
],
"count": 1,
"msg": "",
"request_id": "req-123456789"
}时间戳格式
{
"timestamp": 1705248000,
"datetime": "2024-01-15 00:00:00",
"timezone": "UTC"
}健康检查格式
{
"status": "healthy",
"message": "腾讯云搜索服务配置正常",
"service": "tencent-cloud-search"
}💡 使用示例
基础搜索
请帮我搜索"Python机器学习教程"，返回5条结果站内搜索
在GitHub搜索"React hooks项目"时间范围搜索
搜索2023年ChatGPT相关的内容多模态搜索
搜索"猫咪图片"，需要一些可爱的照片复合搜索
在GitHub搜索2023年发布的Python机器学习项目，需要10个结果时间戳生成辅助
帮我生成2024年1月1日0点的时间戳📊 优化对比
| 特性 | 原版本 | 最终版本 |
|---|---|---|
| 工具数量 | 8个 | 3个 |
| 输出格式 | text/json可选 | JSON默认 |
| 参数复杂度 | format参数 | 简化参数 |
| LLM友好度 | 一般 | 优秀 |
| 选择难度 | 较高 | 很低 |
🔧 安装和配置
1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt2. 获取腾讯云密钥
访问 腾讯云API密钥管理页面 获取SecretId和SecretKey。
3. 配置Claude Desktop
在Claude Desktop配置文件中添加：
{
"mcpServers": {
"tencent-cloud-search": {
"command": "python",
"args": ["/project_path/server.py"],
"env": {
"TENCENTCLOUD_SECRET_ID": "你的SecretId",
"TENCENTCLOUD_SECRET_KEY": "你的SecretKey"
}
}
}
}4. 启动前检查
# 使用最终版测试工具
python cli_final.py --timestamp --year 2024 --month 1 --day 15 --pretty🧪 测试工具
命令行测试 (最终版)
# 基础搜索
python cli_final.py "Python教程"
# 站内搜索
python cli_final.py "React hooks" -s "github.com" -n 5
# 时间范围搜索
python cli_final.py "ChatGPT" --from-time 1672531200 --to-time 1704067199
# 多模态搜索
python cli_final.py "猫咪图片" -m 1 --pretty
# 时间戳生成
python cli_final.py --timestamp --year 2024 --month 1 --day 15格式测试
# 测试JSON格式解析
python test_format.py🎯 设计原则
- 少而精: 3个工具，避免选择困难
- JSON优先: 结构化输出，便于程序处理
- 参数驱动: 通过参数实现功能变化
- LLM友好: 优化大模型使用体验
- 向后兼容: 保留所有原有功能
📈 为什么这样设计？
对标行业最佳实践
- Claude官方: 1-2个核心工具
- Perplexity: 3-4个功能工具
- 我们的设计: 3个工具，符合最佳实践
解决LLM选择困难
- 工具越少，选择越简单
- 参数驱动，功能完整
- 示例丰富，使用直观
JSON格式的优势
- 结构化数据，便于解析
- 程序友好，易于处理
- LLM理解更准确
- 减少格式转换开销
最终版本通过减少工具数量、统一JSON格式、简化参数配置，为LLM提供了更友好、更高效的搜索体验。