Jinawebsearchmcp

🚀 Jina Web Search MCP

Jina Web Search MCPは、Jina AI APIを使用してURLコンテンツの取得やウェブ検索を行うためのツールを提供するModel Context Protocol (MCP) サーバーです。公式のMCP Python SDK を使用して構築されています。

🚀 クイックスタート

Jina Web Search MCPを使用するには、以下の前提条件を満たす必要があります。

✨ 主な機能

• MCPプロトコル準拠：Model Context Protocol 2025-06-18に完全に準拠しています。
• FastMCP実装：公式のPython MCP SDKを使用して構築されています。
• Dockerサポート：DockerとDocker Composeを使用して簡単にデプロイできます。
• ストリーミング可能なHTTPトランスポート：ポート5003で動作し、最新のトランスポートを使用しています。
• 2つの主要なツール：
  • fetch_url_content：Jina AIクローラーを使用して任意のURLからコンテンツを取得します。
  • web_search：意味理解を伴うウェブ検索を実行します。
• Claude Desktop統合：mcp install で簡単にインストールできます。
• 開発ツール：mcp dev でビルトインのテストが可能です。
• エラーハンドリング：失敗したリクエストに対して適切なエラーレスポンスを返します。
• 環境設定：環境変数を介してAPIキーを設定できます。
• クロスプラットフォーム：Windows、Linux、macOSで動作します。
• 包括的なロギング：詳細なログでデバッグやモニタリングが可能です。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.8+ (MCPに必要)
• Docker & Docker Compose (デプロイに推奨) または
• uv (推奨) または pip を使用したパッケージ管理
• Jina AI APIキー (ここで取得)

APIキーの設定

⚠️ 重要提示

このサーバーを使用するには、Jina AI APIキーが必要です。

1. Jina AI からAPIキーを取得します。
2. .env ファイルを作成します。

   cp .env.example .env
   # .envを編集して、JINA_API_KEY=your_actual_api_key_hereを追加します。
   

インストールオプション

オプション1: Claude Desktop統合 (最も簡単)

Claude Desktopに直接インストールしてすぐに使用できます。

# リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/hypersniper05/JinaWebSearchMCP.git
cd JinaWebSearchMCP

# APIキーを設定します。
export JINA_API_KEY=your_actual_api_key_here  # Linux/Mac
# または
set JINA_API_KEY=your_actual_api_key_here     # Windows

# 依存関係をインストールし、Claude Desktopに追加します。
pip install -r requirements.txt
mcp install server.py --name "Jina Web Search"

オプション2: 開発とテスト

MCPインスペクターを使用してサーバーをテストおよびデバッグします。

# 依存関係をインストールします (uvを使用することを推奨)
uv add mcp[cli] requests

# MCP開発ツールを使用してテストします。
uv run mcp dev server.py

# またはpipを使用する場合
pip install -r requirements.txt
mcp dev server.py

オプション3: Docker (本番環境)

# リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/hypersniper05/JinaWebSearchMCP.git
cd JinaWebSearchMCP

# .envファイルにAPIキーを設定します。
cp .env.example .env
# .envを編集して、JINA_API_KEYを設定します。

# Docker Composeでビルドして実行します。
docker-compose up -d

# ログを確認します。
docker-compose logs -f

# サーバーを停止します。
docker-compose down

簡単な起動スクリプト:

• Windows: run.bat または run.ps1
• Linux/Mac: ./run.sh (実行権限を付与するには chmod +x run.sh)

オプション4: 直接実行

# 依存関係をインストールします。
pip install -r requirements.txt

# 環境変数を設定します。
export JINA_API_KEY=your_api_key_here  # Linux/Mac
# または
set JINA_API_KEY=your_api_key_here     # Windows

# サーバーを直接実行します。
python server.py

サーバーは http://localhost:5003 で利用できます。

📚 ドキュメント

設定

環境変数

サーバー設定

• ホスト: 0.0.0.0 (Docker互換性のためすべてのインターフェース)
• ポート: 5003
• トランスポート: ストリーミング可能なHTTP (最新のMCPトランスポート)
• プロトコル: Model Context Protocol 2025-06-18
• フレームワーク: FastMCP (公式のPython SDK)

利用可能なツール

fetch_url_content

Jina AIのクローラーサービスを使用して、指定されたURLからコンテンツを取得して返します。 パラメーター:

• url (文字列): コンテンツを取得するURL

使用例:

{
  "name": "fetch_url_content",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com"
  }
}

web_search

Jina AI APIを使用して意味的なウェブ検索を実行します。 パラメーター:

• query (文字列): 実行する検索クエリ

使用例:

{
  "name": "web_search",
  "arguments": {
    "query": "latest technology news"
  }
}

MCP統合

Claude Desktop

インストールすると、サーバーがClaude Desktopに表示されます。

1. インストール: mcp install server.py --name "Jina Web Search"
2. 利用可能なツール がClaudeのインターフェースに表示されます。
3. 自然に使用: Claudeにウェブ検索やURLコンテンツの取得を依頼します。
4. ログ: ~/.config/claude-desktop/ でログを確認できます。

その他のMCPクライアント

このサーバーは、MCP互換のクライアントと互換性があります。

• VS Code MCP拡張機能: ストリーミング可能なHTTPを介して接続します。
• カスタムクライアント: 公式のMCP Python SDKを使用します。
• ブラウザクライアント: http://localhost:5003/mcp に接続します。

クライアントの例:

{
  "mcpServers": {
    "websearch": {
      "url": "http://localhost:5003/mcp"
    }
  }
}

Dockerの詳細

Dockerセットアップには以下が含まれています。

• マルチステージビルド最適化：小さなイメージを作成するための最適化
• ヘルスチェック：コンテナのモニタリング
• 環境変数の処理：安全なAPIキー管理
• 自動再起動ポリシー：本番環境での信頼性向上
• ポートマッピング：簡単なアクセスのためのポートマッピング (5003:5003)

🤝 コントリビュート

1. リポジトリをフォークします。
2. 機能ブランチを作成します (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更を加えます。
4. 変更をコミットします (git commit -m 'Add some amazing feature')
5. ブランチにプッシュします (git push origin feature/amazing-feature)
6. プルリクエストを作成します。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

🙏 謝辞

• 公式のModel Context Protocol Python SDK を使用して構築されています。
• Jina AI のウェブクローリングと検索機能を利用しています。
• Model Context Protocol 仕様に従っています。
• このプロジェクトは Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct によって作成されました。

🛠️ サポート

• 問題報告: GitHub Issues
• ディスカッション: GitHub Discussions
• MCPドキュメント: Model Context Protocol Docs
• SDKドキュメント: MCP Python SDK

Model Context Protocol Python SDK を使用して愛情を込めて構築されました