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MCP Perplexity

Perplexity MCP Server是一个基于Python的接口服务,提供与Perplexity API交互的工具,支持查询响应、维护聊天历史和管理对话。它通过环境变量配置模型,并本地存储聊天数据,适合开发环境集成。
2.5分
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什么是Perplexity Chat MCP Server?

这是一个连接Perplexity AI的中间件服务,允许开发者通过标准化接口与Perplexity AI进行交互。它提供了对话管理、历史记录保存和灵活的模型配置功能。

如何使用Perplexity Chat MCP Server?

通过简单的API调用或命令行工具即可开始使用。您需要配置API密钥和模型参数,然后就可以发送查询或开始对话。

适用场景

适用于需要集成AI对话功能的开发项目,特别是需要保持对话历史的场景,如技术支持机器人、研究助手或编程帮助工具。

主要功能

问答功能通过ask_perplexity工具获取专业编程帮助和技术解答,每次查询都是独立的。
持续对话使用chat_perplexity工具维护有上下文的持续对话,适合复杂问题的逐步解决。
对话管理可以列出所有历史对话(read_chat_perplexity)或查看特定对话详情(list_chats_perplexity)。
Web界面提供可视化Web界面方便查看和管理对话历史。

优势与局限性

优势
灵活的模型配置,可以为不同工具指定不同模型
完整的对话历史保存功能
支持流式响应,避免超时问题
提供Web界面和API两种访问方式
局限性
需要Perplexity API密钥
本地存储的对话历史可能占用磁盘空间
Web界面功能相对基础

如何使用

安装准备
确保已安装Python 3.10+和uvx包管理器
配置服务器
设置环境变量,特别是PERPLEXITY_API_KEY
启动服务
使用uvx启动MCP服务器
开始使用
通过API或命令行工具与服务器交互

使用案例

编程问题解答快速获取编程问题的解决方案
技术研究对话进行深入的技术讨论,保留上下文
历史对话回顾查看之前的对话记录

常见问题

如何获取Perplexity API密钥?
对话历史存储在哪里?
如何启用Web界面?
支持哪些Perplexity模型?

相关资源

Perplexity官方文档
Perplexity API和模型的官方文档
GitHub仓库
项目源代码和最新更新
uvx安装指南
uvx包管理器的安装说明
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
"mcpServers": {
  "mcp-perplexity": {
    "command": "uvx",
    "args": ["mcp-perplexity"],
    "env": {
      "PERPLEXITY_API_KEY": "your-api-key",
      "PERPLEXITY_MODEL": "sonar-pro",
      "DB_PATH": "chats.db"
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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