jina-ai/MCP

何を解決するか

このプロジェクトは、LLMがウェブベースのツールを活用できるようにするリモート Model Context Protocol (MCP) サーバーを提供します。コンテンツ抽出、ウェブ検索、意味解析のためのツールセットを提供し、LLMの知識が古くなったり制限されたりする問題を解決します。標準化されたプロトコルを通じて、ウェブページの読み取り、ウェブ検索、arXivやSSRNからの学術論文の処理が可能になります。

動作方法

サーバーは Streamable HTTP トランスポートを使用して Model Context Protocol (MCP) を実装しています。MCP互換クライアント（Cursor、Claude Desktop、LM Studioなど）と Jina AI の API（Reader、Embeddings、Reranker）の間のブリッジとして機能します。LLMがツールを要求すると、サーバーは対応する Jina AI API を呼び出して、URLをmarkdownに変換したり、深層ウェブ検索を実行したり、ドキュメントの関連性を再順序付けしたりするタスクを実行します。

対象ユーザー

MCP標準をサポートするAIエージェントやLLMクライアントの開発者およびユーザー。高品質なウェブ検索、学術研究、ウェブコンテンツ抽出をAIのワークフローに統合したい人向けです。

主な特徴

• 包括的なツールセット：ウェブ検索（web、arXiv、arXiv、SSRN）、スクリーンショット取得、PDF抽出（図、表、式）のための22のツールを含みます。
• 深層検索：search_web_deep ツールは、各検索結果ページを読み取り、Reranker API を使用して各ページから最も適切な段落長の抜粋を返します。
• コンテキストウィンドウ最適化：クエリパラメータ（include_tools、exclude_tools）によるサーバーサイドフィルタリングをサポートし、不要なツール定義のコンテキストトークンの浪費を防ぎます。
• 並列処理：検索および読み取りツールの parallel_* バージョンを提供し、複数のクエリやURLを並列で実行して効率を向上させます。
• 質問に基づく読解：read_url ツールは question パラメータを受け取り、ページの全コンテンツではなく、最も関連性の高い順位付けされた抜粋のみを返すことができます。
• 応答の上限制限：固定トークン制限（例：25kトークン）を持つクライアントによる応答拒否を防ぐため、トークンガードレールを実装しています。