jina-ai/MCP

해결하는 문제

이 프로젝트는 LLM이 웹 기반 도구를 활용할 수 있도록 해주는 원격 Model Context Protocol (MCP) 서버를 제공합니다. 콘텐츠 추출, 웹 검색, 의미 분석을 위한 도구 세트를 제공하여 LLM의 지식이 오래되었거나 제한되는 문제를 해결합니다. 표준화된 프로토콜을 통해 웹 페이지 읽기, 웹 검색, arXiv 및 SSRN에서의 학술 논문 처리가 가능합니다.

작동 방식

서버는 Streamable HTTP 전송을 사용하여 Model Context Protocol (MCP)를 구현합니다. MCP 호환 클라이언트(Cursor, Claude Desktop, LM Studio 등)와 Jina AI의 API(Reader, Embeddings, Reranker) 사이의 다리 역할을 합니다. LLM이 도구를 요청하면 서버는 해당 Jina AI API를 호출하여 URL을 마크다운으로 변환하거나, 심층 웹 검색을 수행하거나, 문서의 관련성을 재정렬하는 작업을 수행합니다.

대상 사용자

MCP 표준을 지원하는 AI 에이전트 및 LLM 클라이언트의 개발자 및 사용자. 고품질 웹 검색, 학술 연구, 웹 콘텐츠 추출을 AI 워크플로우에 통합하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

주요 특징

• 포괄적인 도구 세트: 웹 검색(web, arXiv, arXiv, SSRN), 스크린샷 캡처, PDF 추출(그림, 표, 수식)을 위한 22개의 도구 포함.
• 심층 검색: search_web_deep 도구는 각 검색 결과 페이지를 읽고 Reranker API를 사용하여 각 페이지에서 가장 적절한 문단 길이의 문장을 반환합니다.
• 컨텍스트 창 최적화: 쿼리 매개변수(include_tools, exclude_tools)를 통해 서버 측 필터링을 지원하여, 사용되지 않는 도구 정의에 대한 컨텍스트 토큰 낭비를 방지합니다.
• 병렬 처리: 검색 및 읽기 도구의 parallel_* 버전을 제공하여 여러 쿼리나 URL을 동시에 실행하여 효율성을 높입니다.
• 질문 기반 읽기: read_url 도구는 question 매개변수를 받아 페이지의 전체 콘텐츠가 아닌 가장 관련성이 높은 순위 매겨진 문장만 반환할 수 있습니다.
• 응답 길이 제한: 고정 토큰 제한(예: 25k 토큰)을 가진 클라이언트에서 응답이 거부되는 것을 방지하기 위해 토큰 가드레일을 구현합니다.