jina-ai/MCP

解决的问题

该项目提供一个远程 Model Context Protocol (MCP) 服务器，使 LLM 能够访问一系列基于网络的工具，用于内容提取、网络搜索和语义分析。它解决了 LLM 知识陈旧或受限的问题，通过标准化协议，让 LLM 能够读取网页、进行网络搜索，并处理来自 arXiv 和 SSRN 的学术论文。

工作原理

该服务器使用 Streamable HTTP 传输实现 Model Context Protocol (MCP)。它作为 MCP 兼容客户端（如 Cursor、Claude Desktop 或 LM Studio）与 Jina AI 的 API（Reader、Embeddings 和 Reranker）之间的桥梁。当 LLM 请求某个工具时，服务器会调用相应的 Jina AI API 来执行任务——例如将 URL 转换为 markdown、执行深度网络搜索、以及对文档进行相关性重排序。

适用人群

使用支持 MCP 标准的 AI 代理和 LLM 客户端的开发者和用户，希望将高质量的网络搜索、学术研究和网络内容提取集成到 AI 工作流中。

主要亮点

• 全面的工具集：包含 22 个工具，用于网络搜索（web、arXiv、arXiv、SSRN）、截图捕获和 PDF 提取（图表、表格、公式）。
• 深度搜索：search_web_deep 工具会读取每个结果页面，并使用 Reranker API 从每个页面返回最佳的段落级内容片段。
• 上下文窗口优化：支持通过查询参数（include_tools、exclude_tools）进行服务器端过滤，防止 LLM 将上下文令牌浪费在未使用的工具定义上。
• 并行处理：提供搜索和读取工具的 parallel_* 版本，可并发执行多个查询或 URL，提高效率。
• 基于问题的阅读：read_url 工具可接受 question 参数，仅返回页面中最相关的排序片段，而非完整内容。
• 响应长度限制：实现令牌防护机制，防止响应因客户端固定令牌限制（如 25k 令牌）而被拒绝。