🚀 perplexity MCP 服务器
perplexity MCP 服务器是一个由 Perplexity 的专用 AI 模型驱动的智能研究助手。它具备自动查询复杂度检测功能，能够将请求路由到最合适的模型以获得最佳结果。与官方服务器不同，该服务器针对每项任务都具有搜索能力。
🚀 快速开始
本服务器借助先进的 AI 模型，能依据查询复杂度精准匹配最合适的模型，为用户提供高效、准确的研究支持。无论是简单信息查询，还是复杂问题的深入分析，都能轻松应对。
✨ 主要特性
- 自动模型选择：自动分析查询复杂度，将请求路由到最合适的模型。
- 多工具支持：提供搜索、推理、深度研究等多种工具，满足不同需求。
- 灵活配置：可通过
force_model参数覆盖自动模型选择，也支持多种配置方式。
💻 使用示例
基础用法
1. 搜索 (Sonar Pro)
用于简单查询和基本信息查找的快速搜索。最适合需要简洁直接回答的直白问题。
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "perplexity",
tool_name: "search",
arguments: {
query: "法国的首都是哪里？",
force_model: false // 可选：强制使用此模型，即使查询看起来复杂
}
});
2. 推理 (Sonar Reasoning Pro)
处理需要详细分析的复杂、多步骤任务。非常适合解释、比较和问题解决。
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "perplexity",
tool_name: "reason",
arguments: {
query: "比较并对比 REST 和 GraphQL API，说明它们的优缺点",
force_model: false // 可选：强制使用此模型，即使查询看起来简单
}
});
3. 深度研究 (Sonar Deep Research)
进行综合研究并生成详细报告。适用于复杂主题的深入分析。
const result = await use_mcp_tool({
server_name: "perplexity",
tool_name: "deep_research",
arguments: {
query: "量子计算对密码学的影响",
focus_areas: [
"后量子加密算法",
"量子威胁的时间表",
"实际缓解策略"
],
force_model: false // 可选：强制使用此模型，即使查询看起来简单
}
});
高级用法
您可以通过 force_model: true 在任何工具的参数中覆盖自动选择，以强制使用指定模型。
📚 详细文档
智能模型选择
服务器会自动分析查询复杂度以将请求路由到最合适的模型：
- 简单查询 → Sonar Pro
- 基本信息查找
- 直白问题
- 快速事实确认
- 复杂查询 → Sonar Reasoning Pro
- How/why 问题
- 比较
- 分步解释
- 问题解决任务
- 研究查询 → Sonar Deep Research
- 深入分析
- 综合研究
- 详细调查
- 多方面主题
工具说明
⚠️ 重要提示
由于实现差异，Reason 工具与其他工具（如 cursor）相比，使用 cline 时可能会超时，但 reason 工具可以弥补这一不足。
📦 安装指南
1. 先决条件
- Node.js（从 nodejs.org）
- Perplexity API 密钥（从 perplexity.ai/settings/api）
- 本地克隆代码库
2. 配置 MCP 设置
方法一：添加到 MCP 设置文件（位置因平台而异）
{
"mcpServers": {
"perplexity": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/perplexity-server/build/index.js"],
"env": {
"PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}
方法二：使用 NPX 无需本地安装（推荐用于 macOS）
{
"mcpServers": {
"perplexity": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"perplexity-mcp"
],
"env": {
"PERPLEXITY_API_KEY": "your_api_key"
}
}
}
}