ReActMCP：将搜索能力集成到AI助手中的MCP服务

ReActMCP是什么？

ReActMCP是一个基于MCP的服务器，它将网络搜索功能集成到ai助手框架中。其核心作用是通过Exa API执行基础和高级网络搜索，并以Markdown格式返回实时结果，它相当于给AI装了个搜索引擎，可以实时查找最新的内容，ReActMCP是更广泛的ReActMCP项目的一部分，目的在于连接各种MCP工具和服务器，从而为Ai助手提供更广泛的能力。

ReActMCP功能特征

• 基础网络搜索：能够使用Exa API执行简单的搜索。

• 高级网络搜索：支持使用额外的过滤选项，例如域名限制、文本包含要求和日期过滤器。

• Markdown格式输出：以Markdown格式呈现搜索结果，方便整合标题、URL和摘要。

• MCP集成：可以轻松地将该工具添加到MCP服务器生态系统中，以实现多工具AI辅助。

• 个性化和定制化：用户可以添加新工具、修改配置文件、调整AI助手的行为或样式化输出。

ReActMCP应用

ReActMCP的应用场景主要集中在为AI助手提供网络搜索能力，从而增强其信息获取和处理能力。

• 在需要最新信息或事实可能发生变化时，通过网络搜索获取最相关和最新的信息。

• 针对特定来源或主题进行搜索，以获取更精确的信息。

• 在回答问题时，引用搜索结果中的URL，以提供权威的来源。

• 处理复杂主题时，将信息分解为有组织的部分，并提供多角度的视角。

ReActMCP使用方法

1. 克隆仓库：从GitHub克隆ReActMCP仓库。

2. 创建虚拟环境（可选但推荐）：创建并激活Python虚拟环境。

3. 安装依赖：运行pip install -r requirements.txt安装所需依赖。

4. 配置环境变量：在项目根目录下创建.env文件，并设置EXA_API_KEY等必要的环境变量。

5. 配置MCP：根据需要修改mcp_config.json文件，激活或禁用工具，更改默认参数。

6. 运行服务器：执行web_search.py中的代码以启动MCP服务器。

7. 测试工具：通过运行test_search()函数来测试搜索功能。

GitHub仓库：https://github.com/mshojaei77/ReActMCP