本项目是名为“Perplexity Advanced MCP”的工具包,它集成了 OpenRouter 和 Perplexity 的服务,提供增强的模型上下文协议(MCP)功能。支持简单查询和复杂推理,还能附加文件作为上下文输入,为用户带来更强大的使用体验。
本项目是一个名为“Perplexity Advanced MCP”的工具包,旨在通过集成 OpenRouter 和 Perplexity 的服务,提供增强的模型上下文协议(MCP)功能。该工具包支持简单查询和复杂推理,并允许附加文件作为上下文输入。
通过 Smithery 平台可实现一键式安装:
npx -y @smithery/cli install @code-yeongyu/perplexity-advanced-mcp --client claude
使用 uvx 工具启动MCP服务器:
uvx perplexity-advanced-mcp -o # 或 -p
您也可以通过环境变量配置API密钥:
export OPENROUTER_API_KEY="your_key_here"
# 或
export PERPLEXITY_API_KEY="your_key_here"
uvx perplexity-advanced-mcp
⚠️ 重要提示
- 同时提供OpenRouter和Perplexity API密钥会导致错误。
- 当命令行参数与环境变量同时存在时,命令行参数优先。
该CLI工具基于 Typer 构建,提供了友好直观的命令行交互体验。
本包集成了一款MCP搜索工具,通过 ask_perplexity 函数实现。它支持以下功能:
您可选择配置OpenRouter或Perplexity的API密钥,具体方式如下:
-o 或 -p
。OPENROUTER_API_KEY 或 PERPLEXITY_API_KEY。在 src/perplexity_advanced_mcp/config.py 文件中,查询类型与模型的映射关系如下:
perplexity/sonar。perplexity/sonar-reasoning。sonar-pro。sonar-reasoning-pro。本项目的灵感来源于个人对“vibe coding”趋势的兴趣探索。借助 Cline + Cursor IDE,95%以上的代码都是通过语音输入(经 Wispr Flow 转录)生成的。项目结构和代码均由AI协助完成。
从项目搭建到文件组织,所有代码均通过LLM自动生成并审核。包括GitHub Actions的工作流和发布流程等也都交由Cursor自动处理。作为人类开发者,主要工作如下:
本项目的开发初衷是探索AI工具在软件工程领域的潜力,尤其是通过语音输入与LLM结合的方式,重新定义编码体验。尽管目前仍处于初期阶段,但我们相信这一方向将为开发者带来更高效、更自然的编程方式。
如果您对这个项目感兴趣或有任何疑问,请随时关注我们的更新!