Kagi MCP Server-integratie
Voorzie je AI-agenten in FlowHunt moeiteloos van realtime webzoekopdrachten en samenvattingen met de officiële Kagi MCP Server.

Wat doet de “Kagi” MCP Server?
De Kagi MCP (Model Context Protocol) Server fungeert als een officiële brug tussen AI-assistenten en de Kagi-zoekmachine, samen met gerelateerde tools. Door de MCP-standaard te implementeren stelt deze server AI-cliënten in staat op een veilige en efficiënte manier toegang te krijgen tot Kagi’s geavanceerde zoekmogelijkheden en samenvattingsservices. Deze server stelt ontwikkelaars in staat workflows te bouwen waarin een AI-agent het web kan doorzoeken, actuele informatie kan ophalen of complexe content (zoals video’s of artikelen) in realtime kan samenvatten. De Kagi MCP Server is vooral waardevol in situaties waarin nauwkeurige, actuele en hoogwaardige webgegevens nodig zijn om AI-redenering, beantwoording of automatiseringstaken te versterken. Integratie is mogelijk met diverse platforms, waardoor het proces om LLM’s te verbinden met rijke externe kennis en functionaliteit wordt gestroomlijnd.
Lijst van prompts
Er worden geen specifieke prompt-sjablonen genoemd in de beschikbare documentatie.
Lijst van bronnen
Er worden geen expliciete bronnen vermeld in de beschikbare documentatie.
Lijst van tools
Er wordt geen expliciete lijst van tools gegeven in de beschikbare documentatie. Uit de voorbeelden blijkt echter minstens het volgende:
- search: Hiermee kan de AI webzoekopdrachten uitvoeren via Kagi’s API.
- summarizer: Vat inhoud samen zoals YouTube-video’s of artikelen.
Gebruikstoepassingen van deze MCP Server
- Webzoekverrijking: Stelt AI-agenten in staat vragen te beantwoorden op basis van actuele webinformatie via de Kagi-zoek-API.
- Inhoudssamenvatting: Laat LLM’s lange online content zoals YouTube-video’s samenvatten, waardoor informatie beter behapbaar wordt.
- Geautomatiseerd onderzoek: Ondersteunt programmatische onderzoeksworkflows waarbij de AI zelfstandig informatie van het web verzamelt en samenvoegt.
- Aangepaste kennisopvraging: Integreert Kagi’s hoogwaardige zoekfunctie in gespecialiseerde ontwikkeltools of LLM-gebaseerde assistenten, waardoor hun contextbewustzijn wordt versterkt.
Hoe stel je het in
Windsurf
Er zijn geen specifieke installatie-instructies beschikbaar voor Windsurf.
Claude
- Vereiste: Zorg dat je toegang hebt tot de Kagi Search API (gesloten bèta; neem contact op via support@kagi.com).
- Configuratie vinden: Zoek
claude_desktop_config.json
via Hamburger Menu → Bestand → Instellingen → Ontwikkelaar → Configuratie bewerken. - MCP Server toevoegen: Voeg het volgende toe onder
mcpServers
:{ "mcpServers": { "kagi": { "command": "uvx", "args": ["kagimcp"], "env": { "KAGI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE", "KAGI_SUMMARIZER_ENGINE": "YOUR_ENGINE_CHOICE_HERE" } } } }
- Opslaan en herstarten: Sla het bestand op en herstart Claude Desktop.
- Installatie controleren: Gebruik een zoek- of samenvattingsopdracht om te controleren of alles goed werkt.
Cursor
Er zijn geen specifieke installatie-instructies beschikbaar voor Cursor.
Cline
Er zijn geen specifieke installatie-instructies beschikbaar voor Cline.
Opmerking over het beveiligen van API-sleutels
Stel API-sleutels en gevoelige configuraties in via het "env"
-veld in je MCP serverconfiguratie. Voorbeeld:
{
"mcpServers": {
"kagi": {
"command": "uvx",
"args": ["kagimcp"],
"env": {
"KAGI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
"KAGI_SUMMARIZER_ENGINE": "YOUR_ENGINE_CHOICE_HERE"
}
}
}
}
Vervang "YOUR_API_KEY_HERE"
door je eigen sleutel en hardcode geen geheimen elders.
Hoe gebruik je deze MCP in flows
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je de MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op de MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:
{
"kagi": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “kagi” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.
Overzicht
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst van prompts | ⛔ | Geen prompt-sjablonen gevonden |
Lijst van bronnen | ⛔ | Geen expliciete bronnen vermeld |
Lijst van tools | ⚠️ | search, summarizer (afgeleid uit voorbeelden, niet genoemd) |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Getoond in configuratievoorbeelden |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Niet vermeld |
Op basis van de beschikbare documentatie biedt Kagi MCP een degelijke integratie voor zoeken en samenvatten, maar ontbreekt het aan gedetailleerde, expliciete documentatie over bronnen, prompt-sjablonen en geavanceerde MCP-functies. De kracht ligt in het eenvoudige opzetten en de focus op waardevolle zoek/samenvattingstools. Ik geef deze MCP server een 6/10 voor volledigheid en ontwikkelaarsvriendelijkheid.
MCP Score
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal Forks | 16 |
Aantal Stars | 113 |
Veelgestelde vragen
- Wat is de Kagi MCP Server?
De Kagi MCP Server is een officiële brug die AI-assistenten verbindt met de Kagi-zoekmachine en gerelateerde tools. Het stelt LLM's in staat realtime webzoekopdrachten en inhoudssamenvattingen uit te voeren, waardoor hun redeneer- en automatiseringsmogelijkheden worden verrijkt met actuele informatie.
- Welke tools biedt de Kagi MCP Server?
Kagi MCP Server biedt minstens twee hoofdtools: 'search' voor het uitvoeren van webzoekopdrachten via Kagi’s API en 'summarizer' voor het samenvatten van online inhoud zoals artikelen en YouTube-video’s.
- Hoe beveilig ik mijn API-sleutels voor Kagi MCP?
Stel je API-sleutels en gevoelige informatie altijd in via het 'env'-veld in je MCP-configuratie. Vermijd het hardcoden van geheimen elders in je systeem.
- Wat zijn typische use-cases voor de Kagi MCP Server?
Kagi MCP Server is ideaal voor webzoekverrijking, geautomatiseerd onderzoek, het samenvatten van complexe online inhoud en het ophalen van maatwerkkennis binnen AI-workflows.
- Hoe verbind ik Kagi MCP met FlowHunt?
Voeg een MCP-component toe aan je FlowHunt-workflow en configureer deze in de systeem-MCP-configuratiesectie met je Kagi servergegevens. Voorbeeld-JSON: { "kagi": { "transport": "streamable_http", "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } } Vervang de placeholders door je eigen serverinformatie.
Integreer Kagi MCP Server met FlowHunt
Versterk je chatbot- en AI-workflows met de kracht van Kagi zoeken en samenvatten. Begin door de Kagi MCP Server te configureren in je FlowHunt-agent.