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Jina AI提供的远程MCP服务器,通过Reader、Embeddings和Reranker API提供网页内容提取、网页搜索、学术搜索、图像搜索、查询扩展、文档重排及去重等功能。

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README

🚀 Jina AI 远程 MCP 服务器

Jina AI 远程 MCP 服务器是一个远程模型上下文协议(MCP)服务器,它提供对 Jina 阅读器、嵌入和重排器 API 的访问,同时还配备了一系列从 URL 转换为 Markdown、网页搜索、图像搜索以及嵌入/重排器工具,为用户提供便捷的信息处理和搜索服务。

安装 MCP 服务器 将 MCP 服务器 jina-mcp-server 添加到 LM Studio

✨ 主要特性

| 工具 | 描述 | 是否需要 Jina API 密钥? | |------|------|----------------------| | read_url | 通过阅读器 API从网页中提取干净、结构化的内容并转换为 Markdown | 可选* | | capture_screenshot_url | 通过阅读器 API捕获网页的高质量截图 | 可选* | | search_web | 通过阅读器 API在整个网络上搜索当前信息和新闻 | 是 | | search_arxiv | 通过阅读器 API在 arXiv 存储库中搜索学术论文和预印本 | 是 | | search_images | 通过阅读器 API在网络上搜索图像(类似于 Google 图片) | 是 | | expand_query | 通过阅读器 API基于查询扩展模型扩展和重写搜索查询 | 是 | | sort_by_relevance | 通过重排器 API根据查询对文档进行相关性重排 | 是 | | deduplicate_strings | 通过嵌入 API子模优化获取前 k 个语义唯一的字符串 | 是 | | deduplicate_images | 通过嵌入 API子模优化获取前 k 个语义唯一的图像 | 是 |

⚠️ 重要提示

可选工具在没有 API 密钥的情况下也可以使用,但有速率限制。为了获得更高的速率限制和更好的性能,请使用 Jina API 密钥。你可以从https://jina.ai获取免费的 Jina API 密钥。

🚀 快速开始

支持远程 MCP 服务器的客户端

{
  "mcpServers": {
    "jina-mcp-server": {
      "url": "https://mcp.jina.ai/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${JINA_API_KEY}" // 可选
      }
    }
  }
}

尚不支持远程 MCP 服务器的客户端

你需要使用mcp-remote本地代理来连接到远程 MCP 服务器。

{
  "mcpServers": {
    "jina-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote", 
        "https://mcp.jina.ai/sse",
        // 可选的承载令牌
        "--header",
        "Authorization: Bearer ${JINA_API_KEY}"
      ]
    }
  }
}

🔧 故障排除

我陷入了工具调用循环 - 发生了什么?

当 LMStudio 的默认上下文窗口为 4096,并且你使用像 gpt-oss-120bqwen3-4b-thinking 这样的思考模型时,这是一个常见问题。随着思考和工具调用的继续,一旦达到上下文窗口限制,AI 就会开始失去对任务开头的跟踪,从而陷入这个滚动上下文窗口。

解决方案是加载具有足够上下文长度的模型,以包含完整的工具调用链和思考过程。

设置足够长的上下文

📚 开发者指南

本地开发

# 克隆仓库
git clone https://github.com/jina-ai/MCP.git
cd MCP

# 安装依赖
npm install

# 启动开发服务器
npm run start

部署到 Cloudflare Workers

部署到 Workers

这将把你的 MCP 服务器部署到类似这样的 URL:jina-mcp-server.<your-account>.workers.dev/sse

help

运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端