Zhipu Web Search MCP 服务说明文档

1. 服务概述

一句话简介：该服务主要为大模型提供专业的网页搜索能力,集成多个搜索引擎并优化搜索结果格式。

• 服务名称：Zhipu Web Search
• 版本号：v1.0.0
• 开发者/提供方：智谱大模型开放平台
• 协议类型：MCP (Model Context Protocol)
• 最后更新：2026-03-12

2. 核心功能

列出该MCP服务提供的主要功能点：

• 多搜索引擎集成：集成智谱标准版引擎、智谱高级版引擎、搜狗、Jina和夸克等多个搜索引擎,支持灵活比较和切换
• 增强的意图识别：提供改进的意图识别能力,提升搜索结果的相关性和准确性
• 大模型优化结果：为大模型处理量身定制的搜索结果,包含标题、URL、摘要和网站图标等结构化信息
• 智能结果排序：基于大模型需求的增强型网页爬取和排名能力

3. 使用场景

描述该服务适合在什么情况下使用：

• AI知识助手：AI助手需要获取实时网络信息、动态知识时,可通过该服务快速检索最新内容
• 智能问答系统：需要精确适配搜索结果以提供准确答案的场景,如学术研究、技术问答等
• 数据分析与研究：利用大模型能力进行网络数据收集、趋势分析和研究时,可批量获取相关网页信息

4. 接入方式

4.1 服务端点

• URL：https://mcp.so/server/zhipu-web-search/BigModel
• 端口：443 (HTTPS)

4.2 认证与权限

• 认证方式：API Key
• 获取凭证：访问智谱大模型开放平台注册账号并申请API Key
• 权限范围：该API Key允许访问所有搜索引擎功能,包括多引擎搜索、结果过滤等

4.3 数据格式

• 请求格式：JSON
• 响应格式：JSON

4.4 服务器配置

{
"mcpServers": {
"zhipu-web-search": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-zhipu-web-search"
],
"env": {
"ZHIPU_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}

5. 接口定义

5.1 search_web

• 描述：执行网页搜索,返回包含标题、URL、摘要和网站图标的搜索结果

请求示例：

{
"query": "人工智能最新发展",
"engine": "zhipu_advanced",
"num_results": 10
}

响应示例：

{
"status": "success",
"results": [
{
"title": "人工智能最新发展趋势",
"url": "https://example.com/article1",
"summary": "本文详细介绍了2024年人工智能领域的最新突破…",
"icon": "https://example.com/favicon.ico"
},
{
"title": "AI技术前沿报告",
"url": "https://example.com/article2",
"summary": "深度学习、大语言模型等技术进展…",
"icon": "https://example.com/favicon.ico"
}
]
}

错误码：

• 400：请求参数错误
• 401：API Key无效或已过期
• 429：请求频率超限
• 500：服务器内部错误

5.2 switch_engine

• 描述：切换使用的搜索引擎,支持在智谱标准版、智谱高级版、搜狗、Jina和夸克之间切换

请求示例：

{
"engine": "jina"
}

响应示例：

{
"status": "success",
"current_engine": "jina",
"message": "搜索引擎已切换为Jina"
}

错误码：

• 400：不支持的搜索引擎类型
• 401：未授权

6. 快速开始

6.1 环境要求

• Node.js 14+ (用于运行MCP服务器)
• 支持MCP协议的客户端(如Cursor、Cherry Studio)
• 有效的智谱大模型开放平台API Key

6.2 示例代码

Python 示例

import requests

# 配置API端点和认证信息
url = "https://mcp.so/server/zhipu-web-search/BigModel/search"
api_key = "your_api_key_here"

# 构建搜索请求
payload = {
"query": "人工智能最新发展",
"engine": "zhipu_advanced",
"num_results": 10
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}

# 发送请求并获取结果
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
results = response.json()

# 打印搜索结果
if results["status"] == "success":
for item in results["results"]:
print(f"标题: {item['title']}")
print(f"链接: {item['url']}")
print(f"摘要: {item['summary']}\\n")

JavaScript 示例

// 配置API端点和认证信息
const url = "https://mcp.so/server/zhipu-web-search/BigModel/search";
const apiKey = "your_api_key_here";

// 构建搜索请求
const payload = {
query: "人工智能最新发展",
engine: "zhipu_advanced",
num_results: 10
};

// 发送请求并获取结果
fetch(url, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify(payload)
})
.then(response => response.json())
.then(data => {
// 打印搜索结果
if (data.status === "success") {
data.results.forEach(item => {
console.log(`标题: ${item.title}`);
console.log(`链接: ${item.url}`);
console.log(`摘要: ${item.summary}\\n`);
});
}
})
.catch(error => console.error("请求失败:", error));

7. 注意事项

• 限流说明：具体限流策略请参考智谱大模型开放平台的API使用文档,建议合理控制请求频率
• 数据隐私：搜索请求和结果不会被长期存储,但请勿在搜索查询中包含敏感个人信息
• 服务稳定性：服务提供高可用性保障,但建议在关键应用中实现重试机制和错误处理
• 费用说明：API使用可能产生费用,具体收费标准请查阅智谱大模型开放平台的定价页面
• 客户端兼容性：目前支持Cursor和Cherry Studio等支持MCP协议的客户端,其他客户端兼容性请参考官方文档