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mcp/perplexity-ask

mcp（Model Context Protocol）

Perplexity API的连接器，用于实现实时、全网范围的研究，提供对话、推理和深度研究等功能，支持通过模型上下文协议(MCP)集成到AI应用中。

17 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：mcp（Model Context Protocol）仓库类型：镜像最近更新：10 个月前

镜像标签列表与下载命令

Perplexity MCP Server

Perplexity API的连接器，用于实现实时、全网范围的研究。

什么是MCP Server？

MCP信息

属性	详情
Docker镜像	https://hub.docker.com/repository/docker/mcp/perplexity-ask
作者	https://github.com/perplexityai
仓库	https://github.com/ppl-ai/modelcontextprotocol

镜像构建信息

属性	详情
Dockerfile	https://github.com/ppl-ai/modelcontextprotocol/blob/main/perplexity-ask/Dockerfile
Docker镜像构建者	Docker Inc.
Docker Scout健康评分	!Docker Scout Health Score
验证签名	`COSIGN_REPOSITORY=mcp/signatures cosign verify mcp/perplexity-ask --key https://raw.githubusercontent.com/docker/keyring/refs/heads/main/public/mcp/latest.pub`
许可证	MIT License

可用工具 (3个)

此服务器提供的工具	简短描述
`perplexity_ask`	使用Sonar API进行对话。
`perplexity_reason`	使用Perplexity API执行推理任务。
`perplexity_research`	使用Perplexity API执行深度研究。

工具详情

Tool: `perplexity_ask`

使用Sonar API进行对话。接受消息数组（每个消息包含角色和内容），并返回Perplexity模型的对话补全响应。

参数	类型	描述
`messages`	`array`	对话消息数组（每个消息包含角色和内容）

Tool: `perplexity_reason`

使用Perplexity API执行推理任务。接受消息数组（每个消息包含角色和内容），并返回使用sonar-reasoning-pro模型生成的合理推理响应。

参数	类型	描述
`messages`	`array`	对话消息数组（每个消息包含角色和内容）

Tool: `perplexity_research`

使用Perplexity API执行深度研究。接受消息数组（每个消息包含角色和内容），并返回带引用的全面研究响应。

参数	类型	描述
`messages`	`array`	对话消息数组（每个消息包含角色和内容）

使用此MCP Server

json
{
  "mcpServers": {
    "perplexity-ask": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "PERPLEXITY_API_KEY",
        "mcp/perplexity-ask"
      ],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY"
      }
    }
  }
}

注意：将YOUR_PERPLEXITY_API_KEY替换为实际的Perplexity API密钥。

为什么使用Docker运行MCP Server更安全？

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 perplexity-ask 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/mcp/perplexity-ask:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull mcp/perplexity-ask:<标签>

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oldzhang

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