ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

iFlow Search

โดย zhengyanglsunรุ่น 0.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.zhengyanglsun/iflow-search

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP server for iFlow Search web search, image search, and URL fetch tools.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: IFLOW_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "iflow-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@iflow-ai/search-mcp"
      ],
      "env": {
        "IFLOW_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "IFLOW_MCP_CLIENT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "IFLOW_MCP_CLIENT_VERSION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "IFLOW_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add iflow-search --env IFLOW_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env IFLOW_MCP_CLIENT='ใส่ค่าของคุณ' --env IFLOW_MCP_CLIENT_VERSION='ใส่ค่าของคุณ' --env IFLOW_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @iflow-ai/search-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "iflow-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@iflow-ai/search-mcp"
      ],
      "env": {
        "IFLOW_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "IFLOW_MCP_CLIENT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "IFLOW_MCP_CLIENT_VERSION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "IFLOW_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "iflow-search": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@iflow-ai/search-mcp"
      ],
      "env": {
        "IFLOW_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "IFLOW_MCP_CLIENT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "IFLOW_MCP_CLIENT_VERSION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "IFLOW_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • IFLOW_API_KEY ความลับ จำเป็น env
    Bearer token for the iFlow Search API. Obtain one at https://platform.iflow.cn.
  • IFLOW_MCP_CLIENT env
    Optional MCP client slug forwarded to iFlow as the IFlow-MCP-Client header. Matches /^[a-z0-9._-]{1,64}$/.
  • IFLOW_MCP_CLIENT_VERSION env
    Optional MCP client version forwarded to iFlow as the IFlow-MCP-Client-Version header. Only honored when IFLOW_MCP_CLIENT is also set.
  • IFLOW_BASE_URL env
    Optional override for the iFlow Search API base URL. Defaults to https://platform.iflow.cn.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub zhengyanglsun ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5756 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 14% ของอีก 5756 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5756 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

iFlow Search ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: IFLOW_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

โดย upstashใช้กันมาก↓ 972.7K/สัปดาห์★ 64.2Kอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา

บนเครื่องหรือคลาวด์

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

โดย DeusDataใช้กันมาก↓ 18K/สัปดาห์★ 48.1Kอัปเดต 23 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

โดย exa-labsใช้กันมาก★ 5.2Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ exa.ai

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@iflow-ai/search-mcp

MCP (Model Context Protocol) server for iFlow Search — exposes web search, image search, and web fetch to any MCP client (Claude Code, Claude Desktop, and other compatible hosts).

Built on @iflow-ai/search-core. Same three tools as @iflow-ai/search-langchain, same names, same shapes — so prompts that drive an iFlow-search-tool agent under LangChain keep working verbatim under MCP.

Status — MVP stable (0.1.0)

@iflow-ai/search-mcp@0.1.0 is live on dist-tag latest. Bare npm install @iflow-ai/search-mcp resolves the stable release. @next remains the prerelease channel and currently points at 0.1.0-pre.2; use it only when you need to track an upcoming pre-cut. Run npm view @iflow-ai/search-mcp dist-tags --json to read live state.

The Official MCP Registry entry io.github.zhengyanglsun/iflow-search publishes 0.1.0 as the current isLatest version (0.1.0-pre.2 remains visible only as a historical entry — see Official MCP Registry below). The registry is metadata-only; the package itself installs from npm.

  • Transport: stdio only. No SSE, no streamable HTTP, no WebSocket in this release.
  • Tools: iflow_web_search, iflow_image_search, iflow_web_fetch.
  • Configuration: environment variables only, supplied via the MCP client's env block (never via CLI flags, dotfiles, keychain, or file discovery).

Install

pnpm add @iflow-ai/search-mcp

or

npm install @iflow-ai/search-mcp

Node ≥ 18.

Official MCP Registry

This server is listed in the Official MCP Registry:

  • Registry name: io.github.zhengyanglsun/iflow-search
  • npm package: @iflow-ai/search-mcp on dist-tag latest (0.1.0)
  • Registry-tracked version: 0.1.0 (isLatest: true, status: active). 0.1.0-pre.2 remains as a historical entry only.
  • Transport: stdio

The registry stores metadata only — the package itself still installs from npm. MCP clients launch the server with npx -y @iflow-ai/search-mcp, which resolves the current stable release (0.1.0), or pin a concrete version (e.g. @iflow-ai/search-mcp@0.1.0) for reproducibility. @next is still available for pre-cut testing.

Use it from an MCP client

Claude Code / Claude Desktop / generic mcpServers JSON

Add an entry to your client's mcpServers configuration:

{

"mcpServers": { "iflow-search": { "command": "npx", "args": ["-y", "@iflow-ai/search-mcp"], "env": { "IFLOW_API_KEY": "YOUR_IFLOW_API_KEY", "IFLOW_MCP_CLIENT": "claude-code" } } } }

For Claude Desktop, the wiring is identical but set IFLOW_MCP_CLIENT to claude-desktop so backend analytics can tell the two apart:

"env": {

"IFLOW_API_KEY": "YOUR_IFLOW_API_KEY", "IFLOW_MCP_CLIENT": "claude-desktop" }

IFLOW_MCP_CLIENT is optional — see the Configuration table for the allowed value set. If absent, no IFlow-MCP-Client header is sent (the request is still attributed to IFlow-Source: mcp).

Do not commit a real key. Put YOUR_IFLOW_API_KEY in version control

and inject the real value at runtime (your client's secret store, a local

override file ignored by git, a direnv block, etc.). @iflow-ai/search-mcp

never reads from disk and will not pick up a .env automatically.

Verified host. Claude Code is a verified MCP host for this package —

end-to-end stdio smoke green on @iflow-ai/search-mcp@0.1.0-pre.2 with

Claude Code CLI 2.1.148-20260509.2, all three tools exercised against the

real iFlow Search API. For one-off smoke / evaluation runs that must not

touch your persistent Claude Code config, use a session-scoped config file

with claude -p --strict-mcp-config --mcp-config --no-session-persistence …

and let IFLOW_API_KEY reach the MCP child via Claude Code's parent-env

spread (do NOT write the key into the temp mcp.json). The reproduction

sketch is in

docs/platform-smokes-mcp.md.

Hermes Agent

Add the server to ~/.hermes/config.yaml:

# ~/.hermes/config.yaml

mcp_servers: iflow-search: command: npx args:

  • -y
  • "@iflow-ai/search-mcp@next" env: IFLOW_API_KEY: YOUR_IFLOW_API_KEY IFLOW_MCP_CLIENT: hermes

Verify Hermes can spawn the server and list its three tools:

hermes mcp test iflow-search

Notes:

  • IFLOW_API_KEY must be set inside the server's env: block. Hermes only forwards a small allowlist of parent-shell variables to MCP subprocesses (PATH, HOME, USER, …); anything else, including your iFlow key, has to be declared here. Keep YOUR_IFLOW_API_KEY as a placeholder in anything you share — never commit the real key.
  • IFLOW_MCP_CLIENT: hermes tags every outbound request with the IFlow-MCP-Client: hermes header so backend analytics can distinguish Hermes traffic from Claude Code / Claude Desktop. The field is optional but recommended.
  • Stable 0.1.0 is on dist-tag latest; the bare @iflow-ai/search-mcp shown above resolves it. Pin to the concrete version your registry index advertises (e.g. @iflow-ai/search-mcp@0.1.0) when you want deterministic upgrades — run npm view @iflow-ai/search-mcp dist-tags --json to read the current state. @next (0.1.0-pre.2 at time of writing) is still published for pre-cut testing.
  • stdio only: Hermes runs the binary as a child process and speaks JSON-RPC over stdin/stdout. No url / headers fields are needed.
OpenCode

OpenCode is a terminal coding agent with first-class stdio MCP support. Configuration goes in opencode.json (project-scoped) or ~/.config/opencode/opencode.json (user-scoped).

Two things make OpenCode's wiring different from the Claude / Hermes blocks above:

  1. The top-level block is `mcp`, not `mcpServers`, and the per-server env block is environment, not env. command and args are folded into a single command: [...] array.
  2. Do NOT put `IFLOW_API_KEY` in the `environment` block. OpenCode inherits the parent process's full env into every stdio MCP child (see packages/opencode/src/mcp/index.ts in anomalyco/opencode: env: { ...process.env, ...mcp.environment }). Exporting IFLOW_API_KEY in the shell that launches OpenCode is sufficient — the key never appears in any committed file. The environment map does not expand ${VAR} shell syntax (Effect schema Record , taken verbatim), so writing "${IFLOW_API_KEY}" as a value would send the literal string to the MCP child and break iFlow auth.

Export the key once in your shell:

export IFLOW_API_KEY="YOUR_IFLOW_API_KEY"

Then put only non-secret values in opencode.json:

{

"mcp": { "iflow-search": { "type": "local", "command": ["npx", "-y", "@iflow-ai/search-mcp@next"], "environment": { "IFLOW_MCP_CLIENT": "opencode" }, "enabled": true } } }

IFLOW_MCP_CLIENT: opencode is accepted by the existing [a-z0-9._-]{1,64} validation in packages/search-mcp/src/config.ts — no code change is needed to add OpenCode as a host slug.

Verify the wiring without launching the TUI:

opencode mcp list

A successful run prints ✓ iflow-search connected. Add --print-logs --log-level INFO to confirm tool discovery — OpenCode logs service=mcp key=iflow-search toolCount=3 create() successfully created client once the child returns tools/list.

**OpenCode prefixes MCP tools with the server name in its tool

registry.** Your LLM will see iflow-search_iflow_web_search,

iflow-search_iflow_image_search, iflow-search_iflow_web_fetch. The

raw MCP names returned by tools/list remain iflow_web_search /

iflow_image_search / iflow_web_fetch; the iflow-search_ prefix

is OpenCode's namespace, not part of this package.

stdio is the supported transport here. OpenCode also supports remote MCP (type: "remote" with url), but this package only ships a stdio binary — no SSE / streamable-HTTP recommendation applies.

CrewAI

CrewAI is a Python multi-agent framework. It consumes MCP servers through the MCPServerAdapter class shipped in crewai-tools[mcp], which spawns the stdio child and exposes each MCP tool as a CrewAIMCPTool your Agents can call.

This path uses the existing published `@iflow-ai/search-mcp` stdio MCP server:

  • No new npm package is required.
  • No CrewAI-native Python package is required — crewai-tools[mcp] already bridges any MCP stdio server, including this one.
  • Keep IFLOW_API_KEY in the parent shell env, not hard-coded in Python source. StdioServerParameters.env accepts a dict that is passed to the MCP child as its process.env; spreading os.environ into it is sufficient to forward the key without ever writing it to a tracked file.

Install (crewai-tools requires Python 3.10–3.13):

pip install "crewai-tools[mcp]"

Minimal usage:

import os

from crewai_tools import MCPServerAdapter from mcp import StdioServerParameters

server_params = StdioServerParameters( command="npx", args=["-y", "@iflow-ai/search-mcp@next"], env={**os.environ, "IFLOW_MCP_CLIENT": "crewai"}, )

with MCPServerAdapter(server_params) as tools: print([tool.name for tool in tools])

→ ['iflow_web_search', 'iflow_image_search', 'iflow_web_fetch']

tools can be passed to CrewAI Agents (agent=Agent(tools=tools, ...))

or invoked directly in smoke tests via tool.run(**kwargs)

CrewAI does not prefix MCP tool names with the server slug — the three names listed by MCPServerAdapter are the raw MCP names emitted by this package: iflow_web_search, iflow_image_search, iflow_web_fetch. A model-driven Crew sees them under those same names.

IFLOW_MCP_CLIENT="crewai" is accepted by the existing [a-z0-9._-]{1,64} validation in packages/search-mcp/src/config.ts — no code change is required to add CrewAI as a host slug.

Tested scope. The recorded CrewAI smoke verified

MCPServerAdapter tool discovery (tools/list returned all three

expected tools) and direct CrewAIMCPTool.run(**kwargs) calls

against the real iFlow API. The full CrewAI Agent / Task /

Crew LLM-driven tool-selection loop was not exercised — it

requires an authenticated LLM provider, which is outside this

package's wire path. See

docs/platform-smokes-mcp.md

for the smoke detail.

Cline (VS Code extension)

Cline is a VS Code coding agent with built-in stdio MCP support. It reads MCP server definitions from ~/.cline/mcp.json (macOS/Linux; equivalent per-user path on Windows).

Add an iflow-search entry pointing at the stable package — npx -y resolves the current latest release without a global install:

{

"mcpServers": { "iflow-search": { "command": "npx", "args": ["-y", "@iflow-ai/search-mcp"], "env": { "IFLOW_API_KEY": "YOUR_IFLOW_API_KEY", "IFLOW_MCP_CLIENT": "cline" }, "autoApprove": [] } } }

After Cline reloads its MCP config, the three tools — iflow_web_search, iflow_image_search, iflow_web_fetch — show up in the agent's tool list. The same server is discoverable in the Official MCP Registry as io.github.zhengyanglsun/iflow-search; Cline still installs the package directly from npm.

IFLOW_MCP_CLIENT: cline is accepted by the existing [a-z0-9._-]{1,64} validation in packages/search-mcp/src/config.ts — no code change is required to add Cline as a host

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx