Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
MCP server for iFlow Search web search, image search, and URL fetch tools.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
IFLOW_API_KEY, IFLOW_MCP_CLIENT, IFLOW_MCP_CLIENT_VERSION, IFLOW_BASE_URLค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
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-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
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
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
IFLOW_MCP_CLIENT envIFLOW_MCP_CLIENT_VERSION envIFLOW_BASE_URL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub zhengyanglsun ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: IFLOW_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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.
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.
iflow_web_search, iflow_image_search, iflow_web_fetch.env block (never via CLI flags, dotfiles, keychain, or file discovery).pnpm add @iflow-ai/search-mcp
npm install @iflow-ai/search-mcp
Node ≥ 18.
This server is listed in the Official MCP Registry:
io.github.zhengyanglsun/iflow-search@iflow-ai/search-mcp on dist-tag latest (0.1.0)0.1.0 (isLatest: true, status: active). 0.1.0-pre.2 remains as a historical entry only.stdioThe 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.
mcpServers JSONAdd 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_KEYin version control
and inject the real value at runtime (your client's secret store, a local
override file ignored by git, a
direnvblock, etc.).@iflow-ai/search-mcp
never reads from disk and will not pick up a
.envautomatically.
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.2with
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_KEYreach 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.
Add the server to ~/.hermes/config.yaml:
# ~/.hermes/config.yaml
mcp_servers: iflow-search: command: npx args:
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.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.url / headers fields are needed.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:
environment, not env. command and args are folded into a single command: [...] array.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/listremainiflow_web_search/
iflow_image_search/iflow_web_fetch; theiflow-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 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:
crewai-tools[mcp] already bridges any MCP stdio server, including this one.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])
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
MCPServerAdaptertool discovery (tools/listreturned all three
expected tools) and direct
CrewAIMCPTool.run(**kwargs)calls
against the real iFlow API. The full CrewAI
Agent/Task/
CrewLLM-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 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