概述
全网搜索 MCP 通过 MCP over SSE 协议提供全网搜索能力,适合接入支持 MCP 的 Agent、助手或工作流系统。
当前服务仅提供工具能力,不提供资源(resources)与提示词(prompts)能力。
全网搜索适合做信息补充与外部参考检索,若仅需知乎站内结果,建议优先使用知乎搜索 MCP。
接口信息
| 说明 | 值 |
|---|---|
| SSE URL | https://developer.zhihu.com/api/mcp/global_search/v1/sse |
| Message URL | https://developer.zhihu.com/api/mcp/global_search/v1/message |
| 传输方式 | MCP over SSE |
| 工具名 | global_search |
流程说明:
- 客户端先连接 SSE 端点
- 服务端通过
endpoint事件返回实际可用的 message 地址(带 sessionId) - 后续
initialize、tools/list、tools/call请求均发送到该 message 地址
鉴权
请求头:
Authorization: Bearer <your_access_secret>
建议在 SSE 连接和后续 message 请求中均携带同一份鉴权信息。
额度说明
全网搜索每日调用额度为 10 次(试用用户),实名认证后可提升至 1000 次。
- API Token 管理:https://developer.zhihu.com/profile
- 知乎数据开发平台文档中心:https://developer.zhihu.com/docs?key=authorization
工具定义
global_search
入参:
| 名称 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| query | String | 是 | 搜索关键词,长度 2-100 个字符 |
| count | Number | 否 | 返回条数,取值范围 1-20,默认 10 |
返回:
工具调用结果为 text 类型内容,正文为面向大模型消费的结构化文本(XML 格式)。
返回示例:
<global_search query="人工智能">
<search_item title="人工智能发展趋势与展望" content_type="Article" url="https://..." author_name="张三" author_avatar="https://..." author_badge_text="" edit_time="2025-03-01 10:00:00 +0000 UTC" authority_level="2" ranking_score="0.9800">
近年来,人工智能(AI)的发展速度令人瞩目 ...
</search_item>
</global_search>返回值外层是 MCP text 类型,文本内容为 XML。建议将整段 XML 原样交给模型消费,不建议自行裁剪字段。
接入流程
1. 建立 SSE 连接
curl -N 'https://developer.zhihu.com/api/mcp/global_search/v1/sse' \
-H 'Authorization: Bearer <your_access_secret>' \
-H 'Accept: text/event-stream'服务端返回 endpoint 事件:
event: endpoint
data: /api/mcp/global_search/v1/message?sessionId=xxx
2. 初始化 MCP 会话
将上一步拿到的 message 地址记为 MESSAGE_URL。
curl -X POST "$MESSAGE_URL" \
-H 'Authorization: Bearer <your_access_secret>' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "initialize",
"params": {
"protocolVersion": "2024-11-05",
"clientInfo": {
"name": "demo-client",
"version": "1.0.0"
},
"capabilities": {}
}
}'message 端点通常先返回 HTTP 202 Accepted,实际 JSON-RPC 响应通过 SSE 通道异步返回。
3. 获取工具列表
curl -X POST "$MESSAGE_URL" \
-H 'Authorization: Bearer <your_access_secret>' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/list"
}'4. 调用搜索工具
curl -X POST "$MESSAGE_URL" \
-H 'Authorization: Bearer <your_access_secret>' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 3,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "global_search",
"arguments": {
"query": "人工智能",
"count": 5
}
}
}'SSE 通道返回响应:
event: message
data: {"jsonrpc":"2.0","id":3,"result":{"content":[{"type":"text","text":"<global_search query=\"人工智能\">..."}]}}
Claude Code 配置
在 ~/.claude/settings.json 的 mcpServers 中添加:
"global-search": {
"url": "https://developer.zhihu.com/api/mcp/global_search/v1/sse",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <your_access_secret>"
}
}配置完成后重启 Claude Code 即可使用。
注意事项
- 该服务采用标准 MCP 工具调用模式,推荐直接使用现成 MCP Client 接入
tools/call的结果通过已建立的 SSE 通道返回,而非直接同步返回在 POST 响应体中query建议尽量具体,以获得更稳定的搜索结果- 返回的 XML 建议原样交给大模型消费,不建议自行裁剪字段
- 全网搜索适合做信息补充与外部参考检索,若仅需知乎站内结果,建议优先使用知乎搜索 MCP
搜索示例:Claude Code MCP
通过全网搜索 MCP 搜索「Claude Code MCP」的结果(2026-05-19):
1. Claude Code 实践指南(一):开始第一次对话
- 作者:P2Tree
- 时间:2026-05-15
- 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/2032855948788749921
- 简介:Claude Code 实践指南开篇,介绍 Claude 与 Claude Code 的区别,以及与其他 AI 编程工具(Copilot、Cursor、Codex 等)的对比。
2. 别等踩坑才装! UI设计必备的5个Claude MCP
- 来源:优设网
- 时间:2026-05-19
- 链接:https://www.uisdc.com/group/670419.html
- 简介:介绍 Figma MCP、AIDesigner MCP、AccessLint MCP、Playwright MCP、Notion MCP 五个设计与开发必备的 MCP 工具。
3. 一个神级 Claude Code 画图插件,开源了!
- 作者:GitHub Daily
- 时间:2026-05-11
- 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/2037129749403840662
- 简介:drawio-mcp 项目,让 Claude 直接生成原生 draw.io 图表,支持聊天窗口内交互式渲染,内置一万多个形状搜索。
4. 33k Star 的 Claude How To: 一份适合系统学习 Claude Code 的开源指南
- 作者:yuan(浙江大学 控制科学与工程硕士)
- 时间:2026-05-18
- 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/2039844439842088273
- 简介:系统学习 Claude Code 的开源指南,涵盖 Skills、Subagents、MCP、Hooks 等核心能力的详解与配置示例。
5. 从零搭建 AI 因子挖掘系统: QuantGPT + Claude Code + DeepSeek 实操指南
- 作者:QuantGPT
- 时间:2026-05-07
- 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/2035301907799986501
- 简介:利用 Claude Code + DeepSeek 搭建全自动因子挖掘循环,支持设计→回测→评分→诊断→改进的 Agent 研究流程。
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