← Обзор / ai-search / how-to

Подключите вашу AI Search к MCP-клиенту

Каждый экземпляр AI Search может предоставлять встроенную Model Context Protocol (MCP) ↗ эндпойнт. Этот эндпойнт предоставляет search над вашим индексированным содержимым, поэтому любой клиент MCP или агент, например AI ассистент или IDE, может искать по вашей базе знаний без единой строки кода.

В этом руководстве вы создадите экземпляр AI Search, который индексирует сайт документации, а затем предоставите его в виде инструмента поиска, который может вызвать любой MCP клиент.

1. Зарегистрируйтесь для получения Аккаунт Cloudflare ↗.
2. Установка Node.js ↗.

Чтобы проиндексировать сайт, вам также понадобится домен подключённый к вашему аккаунту Cloudflare. В противном случае вы можете загрузить собственные файлы в встроенное хранилище.

Если у вас уже есть экземпляр с проиндексированным содержимым, перейдите к шаг 2.

Создайте экземпляр с помощью Wrangler CLI. В этом примере индексируется сайт документации, а именно Cloudflare Developer Docs по адресу developers.cloudflare.com, чтобы ассистент мог отвечать на вопросы по нему. Подключите сайт как источник данных веб-сайта чтобы AI Search автоматически его сканировал и индексировал:

npx wrangler ai-search create docs-search --type web-crawler --source developers.cloudflare.com

Замените developers.cloudflare.com с доменом, который вы подключённый к вашему аккаунту Cloudflare, так как сканировать можно только сайты, которыми вы владеете. Чтобы проиндексировать содержимое без сканирования сайта, выполните npx wrangler ai-search create docs-search --type builtin и загрузите файлы в встроенное хранилище взамен.

Проверьте ход индексации:

npx wrangler ai-search stats docs-search

После завершения индексирования в вашем экземпляре появляется контент, доступный через MCP.

Публичная конечная точка вашего экземпляра обслуживает конечную точку MCP.

MCP-клиент читает описание инструмента, чтобы решить, когда его вызывать. В разделе Настройки > Публичная конечная точка, задайте Описание инструмента и опишите в нём, что охватывает ваше содержимое и на какие вопросы оно отвечает. Например:

Search the Cloudflare Developer Documentation for product concepts,
configuration, and API references. Use this when users ask how to build
or configure Cloudflare products.

Конкретное описание помогает агентам вызывать ваш инструмент поиска в нужный момент. См. Настройки публичной конечной точки для полной конфигурации.

Добавьте URL MCP в свой клиент в качестве удалённого MCP-сервера. Многие клиенты используют mcpServers конфигурацию, например такую:

{
	"mcpServers": {
		"ai-search": {
			"url": "https://<PUBLIC_ENDPOINT_ID>.search.ai.cloudflare.com/mcp"
		}
	}
}

Точная конфигурация зависит от клиента. Некоторым клиентам требуется поле transport в записи сервера, например "type": "http" для удалённого HTTP-сервера, поэтому за инструкциями по добавлению удалённого сервера обратитесь к документации вашего MCP-клиента. После подключения клиент может вызвать search инструмент для получения релевантного содержимого из вашего экземпляра.

Чтобы протестировать эндпойнт напрямую или создать собственный клиент, см. MCP для формата запроса.

Публичная конечная точка не требует аутентификации, поэтому запрос к вашему проиндексированному контенту может отправить любой, у кого есть URL.

Чтобы потребовать аутентификацию, добавьте пользовательский домен и защитите его с помощью Cloudflare Access. Затем клиенты MCP проходят аутентификацию с помощью Access токен службы отправляемые как заголовки запроса.

Если вы оставите эндпойнт открытым:

• Индексируйте только тот контент, который можно безопасно сделать общедоступным.
• Включите ограничение скорости запросов в разделе Настройки > Публичная конечная точка.
• Ограничьте разрешённые источники в разделе Авторизованные хосты. Это касается только браузерных клиентов.

См. Настройки публичной конечной точки для получения подробностей.