Perplexity의 특수 AI 모델로 구동되는 지능형 연구 보조기. 자동 쿼리 복잡도 감지 기능을 통해 최적의 결과를 위해 요청을 가장 적합한 모델로 라우팅합니다. 공식 서버와 달리 사실상 모든 작업에 대한 검색 기능을 갖추고 있습니다

또한 MCP를 사용하는 에이전트가 구체적으로 행동하도록 강요합니다

도구

1. 서치 (소나 프로)

간단한 쿼리와 기본 정보 조회를 빠르게 검색할 수 있습니다. 간결하고 직접적인 답변이 필요한 직설적인 질문에 가장 적합합니다.

2. Reason (소나 추론 프로)

복잡하고 다단계적인 작업을 처리하며 상세한 분석이 필요합니다. 설명, 비교, 문제 해결에 완벽합니다.

3. 딥 리서치 (소나 딥 리서치)

포괄적인 연구를 수행하고 상세한 보고서를 작성합니다. 복잡한 주제에 대한 심층 분석에 이상적입니다.

준비

1. 선수과목

• Node.js (nodejs.org 년부터)
• 퍼플렉시티 API 키 (perplexity.ai/settings/api 발췌)
• 저장소를 어디선가 복제해

2. MCP 설정 설정

MCP 설정 파일에 추가하세요 (위치는 플랫폼에 따라 다릅니다):

또는 NPX를 사용해서 로컬에 설치할 필요가 없도록 하세요(macOS에 권장됨):

Perplexity MCP Server

An intelligent research assistant powered by Perplexity’s specialized AI models. Features automatic query complexity detection to route requests to the most appropriate model for optimal results. Unlike the Official server, it has search capabilities FOR EVERY TASK, essentially

It also forces the agent using the MCP to be specific

Tools

1. Search (Sonar Pro)

Quick search for simple queries and basic information lookup. Best for straightforward questions that need concise, direct answers.

const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "perplexity",
  tool_name: "search",
  arguments: {
    query: "What is the capital of France?",
    force_model: false // Optional: force using this model even if query seems complex
  }
});

2. Reason (Sonar Reasoning Pro)

Handles complex, multi-step tasks requiring detailed analysis. Perfect for explanations, comparisons, and problem-solving.

const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "perplexity",
  tool_name: "reason",
  arguments: {
    query: "Compare and contrast REST and GraphQL APIs, explaining their pros and cons",
    force_model: false // Optional: force using this model even if query seems simple
  }
});

3. Deep Research (Sonar Deep Research)

Conducts comprehensive research and generates detailed reports. Ideal for in-depth analysis of complex topics.

const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "perplexity",
  tool_name: "deep_research",
  arguments: {
    query: "The impact of quantum computing on cryptography",
    focus_areas: [
      "Post-quantum cryptographic algorithms",
      "Timeline for quantum threats",
      "Practical mitigation strategies"
    ],
    force_model: false // Optional: force using this model even if query seems simple
  }
});

Setup

1. Prerequisites

   • Node.js (from nodejs.org)
   • Perplexity API key (from perplexity.ai/settings/api)
   • clone the repo somewhere

2. Configure MCP Settings

Add to your MCP settings file (location varies by platform):

{
  "mcpServers": {
    "perplexity": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/perplexity-server/build/index.js"],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Or use NPX to not have to install it locally (recommended for macos):

{
  "mcpServers": {
    "perplexity": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "perplexity-mcp"
      ],
      "env": {
        "PERPLEXITY_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

In case the MCP Client is not able to parse the Perplexity API Key from the environment using methods like "${env:PERPLEXITY_API_KEY}" common in modern AI Coding Agents (e.g. Kiro), there are two fallback solutions: