Cara Menggunakan Server Perplexity MCP

Sebagai seorang pengembang yang mengerjakan proyek API kompleks, saya menemukan bahwa peralihan konteks antara riset dan implementasi adalah salah satu penghambat produktivitas terbesar. Ketika saya menemukan server Model Context Protocol (MCP), khususnya Perplexity MCP untuk riset dan Apidog MCP untuk spesifikasi API, alur kerja saya berubah secara dramatis. Alat-alat ini telah menjadi bagian penting dari persenjataan pengembangan saya, masing-masing melayani tujuan yang berbeda tetapi saling melengkapi dalam pekerjaan sehari-hari saya.

Dalam panduan ini, saya akan berbagi pengalaman langsung saya dengan Perplexity MCP Server dan Apidog MCP Server dari perspektif pengembang praktis. Saya akan menjelaskan cara menyiapkan setiap server secara independen dan menjelaskan bagaimana saya menggunakannya untuk memecahkan tantangan pengembangan dunia nyata.

💡

Meskipun Perplexity MCP Server menawarkan kemampuan pencarian web yang kuat untuk riset, menggabungkannya dengan Apidog MCP Server menciptakan ekosistem pengembangan API yang lengkap. Apidog MCP Server memberi asisten AI akses langsung ke spesifikasi API Anda yang sebenarnya, memastikan kode yang dihasilkan sangat cocok dengan dokumen desain Anda.

button

Memahami Perplexity MCP Server untuk Riset Pengembangan API Real-Time

Perplexity MCP Server telah menjadi alat utama saya untuk tetap mengikuti tren pengembangan API dan memecahkan tantangan teknis. Server MCP khusus ini menyediakan fungsionalitas pencarian web melalui API Perplexity AI, memungkinkan saya untuk melakukan kueri web tanpa meninggalkan lingkungan pengembangan saya.

Apa yang membuat Perplexity MCP sangat berharga adalah kemampuannya untuk memfilter hasil berdasarkan kebaruan. Saat bekerja dengan teknologi yang berkembang pesat, kemampuan untuk membatasi pencarian ke hari, minggu, atau bulan terakhir memastikan saya menerapkan solusi berdasarkan praktik terbaik saat ini daripada pendekatan yang sudah ketinggalan zaman.

Server menyediakan serangkaian kemampuan terfokus melalui satu alatnya:

perplexity_search_web: Melakukan pencarian web menggunakan API Perplexity AI
Membutuhkan parameter "query" untuk istilah pencarian
Parameter "recency" opsional untuk memfilter hasil berdasarkan periode waktu (hari/minggu/bulan/tahun)

Saya merasa ini sangat berguna ketika:

Meneliti mekanisme otentikasi untuk titik akhir API baru
Menemukan contoh penanganan kasus kesalahan tertentu
Menemukan teknik optimasi kinerja
Tetap mendapatkan informasi terbaru tentang praktik terbaik keamanan

Sebelum Perplexity MCP, saya terus-menerus beralih antara IDE dan browser saya, mengganggu alur saya dan kehilangan konteks. Sekarang, saya cukup meminta asisten AI saya untuk mencari informasi spesifik, meninjau hasilnya, dan segera menerapkan wawasan ke kode saya.

Menyiapkan Perplexity MCP Server: Panduan Pengembang

Untuk menjalankan Perplexity MCP Server, diperlukan beberapa prasyarat:

Kunci API Perplexity AI (dapat diperoleh dari Perplexity AI)
Lingkungan Node.js (versi 18 atau lebih tinggi)
Manajer paket UV terinstal
IDE yang mendukung MCP (Cursor, Claude Desktop, atau VS Code dengan ekstensi)

Berikut adalah proses langkah demi langkah saya untuk menyiapkannya:

Instal Manajer Paket UV (jika belum terinstal)

# On Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Instal Perplexity MCP melalui Smithery

npx -y @smithery/cli install perplexity-mcp --client claude

Konfigurasi Variabel Lingkungan

Saya mengedit file konfigurasi MCP saya (lokasi tergantung pada IDE):

Untuk Cursor: C:\Users\username\.cursor\mcp.json
Untuk Claude Desktop: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Tambahkan Konfigurasi Perplexity MCP

{
 "mcpServers": {
   "perplexity-mcp": {
     "env": {
       "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
       "PERPLEXITY_MODEL": "sonar"
     },
     "command": "uvx",
     "args": [
       "perplexity-mcp"
     ]
   }
 }
}

Uji Koneksi

Saya memverifikasi semuanya berfungsi dengan menanyakan kepada asisten AI saya:

"Search the web for the latest updates on API security best practices"

Aplikasi Dunia Nyata dari Perplexity MCP dalam Pengembangan API Saya

Dalam pekerjaan sehari-hari saya, saya menggunakan Perplexity MCP Server dalam beberapa cara:

Memecahkan Tantangan Implementasi

Ketika saya menemukan masalah implementasi yang rumit, saya bertanya:

"Search for solutions to handling pagination in GraphQL APIs"

AI mengembalikan pendekatan saat ini yang dapat segera saya terapkan ke kode saya.

Tetap Mendapatkan Informasi Terbaru tentang Standar

Sebelum menerapkan fitur baru, saya memeriksa standar saat ini:

"Find the latest best practices for API versioning strategies from the past year"

Meneliti Tindakan Keamanan

Keamanan sangat penting untuk API, jadi saya secara teratur mencari:

"Search for the most recent API authentication vulnerabilities discovered in the past month"

Optimasi Kinerja

Untuk memastikan API saya bekerja dengan baik, saya meneliti:

"Find techniques for optimizing database queries in API responses"

Akses langsung ke informasi saat ini telah secara signifikan mengurangi waktu pengembangan saya dan meningkatkan kualitas implementasi saya.

Mengubah Pengembangan API dengan Apidog MCP Server

Meskipun Perplexity MCP Server unggul dalam memberikan informasi terkini dari web, saya menemukan Apidog MCP Server transformatif karena alasan yang berbeda: ia memberi asisten AI akses langsung ke spesifikasi API saya yang sebenarnya.

button

Sebagai pengembang API, menjaga konsistensi antara dokumentasi dan implementasi adalah tantangan yang konstan. Sebelum Apidog MCP, saya secara manual mereferensikan spesifikasi API saya saat membuat kode, sering kali melewatkan detail halus atau menerapkan versi yang sudah ketinggalan zaman. Apidog MCP Server telah menghilangkan masalah ini dengan membuat spesifikasi API saya dapat diakses langsung oleh alat AI.

Apidog MCP Server bekerja dengan secara otomatis membaca dan menyimpan data spesifikasi API dari proyek Apidog saya. Ini memungkinkan AI untuk mengambil dan memanfaatkan data ini dengan mulus saat saya membuat kode, memastikan keselarasan sempurna antara implementasi saya dan desain API.

Menyiapkan Apidog MCP Server di Lingkungan Pengembangan Saya

Menyiapkan Apidog MCP Server membutuhkan:

Node.js (versi 18 atau lebih tinggi)
Akun Apidog dengan akses ke proyek API saya
IDE yang mendukung MCP (Cursor, VS Code + plugin Cline)

Berikut adalah proses pengaturan saya:

Hasilkan Token Akses Apidog

Saya masuk ke akun Apidog saya
Buka Pengaturan Akun → Token Akses API
Buat token baru dan simpan dengan aman

creating a new API access token at Apidog

Dapatkan ID Proyek Apidog Saya

Buka proyek saya di Apidog
Buka Pengaturan Proyek di bilah sisi kiri
Salin ID Proyek dari Pengaturan Dasar

Konfigurasi Apidog MCP ServerSaya menambahkan konfigurasi ini ke file konfigurasi MCP saya:

{
 "mcpServers": {
   "apidog-mcp": {
     "command": "cmd",
     "args": [
       "/c",
       "npx",
       "-y",
       "apidog-mcp-server@latest",
       "--project=MY_PROJECT_ID"
     ],
     "env": {
       "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "MY_ACCESS_TOKEN"
     }
   }
 }
}

Verifikasi Konfigurasi

Saya mengujinya dengan bertanya kepada AI:

"Please fetch API specification via MCP and tell me how many endpoints exist in the project"

Bagaimana Apidog MCP Server Telah Mengubah Alur Kerja Pengembangan API Saya

Apidog MCP Server telah mengubah beberapa aspek dari proses pengembangan saya:

Pembuatan Kode Berdasarkan Spesifikasi

Alih-alih menerapkan DTO atau model secara manual, saya sekarang bertanya:

"Use MCP to fetch the API specification and generate Java records for the 'Product' schema and related schemas"

AI menghasilkan kode yang sangat cocok dengan spesifikasi API saya.

Memperbarui Implementasi Saat Spesifikasi Berubah

Ketika desain API kami berubah, memperbarui implementasi menjadi sederhana:

"Based on the API specification, add the new fields to the 'Product' DTO"

AI tahu persis bidang mana yang ditambahkan dan menerapkannya dengan benar.

Menambahkan Dokumentasi ke Kode

Memelihara dokumentasi kode lebih mudah:

"Add comments for each field in the 'Product' class based on the API specification"

AI menambahkan komentar akurat yang sesuai dengan deskripsi spesifikasi.

Membuat Implementasi API Lengkap

Untuk titik akhir baru, saya dapat menghasilkan seluruh implementasi:

"Generate all the MVC code related to the endpoint '/users' according to the API specification"

AI membuat pengontrol, layanan, dan model yang selaras dengan spesifikasi.

Apa yang sangat saya hargai dari Apidog MCP Server adalah fleksibilitasnya dalam menghubungkan ke sumber data yang berbeda:

Proyek Apidog: Untuk mengakses spesifikasi API di dalam tim saya
Dokumentasi API Online: Untuk membaca dokumentasi API yang diterbitkan melalui Apidog
File OpenAPI: Untuk bekerja dengan file Swagger/OpenAPI lokal atau online

Fleksibilitas ini berarti saya dapat menggunakan alur kerja yang sama terlepas dari di mana spesifikasi API saya disimpan.

Kesimpulan: Memilih Server MCP yang Tepat untuk Kebutuhan Pengembangan Anda

Sebagai pengembang yang telah mengintegrasikan Perplexity MCP Server dan Apidog MCP Server ke dalam alur kerja saya, saya menemukan bahwa masing-masing melayani tujuan yang berbeda dalam pengembangan API modern. Perplexity MCP unggul dalam memberikan informasi terkini dari web, menjadikannya sangat berharga untuk riset dan tetap mendapatkan informasi terbaru tentang praktik terbaik. Apidog MCP Server, di sisi lain, mengubah cara saya menerapkan API dengan memastikan keselarasan sempurna antara spesifikasi dan kode.

Pilihan antara alat-alat ini bukanlah proposisi "entah/atau". Dalam pengalaman saya, mereka menangani aspek yang berbeda dari proses pengembangan:

Gunakan Perplexity MCP Server ketika: Anda membutuhkan informasi terkini, riset tentang praktik terbaik, atau solusi untuk tantangan teknis.
Gunakan Apidog MCP Server ketika: Anda menerapkan API dan perlu memastikan kode Anda selaras sempurna dengan spesifikasi API Anda.

Untuk pengembang API, Apidog MCP Server menawarkan manfaat yang sangat menarik. Dengan menghilangkan kesenjangan antara desain dan implementasi API, ia mengatasi salah satu tantangan paling persisten dalam pengembangan API. Akses langsung ke spesifikasi API memastikan konsistensi di seluruh basis kode Anda dan secara dramatis mengurangi waktu yang dihabiskan untuk mereferensikan dokumentasi.

Seiring perkembangan pengembangan yang dibantu AI, server MCP seperti Perplexity dan Apidog akan menjadi bagian yang semakin penting dari perangkat pengembang modern. Dengan memahami kekuatan masing-masing dan memasukkannya ke dalam alur kerja Anda, Anda dapat secara signifikan meningkatkan produktivitas Anda dan kualitas implementasi API Anda.

Baik Anda membangun API baru atau memelihara yang sudah ada, alat-alat ini mewakili perubahan mendasar dalam cara kita mendekati pengembangan—membuat pekerjaan kita lebih efisien, lebih akurat, dan pada akhirnya lebih menyenangkan.