Cách Sử Dụng Máy Chủ Perplexity MCP

Với tư cách là một nhà phát triển làm việc trên các dự án API phức tạp, tôi nhận thấy rằng việc chuyển đổi ngữ cảnh giữa nghiên cứu và triển khai là một trong những yếu tố giết chết năng suất lớn nhất. Khi tôi phát hiện ra các máy chủ Model Context Protocol (MCP), đặc biệt là Perplexity MCP cho nghiên cứu và Apidog MCP cho các đặc tả API, quy trình làm việc của tôi đã thay đổi một cách đáng kể. Những công cụ này đã trở thành phần thiết yếu trong kho vũ khí phát triển của tôi, mỗi công cụ phục vụ cho các mục đích khác nhau nhưng bổ sung cho nhau trong công việc hàng ngày của tôi.

Trong hướng dẫn này, tôi sẽ chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn của mình với cả Perplexity MCP Server và Apidog MCP Server từ góc nhìn của một nhà phát triển thực thụ. Tôi sẽ hướng dẫn các bạn cách thiết lập mỗi máy chủ một cách độc lập và giải thích cách tôi sử dụng chúng để giải quyết các thách thức phát triển trong thế giới thực.

💡

Trong khi Perplexity MCP Server cung cấp khả năng tìm kiếm web mạnh mẽ cho nghiên cứu, việc kết hợp nó với Apidog MCP Server tạo ra một hệ sinh thái phát triển API hoàn chỉnh. Apidog MCP Server cung cấp cho các trợ lý AI quyền truy cập trực tiếp vào các đặc tả API thực tế của bạn, đảm bảo mã được tạo ra hoàn toàn khớp với tài liệu thiết kế của bạn.

button

Hiểu về Perplexity MCP Server cho Nghiên cứu Phát triển API Thời gian Thực

Perplexity MCP Server đã trở thành công cụ mà tôi tin tưởng để cập nhật các xu hướng phát triển API và giải quyết các thách thức kỹ thuật. Máy chủ MCP chuyên dụng này cung cấp chức năng tìm kiếm web thông qua API của Perplexity AI, cho phép tôi truy vấn web mà không cần rời khỏi môi trường phát triển của mình.

Điều làm cho Perplexity MCP đặc biệt giá trị là khả năng lọc kết quả theo độ gần gũi. Khi làm việc với các công nghệ phát triển nhanh chóng, khả năng giới hạn tìm kiếm trong ngày, tuần hoặc tháng trước đảm bảo rằng tôi đang triển khai các giải pháp dựa trên các thực tiễn tốt nhất hiện tại thay vì các phương pháp lỗi thời.

Máy chủ cung cấp một tập hợp các khả năng tập trung thông qua công cụ duy nhất của nó:

perplexity_search_web: Thực hiện các tìm kiếm web bằng API của Perplexity AI
Cần tham số "query" cho từ khóa tìm kiếm
Tham số "recency" tùy chọn để lọc kết quả theo khoảng thời gian (ngày/tuần/tháng/năm)

Tôi thấy điều này đặc biệt hữu ích khi:

Nghiên cứu các cơ chế xác thực cho các điểm cuối API mới
Tìm kiếm các ví dụ về việc xử lý các trường hợp lỗi cụ thể
Khám phá các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất
Giữ cập nhật về các thực tiễn bảo mật tốt nhất

Trước khi có Perplexity MCP, tôi thường xuyên chuyển đổi giữa IDE và trình duyệt, làm gián đoạn quy trình của mình và mất ngữ cảnh. Giờ đây, tôi chỉ cần yêu cầu trợ lý AI của mình tìm kiếm thông tin cụ thể, xem qua các kết quả và ngay lập tức áp dụng những hiểu biết đó vào mã của mình.

Thiết lập Perplexity MCP Server: Hướng dẫn cho Nhà phát triển

Để chạy Perplexity MCP Server, cần một số yêu cầu tiên quyết:

Khóa API của Perplexity AI (có thể lấy từ Perplexity AI)
Môi trường Node.js (phiên bản 18 trở lên)
Trình quản lý gói UV được cài đặt
IDE hỗ trợ MCP (Cursor, Claude Desktop hoặc VS Code với các tiện ích mở rộng)

Đây là quy trình từng bước của tôi để thiết lập:

Cài đặt Trình quản lý gói UV (nếu chưa được cài đặt)

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

Cài đặt Perplexity MCP thông qua Smithery

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

Cấu hình Biến môi trường

Tôi chỉnh sửa tập tin cấu hình MCP của mình (vị trí phụ thuộc vào IDE):

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

Thêm Cấu hình Perplexity MCP

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

sử dụng Perplexity MCP server tại Cursor

Kiểm tra Kết nối

Tôi xác minh mọi thứ hoạt động bằng cách yêu cầu trợ lý AI của mình:

"Tìm kiếm trên web về các cập nhật mới nhất về các thực tiễn bảo mật API"

Ứng dụng Thực tế của Perplexity MCP trong Phát triển API của Tôi

Trong công việc hàng ngày của mình, tôi sử dụng Perplexity MCP Server theo nhiều cách:

Giải quyết các Thách thức Triển khai

Khi tôi gặp một vấn đề triển khai khó khăn, tôi hỏi:

"Tìm kiếm các giải pháp xử lý phân trang trong các API GraphQL"

AI trả về các phương pháp hiện tại mà tôi có thể ngay lập tức áp dụng vào mã của mình.

Giữ Cập nhật về Các Tiêu chuẩn

Trước khi triển khai một tính năng mới, tôi kiểm tra các tiêu chuẩn hiện tại:

"Tìm các thực tiễn tốt nhất gần đây cho các chiến lược phiên bản API trong năm qua"

Nghiên cứu Các Biện pháp Bảo mật

Bảo mật là một yếu tố quan trọng đối với các API, vì vậy tôi thường xuyên tìm kiếm:

"Tìm kiếm các lỗ hổng xác thực API gần đây nhất được phát hiện trong tháng trước"

Tối ưu hóa Hiệu suất

Để đảm bảo các API của tôi hoạt động tốt, tôi nghiên cứu:

"Tìm các kỹ thuật tối ưu hóa truy vấn cơ sở dữ liệu trong các phản hồi API"

Việc truy cập ngay lập tức vào thông tin hiện tại đã giảm đáng kể thời gian phát triển của tôi và nâng cao chất lượng các triển khai của tôi.

Chuyển đổi Phát triển API với Apidog MCP Server

Trong khi Perplexity MCP Server xuất sắc trong việc cung cấp thông tin hiện tại từ web, tôi thấy Apidog MCP Server có tác động chuyển biến vì một lý do khác: nó cung cấp cho các trợ lý AI quyền truy cập trực tiếp vào các đặc tả API của tôi.

button

Với tư cách là một nhà phát triển API, việc duy trì tính nhất quán giữa tài liệu và triển khai luôn là một thách thức thường trực. Trước Apidog MCP, tôi thường phải tham khảo thủ công các đặc tả API của mình trong khi mã hóa, thường bỏ lỡ những chi tiết nhỏ hoặc thực hiện các phiên bản lỗi thời. Apidog MCP Server đã loại bỏ vấn đề này bằng cách làm cho các đặc tả API của tôi trở nên dễ dàng tiếp cận hơn với các công cụ AI.

Máy chủ Apidog MCP hoạt động bằng cách tự động đọc và lưu trữ dữ liệu đặc tả API từ các dự án Apidog của tôi. Điều này cho phép AI truy xuất và sử dụng dữ liệu này một cách liền mạch trong khi tôi đang mã hóa, đảm bảo sự phù hợp hoàn hảo giữa triển khai của tôi và thiết kế API.

Thiết lập Apidog MCP Server trong Môi trường Phát triển của Tôi

Thiết lập Apidog MCP Server yêu cầu:

Node.js (phiên bản 18 trở lên)
Một tài khoản Apidog với quyền truy cập vào các dự án API của tôi
IDE hỗ trợ MCP (Cursor, VS Code + tiện ích Cline)

Đây là quy trình thiết lập của tôi:

Thay thế một Mã Truy cập Apidog

Tôi đăng nhập vào tài khoản Apidog của mình
Đi đến Cài đặt Tài khoản → Mã Truy cập API
Tạo mã mới và lưu nó an toàn

Lấy ID Dự án Apidog của Tôi

Mở dự án của tôi trong Apidog
Đi tới Cài đặt Dự án trong thanh bên trái
Sao chép ID Dự án từ Cài đặt Cơ bản

Cấu hình Máy chủ Apidog MCPTôi thêm cấu hình này vào tập tin config MCP của mình:

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

Xác minh Cấu hình

Tôi kiểm tra bằng cách hỏi AI:

"Vui lòng lấy đặc tả API qua MCP và cho tôi biết có bao nhiêu điểm cuối trong dự án"

Cách Apidog MCP Server Đã Thay Đổi Quy Trình Phát Triển API của Tôi

Apidog MCP Server đã chuyển đổi nhiều khía cạnh trong quy trình phát triển của tôi:

Tạo mã dựa trên các Đặc tả

Thay vì thực hiện thủ công các DTO hoặc mô hình, tôi bây giờ hỏi:

"Sử dụng MCP để lấy đặc tả API và tạo các bản ghi Java cho sơ đồ 'Sản phẩm' và các sơ đồ liên quan"

AI tạo ra mã hoàn toàn khớp với đặc tả API của tôi.

Cập nhật Các Triển khai Khi Thay Đổi Đặc tả

Khi thiết kế API của chúng tôi thay đổi, việc cập nhật các triển khai trở nên đơn giản:

"Dựa trên đặc tả API, hãy thêm các trường mới vào DTO 'Sản phẩm'

AI biết chính xác các trường nào được thêm vào và thực hiện chúng một cách chính xác.

Thêm Tài liệu vào Mã

Việc duy trì tài liệu mã trở nên dễ dàng hơn:

"Thêm nhận xét cho mỗi trường trong lớp 'Sản phẩm' dựa trên đặc tả API"

AI thêm các nhận xét chính xác khớp với mô tả đặc tả.

Tạo Triển khai API Hoàn chỉnh

Đối với các điểm cuối mới, tôi có thể tạo ra các triển khai hoàn chỉnh:

"Tạo tất cả mã MVC liên quan đến điểm cuối '/users' theo đặc tả API"

AI tạo ra các bộ điều khiển, dịch vụ và mô hình phù hợp với đặc tả.

Điều tôi đặc biệt đánh giá về Apidog MCP Server là tính linh hoạt trong việc kết nối với các nguồn dữ liệu khác nhau:

Dự án Apidog: Để truy cập các đặc tả API trong nhóm của tôi
Tài liệu API Trực tuyến: Để đọc tài liệu API được xuất bản qua Apidog
Tệp OpenAPI: Để làm việc với các tệp Swagger/OpenAPI cục bộ hoặc trực tuyến

Tính linh hoạt này có nghĩa là tôi có thể sử dụng cùng một quy trình làm việc bất kể các đặc tả API của tôi được lưu trữ ở đâu.

Kết luận: Lựa chọn Máy chủ MCP Phù hợp với Nhu cầu Phát triển của Bạn

Với tư cách là một nhà phát triển đã tích hợp cả Perplexity MCP Server và Apidog MCP Server vào quy trình làm việc của mình, tôi nhận thấy rằng mỗi công cụ phục vụ một mục đích riêng trong phát triển API hiện đại. Perplexity MCP xuất sắc trong việc cung cấp thông tin hiện tại từ web, khiến nó trở thành công cụ quý giá cho nghiên cứu và cập nhật các thực tiễn tốt nhất. Ngược lại, Apidog MCP Server đã chuyển đổi cách tôi triển khai các API bằng cách đảm bảo sự phù hợp hoàn hảo giữa các đặc tả và mã.

Việc lựa chọn giữa các công cụ này không phải là một quyết định chỉ có một. Theo kinh nghiệm của tôi, chúng giải quyết các khía cạnh khác nhau trong quy trình phát triển:

Sử dụng Perplexity MCP Server khi: Bạn cần thông tin hiện tại, nghiên cứu về các thực tiễn tốt nhất, hoặc giải pháp cho các thách thức kỹ thuật.
Sử dụng Apidog MCP Server khi: Bạn đang triển khai API và cần đảm bảo mã của bạn hoàn toàn phù hợp với các đặc tả API của bạn.

Đối với các nhà phát triển API, Apidog MCP Server mang lại những lợi ích đặc biệt hấp dẫn. Bằng cách xóa bỏ khoảng cách giữa thiết kế API và triển khai, nó giải quyết một trong những thách thức dai dẳng nhất trong phát triển API. Quyền truy cập trực tiếp vào các đặc tả API đảm bảo tính nhất quán trong toàn bộ mã nguồn của bạn và giảm đáng kể thời gian dành cho việc tham khảo tài liệu.

Trong bối cảnh phát triển hỗ trợ AI tiếp tục phát triển, các máy chủ MCP như Perplexity và Apidog sẽ trở thành những phần thiết yếu ngày càng quan trọng trong bộ công cụ của nhà phát triển hiện đại. Bằng cách hiểu rõ sức mạnh của từng công cụ và đưa chúng vào quy trình làm việc của bạn, bạn có thể nâng cao năng suất và chất lượng của các triển khai API của mình một cách đáng kể.

Dù bạn đang xây dựng các API mới hay duy trì các API hiện có, các công cụ này đại diện cho một bước ngoặt cơ bản trong cách chúng ta tiếp cận phát triển—làm cho công việc của chúng ta hiệu quả hơn, chính xác hơn và cuối cùng là thú vị hơn.