Kagi Search vs. Learning Model Context Protocol
Kagi Search é um servidor MCP publicado por kagisearch. Marketplaces que lemos e que o listam: 1 (Docker MCP Catalog). Learning Model Context Protocol é um servidor MCP publicado por yarnabrina. Marketplaces que lemos e que o listam: 1 (Official MCP Registry). Conforme nossa passagem pelos marketplaces em 2026-10-19. Este par foi escolhido por um leitor, não pela nossa regra de comparação, por isso pedimos aos buscadores que não indexem a página.
Onde cada um é publicado
| Marketplace |  Kagi Search |  Learning Model Context Protocol |
|---|---|---|
| Docker MCP Catalog | Listado Versão: sha256:c26439346cd6 Forks (GitHub): 49 Downloads (Docker Hub): 19 930 Estrelas (Docker Hub): 1 Estrelas (GitHub): 545 Sem marcação · Visto pela primeira vez |
Não listado |
| Official MCP Registry | Não listado | Listado Versão: 0.3.0 Downloads por mês (PyPI): 49 Downloads por semana (PyPI): 16 Forks (GitHub): 2 Estrelas (GitHub): 5 Sem marcação · Visto pela primeira vez |
Cada número é do próprio marketplace e nunca é somado entre marketplaces. Um marketplace que não publica números não mostra nenhum: sem número não é zero.
Os fatos lado a lado
| Fato | Kagi Search | Learning Model Context Protocol |
|---|---|---|
| Marketplaces que o listam | 1 | 1 |
| Estrelas (GitHub) (diferente) | 545 (melhor) | 5 (pior) |
| Downloads (Docker Hub) (diferente) | 19 930 | Sem número no Docker Hub |
| Forks (GitHub) (diferente) | 49 (melhor) | 2 (pior) |
| Último release (diferente) | Não publicado | 2026-10-17 |
| Onde roda (diferente) | Na sua máquina (mcp/kagisearch) | Na sua máquina (mcp-learning) |
| Transporte (diferente) | stdio | Streamable HTTP |
| Ferramentas que declara (diferente) | 2 | Não publicado |
| Variáveis de ambiente que pede (diferente) | 2, das quais segredos: 1 | 6, das quais segredos: 0 |
| Licença (diferente) | MIT | Não informado |
| Repositório (diferente) | github.com/kagisearch/kagimcp | github.com/yarnabrina/learn-model-context-protocol |
| Mudanças nos últimos 7 dias (diferente) | 0 | 4 |
| Visto pela primeira vez | 2026-10-11 | 2026-10-11 |
As linhas em que os dois diferem têm fundo destacado e valores em negrito. Onde os próprios dados dizem qual valor é melhor (mais marketplaces, um número maior do mesmo marketplace, um release mais recente, uma marca verified em um marketplace que lista os dois), o melhor também é marcado em verde com ▲ e o pior em vermelho com ▼. Onde roda, o transporte, as ferramentas, as configurações, os hooks, as partes do pacote, a licença e as mudanças da semana são marcados apenas como diferentes: mais ou menos não é melhor por si só.
O que cada um diz que faz
Kagi Search
The Official Model Context Protocol (MCP) server for Kagi Search & other tools.
Learning Model Context Protocol
Basic arithmetic tools with natural-language expression parsing and evaluation.
Como executar cada um
Kagi Search Como servidor MCP local: imagem Docker
claude mcp add --env "KAGI_API_KEY=<YOUR_KAGI_API_KEY>" --transport stdio kagisearch -- docker run -i --rm -e KAGI_API_KEY mcp/kagisearchExige: KAGI_API_KEY (secreta)
Learning Model Context Protocol
Sem dados para um comando automático: o que os marketplaces declaram não diz de forma inequívoca como conectá-lo.
Comandos construídos apenas com o que os marketplaces declaram; o conjunto completo para cada cliente está no cartão de cada um.
Ferramentas que cada um declara
Os marketplaces de Learning Model Context Protocol não publicam lista de ferramentas, então não comparamos ferramentas.
Configurações que cada um pede
Só Kagi Search pede
KAGI_API_KEY (secreta)KAGI_SUMMARIZER_ENGINE
Só Learning Model Context Protocol pede
DEBUGJSON_RESPONSELOG_FILELOG_LEVELRUNTIME_ENVIRONMENTSTATELESS_HTTP
Configurações como cada marketplace as publica. Pedir menos não é melhor por si só.
O que pode fazer: Kagi Search · O que pode fazer: Learning Model Context Protocol · Comparar outros dois plugins
Dados de Docker MCP Catalog. Dados de Official MCP Registry. Os números vêm das nossas próprias passagens regulares pelos marketplaces, última leitura em . Não publicamos dados de contato dos editores de plugins.