使用自然語言搜尋和分析AEM內容
使用來自Adobe CX Coworker的Content AI MCP伺服器 （與AEM MCP伺服器搭配使用）以自然語言搜尋和分析Content AI來源，而不需撰寫低階API程式碼或導覽UI。
在本教學課程中，您 探索 可用的來源、執行關鍵字、語意和 混合 搜尋，並使用 自然語言搜尋 來表達複雜的意圖，所有這些都是從Adobe CX Coworker針對Content AI來源進行的。
工具與存取
Content AI MCP Server提供六種工具：
list_indexesget_index_configfulltext_searchsemantic_searchhybrid_searchnatural_language_searchContent AI MCP伺服器是public-source-only： X-Api-Key標頭授與來源存取權。 需要API金鑰；沒有金鑰的請求會遭到拒絕。
新增Content AI MCP伺服器
將Adobe CX Coworker連線至Content AI MCP伺服器，然後執行以下案例。
讓我們在Adobe CX Coworker中設定Content AI MCP伺服器，步驟如下。
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登入Adobe CX Coworker。
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從側邊欄按一下MCP伺服器。
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按一下新增MCP伺服器。
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在 新增MCP伺服器 對話方塊中，輸入下列詳細資料：
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 欄位 值 伺服器名稱 content-ai-mcpMCP URL https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/experimental/aemagents-expires-20260331/mcp/content-ai連線型別 HTTP驗證型別 Passthrough
note NOTE 驗證型別已設定為 Passthrough，因此CX Coworker會將您登入的Adobe身分識別轉送至MCP伺服器。 此身分識別不用於Content AI來源存取（請參閱工具和存取），因此您不需要個別登入或OAuth步驟來搜尋本身。 -
按一下 新增標題 並新增：
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 頁首 值 X-Api-Key您的Content AI API金鑰。 必填 — 拒絕沒有它的搜尋。 x-content-ai-mcp-routing（選擇性）環境/路由資訊，例如 tier=publish,bucket=p12345-e67890,cluster=ethos21-prod-va7,namespace=ns-team-example。note NOTE 如果您未設定 x-content-ai-mcp-routing標頭，伺服器會在您第一次執行工具時要求您的環境（tier和bucket），然後自動重試。natural_language_search需要超過其他五個工具：除了tier和bucket之外，它還需要路由中的**cluster和namespace**。 如果其中一個遺失，工具會傳回missing_nls_routing錯誤 — 以遺失的值回覆，且伺服器會自動重試。 -
按一下「新增」。 content-ai-mcp伺服器現在會出現在您的MCP伺服器清單中。
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按一下 新增聊天 以開始使用Content AI MCP伺服器。
搜尋公用來源
透過此伺服器公開的Content AI來源為public：唯讀，且適用於公開的、不敏感的內容。 擁有有效API金鑰的任何人都可以搜尋。
使用此伺服器時：
- 您想要搜尋公開可用的內容（例如公開檔案或示範目錄）。
- 您不需要每個使用者、許可權範圍內的結果。
- 您想要的簡單設定只需要API金鑰。
如新增Content AI MCP伺服器中所述，透過伺服器連線，直接從聊天室探索及搜尋來源。
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在CX Coworker中，開啟新聊天並列出您的API金鑰可用來源：
code language-text List all Content AI sources available in my environment.伺服器會傳回符合您路由/環境的公用來源。
恭喜！
您可以在Adobe CX Coworker中設定Content AI MCP伺服器，並使用它來搜尋Content AI來源。 您找到可用的來源，並以自然語言搜尋它們，包括關鍵字、語意、混合和自然語言搜尋。 您也瞭解到，此伺服器僅透過API金鑰搜尋公開來源，以及如何透過選取欄位來縮小回應大小。 您可以使用來自CX Coworker的相同簡單方法來搜尋和分析Content AI來源，而不需要切換到UI或編寫低階搜尋API程式碼。